• Buradasın

    Duygu analizinde hangi etiketler kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Duygu analizinde kullanılan bazı etiketler şunlardır:
    • Pozitif (Positive) 4. Metin, incelenen konu, ürün veya hizmet hakkında olumlu bir görüş, memnuniyet, övgü, mutluluk veya destek ifade eder 4.
    • Negatif (Negative) 4. Metin, olumsuz bir görüş, memnuniyetsizlik, şikayet, hayal kırıklığı, öfke veya eleştiri içerir 4.
    • Nötr (Neutral) 4. Metin, belirli bir duygu veya görüş ifade etmez; genellikle nesnel, bilgilendirici veya olgusal bir nitelik taşır 4.
    Ayrıca, duygu analizinde çok pozitif, çok negatif, nötr gibi daha detaylı etiketler de kullanılabilir 14.
    Duygu analizi için kullanılan bazı araçlar:
    • NLTK 2. Temel duygu analizi için lexicon tabanlı yöntemler sunar 2.
    • TextBlob 2. Daha basit bir arayüzle hızlı sonuçlar üretir 2.
    • spaCy 2. Gelişmiş NLP yetenekleriyle metinlerdeki bağlamı daha iyi yakalar 2.
    • Google Cloud Natural Language API 2. Büyük ölçekli veri analizine olanak tanır 2.
    • IBM Watson Tone Analyzer 2. Korku, neşe ve öfke gibi karmaşık durumları da tanımlayabilir 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. sevcandogan.com.tr
        1
      2. aws.amazon.com
        2
      3. delve.ai
        3
      4. ideasoft.com.tr
        4
      5. ultralytics.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Duygu analizi yapan uygulama var mı?

    Evet, duygu analizi yapan uygulamalar mevcuttur. İşte bazı örnekler: Amazon Comprehend: Metinlerdeki duyguyu, anahtar ifadeleri ve varlıkları otomatik olarak analiz eden bir doğal dil işleme (NLP) çözümüdür. Google Cloud Natural Language API: Büyük ölçekli veri analizine olanak tanıyan, metinlerin genel duygu skorunu ve cümle bazında duygularını belirleyebilen bir API'dir. IBM Watson Tone Analyzer: Metinlerden duygu, hissiyat ve kavramları çıkarmak için kullanılan bir API'dir. MonkeyLearn: Kullanıcı dostu bir arayüzle makine öğrenimi tabanlı duygu sınıflandırması yapan bir araçtır. Lexalytics: Çok dilli duygu analizi yapabilme özelliğiyle global projelerde kullanılan bir araçtır. Brandwatch: Sosyal medyada gerçek zamanlı duygu takibi yaparak marka itibarını ölçen bir platformdur. Bu araçlar, metin verilerindeki duygusal tonları otomatik olarak tespit edip sınıflandırmak için yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerini kullanır.
    5 kaynak

    Etiket çeşitleri nelerdir?

    Etiket çeşitleri, malzeme türüne ve kullanım amacına göre farklılık gösterir: 1. Malzeme Türüne Göre Etiketler: Kağıt Bazlı Etiketler: Kuşe etiketler; Vellum etiketler; Termal etiketler; Eco termal etiketler; Lamina termal etiketler; Floresan etiketler; Fastyre etiketler. Plastik Bazlı Etiketler: Opak etiketler; Şeffaf etiketler; Lazer yazıcı etiketler; Kırılgan etiketler; Silvermat etiketler. 2. Kullanım Amacına Göre Etiketler: Ürün Etiketi: Ürünün amacı, özellikleri, ağırlığı ve kullanım talimatı gibi bilgileri içerir. Marka Etiketi: Ürünü üreten şirketin adını ve diğer bilgileri gösterir. Güvenlik Etiketi: Elektronik ürünlerde kullanılan, sökülmesi durumunda garantinin bozulduğu anlamına gelen etiketlerdir. Ayrıca, rulo etiketler, asit indirme etiketler, lexan etiketler, alüminyum etiketler ve krom etiketler gibi özel formatlarda etiketler de bulunmaktadır.
    5 kaynak

    Duygu etiketleme nasıl yapılır?

    Duygu etiketleme yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama: Duygu etiketleme için metin verileri toplanır. 2. Öznitelik Çıkartma: Metinlerden duygu ile ilgili öznitelikler çıkarılır. 3. Duygu Sınıflandırma: Çıkarılan öznitelikler kullanılarak metnin duygu durumu sınıflandırılır. 4. Model Eğitimi: Makine öğrenimi kullanılıyorsa, etiketlenmiş veri setleri kullanılarak bir model eğitilir. 5. Sonuçların Analizi: Etiketlenen veriler analiz edilerek duygu eğilimleri, genel ruh hali veya belirli konular etrafında insanların nasıl hissettiği hakkında içgörüler elde edilir.
    5 kaynak

    Duygu analizi için hangi veri seti?

    Duygu analizi için kullanılabilecek bazı veri setleri: Amazon, IMDb ve Yelp veri setleri. Kaggle'da bulunan "Duygu Analizi İçin Ürün Yorumları" veri seti. Ayrıca, şirketler kendi sektörlerine özel belgelerle duygu analizi veri setlerini eğitebilir. Duygu analizi için kullanılan veri setinin kalitesi ve kapsamı, araçların performansını doğrudan etkiler.
    5 kaynak

    BERT modeli ile duygu analizi nasıl yapılır?

    BERT modeli ile duygu analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Model Seçimi ve Eğitimi: - BERT'in önceden eğitilmiş modelleri, duygu analizi gibi belirli görevler üzerinde ince ayar yapılarak kullanılabilir. - Örneğin, Türkçe için "ba2hann/bert-base-turkish-sentiment-analize" modeli kullanılabilir. 2. Veri Hazırlığı: - Analiz edilecek metinler toplanır ve gerekli ön işleme uygulanır (örneğin, tokenleştirme, kelime gömme). 3. Modelin Uygulanması: - Seçilen BERT modeli, metinlere uygulanır ve her metin için belirli bir duygu kategorisi (örneğin, pozitif, negatif, nötr) tahmin edilir. 4. Performans Değerlendirmesi: - Modelin performansı doğruluk (accuracy), precision, recall ve F1 score gibi metriklerle değerlendirilir. Bazı kaynaklar: Medium: BERT ile duygu analizi hakkında detaylı bir yazı. Hugging Face: BERT tabanlı Türkçe duygu analizi modeli.
    5 kaynak

    Duygu analizi yazılımı nasıl çalışır?

    Duygu analizi yazılımı, metinlerdeki duygusal eğilimleri otomatik olarak tespit etmek ve sınıflandırmak için aşağıdaki adımları izler: 1. Ön İşleme: Metin, gereksiz karakterler, bağlaçlar ve stop-word’lerden arındırılır; kelimeler köklerine indirgenir. 2. Anahtar Kelime Analizi: NLP teknolojileri, çıkarılan anahtar kelimelere duygu puanları atar. 3. Sınıflandırma: Metin, makine öğrenimi modelleri veya lexikon tabanlı yöntemlerle olumlu, olumsuz veya nötr olarak sınıflandırılır. 4. Duygu Skorlaması: Model çıktıları, duygu skorlaması gibi tekniklerle ölçülür. 5. Görselleştirme: Sonuçlar, raporlama veya veri görselleştirme araçları ile sunulur. Duygu analizi yazılımında kullanılan üç ana yaklaşım vardır: Kural Tabanlı (Sözlük Bazlı) Yaklaşım: Önceden belirlenmiş sözlüklere göre belirli anahtar kelimeleri tanımlar ve sınıflandırır. Makine Öğrenimi (ML) Yaklaşımı: Metin üzerinden duyguları tanımlamayı öğrenmek için sinir ağları ve derin öğrenme algoritmalarını kullanır. Çok Tonlu Puanlama: Metin amacını 0 ile 100 arasında bir ölçekte birden çok duygu seviyesine ayırır. Duygu analizi, müşteri geri bildirimlerini anlamak, pazarlama kampanyalarının etkisini ölçmek ve ürün geliştirme süreçlerine yön vermek için kullanılır.
    5 kaynak

    Duygu belirten ifadeler nelerdir?

    Duygu belirten ifadeler çeşitli türlerde olabilir ve şu şekilde sınıflandırılabilir: 1. Pişmanlık Cümleleri: Bir hata veya yanlışın ardından duyulan üzüntüyü belirtir. 2. Sitem Cümleleri: Kırgınlık, incinme veya bir hareket karşısında duyulan üzüntü ve kızgınlığı ifade eder. 3. Beğeni Cümleleri: Bir kişinin ya da olayın olumlu yönlerini, takdir ve hayranlık ifade eder. 4. Yakınma (Şikâyet) Cümleleri: Bir olay veya durum karşısında duyulan rahatsızlığı dile getirir. 5. Şaşırma Cümleleri: Beklenmedik bir olay karşısında verilen tepkileri ifade eder. 6. Ön Yargı (Peşin Hüküm) Cümleleri: Henüz sonucu belli olmayan bir olay hakkında kesin hüküm bildirir.
    5 kaynak