• Buradasın

    Duygu analizinde hangi etiketler kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Duygu analizinde kullanılan etiketler genellikle üç ana kategoriye ayrılır:
    1. Olumlu (Positive): Mutluluk, memnuniyet gibi duyguları ifade eder 13.
    2. Olumsuz (Negative): Üzüntü, öfke, kaygı gibi olumsuz duyguları temsil eder 34.
    3. Nötr (Neutral): Duygu içermeyen veya kararsızlığı ifade eden durumları kapsar 14.
    Ayrıca, daha detaylı analizler için hedef tabanlı etiketler de kullanılabilir, örneğin "hayal kırıklığı", "minnet" gibi spesifik duygular 14.
    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

    Etiket çeşitleri nelerdir?

    Etiketler, çeşitli kriterlere göre farklı türlere ayrılır: 1. Malzemelerine Göre Etiketler: - Kağıt Etiketler: Kuşe, kraft, termal gibi farklı kağıt türlerinden üretilir. - Plastik Etiketler: Polipropilen (PP), polietilen (PE) gibi plastiklerden üretilir. - Metalize Etiketler: Alüminyum veya polyester üzerine metalize bir tabaka kaplanarak üretilir. - Tekstil Etiketler: Pamuk, polyester gibi kumaşlardan üretilir. 2. Baskı Yöntemine Göre Etiketler: - Ofset Baskı: Büyük miktarlarda üretim için uygun, yüksek kaliteli bir baskı yöntemidir. - Flekso Baskı: Esnek baskı kalıplarıyla yapılan bir yöntemdir. - Dijital Baskı: Kısa sürelerde ve küçük miktarlarda üretim için idealdir. - Termal Baskı: Isıya duyarlı kağıt veya şerit üzerine baskı yapılır. 3. Yapıştırma Şekline Göre Etiketler: - Kendinden Yapışkanlı Etiketler: Arka kısmında yapışkan bir tabaka bulunur. - Yapıştırıcı Gerektiren Etiketler: Ayrı bir yapıştırıcı ile yüzeye yapıştırılır. 4. Kullanım Alanına Göre Etiketler: - Ürün Etiketleri: Ürünlerin ambalajlarında kullanılır. - Barkod Etiketleri: Ürünlerin takip edilmesi için kullanılır. - Fiyat Etiketleri: Ürünlerin fiyatlarının belirtildiği etiketlerdir. - Uyarı Etiketleri: Tehlikeli maddeler veya özel kullanım gerektiren ürünlerde kullanılır. - Nakliye Etiketleri: Ürünlerin taşınması sırasında kullanılır.
    5 kaynak

    Duygu analizi yapan uygulama var mı?

    Evet, duygu analizi yapan birçok uygulama bulunmaktadır. İşte bazıları: 1. Hootsuite İçgörüleri: Sosyal medya izleme uygulaması, duygu analizi için yapay zeka kullanarak müşteri geri bildirimlerini analiz eder. 2. Brandwatch: Hedef kitlenin marka, ürünler veya hizmetler hakkında ne düşündüğünü anlamak için gelişmiş algoritmalar kullanır. 3. Sprout Social: Sosyal medyadaki paylaşımları ve etkileşimleri izleyerek her yorumun ardındaki duyguyu kategorize eder. 4. Talkwalker: Gerçek zamanlı duygu analizi ile tüm sosyal medya etkileşimlerinin kapsamlı bir görünümünü sunar. 5. Lexalytics: Doğal dili yorumlamak için gelişmiş algoritmalar kullanan bir duygu analizi yazılımı. Ayrıca, Python dilinde duygu analizi için kullanılabilecek çeşitli kütüphaneler de mevcuttur, örneğin Pattern, VADER, BERT ve spaCy.
    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 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

    BERT modeli ile duygu analizi nasıl yapılır?

    BERT modeli ile duygu analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Hazırlığı: BERT modeli, büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilmiştir. Bu nedenle, analiz yapılacak veriler de bu modele uygun hale getirilmelidir. 2. Modelin Kullanımı: BERT, Maskelenmiş Dil Modeli (MLM) ve Sonraki Cümle Tahmini (NSP) gibi görevlerle eğitilmiştir. 3. Sınıflandırma: BERT, analiz edilen metnin duyarlılığını (olumlu, olumsuz veya nötr) sınıflandırır. BERT modelinin duygu analizinde kullanımı, müşteri yorumları, sosyal medya paylaşımları ve anket yanıtları gibi çeşitli alanlarda uygulanabilir.
    5 kaynak

    Duygu analizi yazılımı nasıl çalışır?

    Duygu analizi yazılımı, metin verilerindeki duygusal tonu belirlemek için yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerini kullanır. Çalışma prensibi şu adımlardan oluşur: 1. Veri Toplama: Sosyal medya, online forumlar veya müşteri yorumları gibi çeşitli kaynaklardan metin verileri toplanır. 2. Veri Etiketleme: Toplanan veriler, pozitif, negatif veya nötr olarak etiketlenir. 3. Model Eğitimi: Makine öğrenme modelleri, etiketlenmiş veriler üzerinde eğitilir ve duygusal tonu belirlemek için bir algoritma oluşturulur. 4. Analiz Uygulama: Eğitilmiş model, yeni metin verilerini analiz ederek duygusal tonunu belirler. 5. Sonuçların Raporlanması: Analiz sonuçları, grafiksel veya tablo formatında raporlanır ve kullanıcılara anlamlı bilgiler sunar. Duygu analizi yazılımında ayrıca sözlük tabanlı ve makine öğrenimi tabanlı yaklaşımlar gibi farklı yöntemler de kullanılır.
    5 kaynak

    Duygu analizi için hangi veri seti?

    Duygu analizi için kullanılabilecek bazı veri setleri şunlardır: 1. IMDb Film Yorumları Veri Seti: Stanford Üniversitesi tarafından sağlanan bu veri seti, 25.000 film incelemesini içerir ve pozitif ve negatif etiketlerle işaretlenmiştir. 2. Amazon Yorumları Veri Seti: Ürün incelemeleri ve müşteri yorumlarını içeren bu veri seti, duygu analizi modelleri için yaygın olarak kullanılır. 3. Twitter ve Sosyal Medya Verileri: VADER gibi kütüphaneler, sosyal medyada ifade edilen duyguları analiz etmek için bu tür verileri kullanır. 4. Çok Dilli Veri Setleri: Polyglot gibi kütüphaneler, 136 dil için duyarlılık analizini destekleyen çok dilli veri setleri sunar. Ayrıca, BERT (Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri) gibi önceden eğitilmiş modeller için geniş bir metin külliyatı üzerinde eğitilmiş veri setleri de mevcuttur.
    5 kaynak