• Buradasın

    Duygu analizi ne zaman ortaya çıktı?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Duygu analizi (sentiment analysis), 2000'li yılların başlarında ortaya çıkmıştır 25.
    Bu alandaki ilk temel çalışmalardan biri, Bo Pang ve Lillian Lee tarafından 2002 yılında yapılan ve makine öğrenmesi yöntemlerini kullanarak metinleri duygusal açıdan sınıflandıran çalışmadır 24.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. mgocenoglu.blogspot.com
        1
      2. oneproxy.pro
        2
      3. delve.ai
        3
      4. hasan-amanet.medium.com
        4
      5. researchgate.net
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Metin duygu analizi nasıl yapılır?

    Metin duygu analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Verilerin Tespiti: Analiz yapılacak konu hakkındaki gerekli sayfalar, tweetler veya yorumlar belirlenir. 2. Veri Toplama: Gerekli veriler toplanır. 3. Veri Ön İşleme: Çekilen veriler düzenlenir. 4. Veri Seti Oluşturma: Veriler, makine öğrenimi eğitim modeli kullanılarak olumlu, olumsuz ve nötr olmak üzere üç grupta incelenir. 5. Veri Analizi: Oluşturulan model kullanılarak veriler analiz edilir ve elde edilen veriler oluşturulan sınıflara göre gruplandırılır. 6. Sonuçların Görselleştirilmesi: C# ve .Net teknolojileri kullanılarak analiz sonuçları görselleştirilir. Duygu analizi ayrıca sözlük tabanlı yöntemler ve makine öğrenimi yöntemleri gibi farklı yaklaşımlarla da yapılabilir.
    5 kaynak

    Analiz ne anlama gelir?

    Analiz, bir konuyu, veriyi veya durumu daha iyi anlamak amacıyla parçalara ayırarak inceleme ve bu parçalar arasında ilişkilerin keşfedilmesi sürecidir. Analiz kelimesi, farklı disiplinlerde çeşitli anlamlar taşır: Kimya: Bileşik maddeleri birbirinden ayırmak ve saf hallerinin özelliklerini tespit etmek için yapılan incelemeler. Edebiyat ve sosyoloji: Bir metin veya içeriği ayrıntılı olarak inceleme, kalıp ifadeler, terimler ve görsel unsurları değerlendirme. Finans: Şirketlerin mali durumunu değerlendirme ve gelecekteki performansı tahmin etme. İş dünyası: İş süreçlerini ve sorumlulukları inceleyerek daha verimli bir iş akışı oluşturma. Analiz, genellikle bir sorunu çözmek, bir durumu değerlendirmek veya gelecekteki kararları desteklemek için kullanılır.
    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