• Buradasın

    Duygu analizi yapan uygulama var mı?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    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 1.
    2. Brandwatch: Hedef kitlenin marka, ürünler veya hizmetler hakkında ne düşündüğünü anlamak için gelişmiş algoritmalar kullanır 1.
    3. Sprout Social: Sosyal medyadaki paylaşımları ve etkileşimleri izleyerek her yorumun ardındaki duyguyu kategorize eder 1.
    4. Talkwalker: Gerçek zamanlı duygu analizi ile tüm sosyal medya etkileşimlerinin kapsamlı bir görünümünü sunar 12.
    5. Lexalytics: Doğal dili yorumlamak için gelişmiş algoritmalar kullanan bir duygu analizi yazılımı 12.
    Ayrıca, Python dilinde duygu analizi için kullanılabilecek çeşitli kütüphaneler de mevcuttur, örneğin Pattern, VADER, BERT ve spaCy 3.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. topinfoz.com
        1
      2. probesto.com
        2
      3. unite.ai
        3
      4. infoldia.com
        4
      5. delve.ai
        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

    Duygu motoru nedir?

    Duygu motoru terimi iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Yazılım Teknolojisi: Duygu analizi motorları, metin, görüntü veya ses gibi verileri analiz ederek duygusal ifadeleri tespit eden yazılım teknolojileridir. 2. PlayStation 2 Teknolojisi: Emotion Engine, PlayStation 2'nin CPU'su olarak hizmet eden bir çiptir.
    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 analizinde hangi etiketler kullanılır?

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

    Analiz yapmak neden önemlidir?

    Analiz yapmanın önemli olmasının bazı nedenleri: Doğru karar alma: Analiz, verilerin anlamlı bilgilere dönüştürülmesini sağlar, bu da stratejik kararlar almayı kolaylaştırır. Performans iyileştirme: İşletmelerin ve süreçlerin performansını değerlendirmek ve geliştirmek için kullanılır. Risk tespiti: Hileli veya yanıltıcı faaliyetleri, ayrıca riskli durumları tespit etmeye yardımcı olur. Gelecek tahmini: Trendleri ve desenleri belirleyerek gelecekteki değerleri tahmin etmeyi sağlar. Toplumsal değerlendirme: Toplumsal bir durumun veya olayların toplum üzerindeki etkisini anlamaya yardımcı olur. Analiz yaparken veri toplama, işleme, yorumlama ve sonuç çıkarma gibi süreçlerin doğru bir şekilde uygulanması önemlidir.
    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