• Buradasın

    Duygu analizi yapan uygulama var mı?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    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 15.
    • Google Cloud Natural Language API: Büyük ölçekli veri analizine olanak tanıyan, metinlerin genel duygu skorunu ve cümle bazında duygularını belirleyebilen bir API'dir 25.
    • IBM Watson Tone Analyzer: Metinlerden duygu, hissiyat ve kavramları çıkarmak için kullanılan bir API'dir 25.
    • MonkeyLearn: Kullanıcı dostu bir arayüzle makine öğrenimi tabanlı duygu sınıflandırması yapan bir araçtır 2.
    • Lexalytics: Çok dilli duygu analizi yapabilme özelliğiyle global projelerde kullanılan bir araçtır 2.
    • Brandwatch: Sosyal medyada gerçek zamanlı duygu takibi yaparak marka itibarını ölçen bir platformdur 25.
    Bu araçlar, metin verilerindeki duygusal tonları otomatik olarak tespit edip sınıflandırmak için yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerini kullanır 12.
    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

    Duygu analizinde hangi etiketler kullanılır?

    Duygu analizinde kullanılan bazı etiketler şunlardır: Pozitif (Positive). Negatif (Negative). Nötr (Neutral). Ayrıca, duygu analizinde çok pozitif, çok negatif, nötr gibi daha detaylı etiketler de kullanılabilir. Duygu analizi için kullanılan bazı araçlar: NLTK. TextBlob. spaCy. Google Cloud Natural Language API. IBM Watson Tone Analyzer.
    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 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

    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

    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

    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 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