• Buradasın

    Duygu analizi yazılımı nasıl çalışır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Duygu analizi yazılımı, metin verilerindeki duygusal tonu belirlemek için yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerini kullanır 12. Çalışma prensibi şu adımlardan oluşur:
    1. Veri Toplama: Sosyal medya, online forumlar veya müşteri yorumları gibi çeşitli kaynaklardan metin verileri toplanır 13.
    2. Veri Etiketleme: Toplanan veriler, pozitif, negatif veya nötr olarak etiketlenir 12.
    3. Model Eğitimi: Makine öğrenme modelleri, etiketlenmiş veriler üzerinde eğitilir ve duygusal tonu belirlemek için bir algoritma oluşturulur 12.
    4. Analiz Uygulama: Eğitilmiş model, yeni metin verilerini analiz ederek duygusal tonunu belirler 13.
    5. Sonuçların Raporlanması: Analiz sonuçları, grafiksel veya tablo formatında raporlanır ve kullanıcılara anlamlı bilgiler sunar 1.
    Duygu analizi yazılımında ayrıca sözlük tabanlı ve makine öğrenimi tabanlı yaklaşımlar gibi farklı yöntemler de kullanılır 45.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. gezginajans.com
        1
      2. tys.net.tr
        2
      3. siberegitmen.com
        3
      4. aws.amazon.com
        4
      5. ultralytics.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Duyarlılığın ölçülmesi için hangi analiz kullanılır?

    Duyarlılığın ölçülmesi için duygu analizi (sentiment analysis) kullanılır. Duygu analizi, metin verilerinden duygusal durumları ve öznel bilgileri tanımlamaya, çıkarmaya, ölçmeye ve incelemeye odaklanan bir Doğal Dil İşleme (NLP) alt alanıdır.
    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

    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 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

    Yapay zekâda duygu analizi nasıl yapılır?

    Yapay zekada duygu analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama ve Temizleme: Duygu analizi için sosyal medya, müşteri geri bildirimleri gibi uygun veri kaynakları toplanır ve veriler temizlenir. 2. Metin İşleme ve Özellik Çıkarma: Metin madenciliği ve doğal dil işleme yöntemleri kullanılarak metinlerden duygusal anlamlar tespit edilir ve özellikler çıkarılır. 3. Yapay Zeka Modeli Seçimi ve Eğitimi: Derin öğrenme veya destek vektör makineleri gibi çeşitli makine öğrenimi teknikleri kullanılarak bir yapay zeka modeli seçilir ve eğitilir. 4. Analiz ve Sonuçlandırma: Eğitilen model, verileri analiz eder ve duygusal tonları belirler. 5. Uygulama ve Sürekli İyileştirme: Duygu analizi modeli gerçek dünya uygulamalarında kullanılır ve geri bildirimler dikkate alınarak model sürekli olarak iyileştirilir.
    5 kaynak

    Duygu analizi ne zaman ortaya çıktı?

    Duygu analizi (sentiment analysis), 2000'li yılların başlarında ortaya çıkmıştır. 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.
    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