Journals / Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi / 2017 / Cilt: 3 - Sayı: 2
SENTIMENT ANALYSIS ON TWITTER MESSAGES BASED ON MACHINE LEARNING METHODS
- Pages
- 1–14
- DOI
- —
Abstract
Twitter is an important social platform, in which people can share their opinions about current issues. The opinions and ideas shared on Twitter can serve as an important source of information for researchers and practitioners. The data available on Twitter can be used to identify current events, to collect information about epidemic diseases and to support crisis management. Sentiment analysis is a recent research direction, which utilizes tools and techniques from several fields, such as natural language processing, statistics and computer science, to identify the subjective information of opinion holders. Machine learning classifiers have been successfully employed in several different application fields of text and web mining, including sentiment analysis. The representation schemes utilized to represent raw text documents are essential for the predictive performance of text classifiers. In this regard, three well-known machine learning classifiers (Naïve Bayes algorithm, support vector machines and logistic regression) on Turkish Twitter messages. In order to represent text documents, different feature representation schemes (1-gram, 2-gram and 3-gram) and their subsets are evaluated.
Özet
Twitter, insanların güncel konular hakkında görüş bildirdikleri önemli bir sosyal mecradır. Twitter kullanıcılarının yaptıkları paylaşım ve görüş bildirimleri, araştırmacı ve uygulayıcılar için önemli bir bilgi kaynağı olarak işlev görmektedir. Twitter verileri, güncel olayları belirleme, yaygın hastalıklar hakkında bilgi toplama, kriz yönetimi gibi birçok farklı alanda kullanılabilmektedir. Duygu analizi, doğal dil işleme, istatistik, bilgisayar bilimleri gibi alanlardan yöntem ve tekniklerin kullanılması ile görüş sahibinin metin içerisinde belirttiği, duygu, görüş, tutum gibi öznel bilgilerin belirlenmesini amaçlayan güncel bir araştırma alanıdır. Makine öğrenmesi sınıflandırıcıları, aralarında duygu analizinin de yer aldığı, metin madenciliği ve web madenciliğine ilişkin birçok alanda başarıyla uygulanmaktadır. Metin sınıflandırıcılarının başarımlarında, ham metin belgelerinin temsil edilmesinde kullanılan öznitelikler büyük önem taşımaktadır. Bu doğrultuda, bu çalışma kapsamında Türkçe Twitter mesajlarının sınıflandırılmasında, üç temel makine öğrenmesi sınıflandırıcısı (Naive Bayes algoritması, destek vektör makineleri, lojistik regresyon) kullanılmıştır. Metin temsilinde, farklı öznitelik temsili (1-gram, 2-gram ve 3-gram) ve bu öznitelik temsilleri ile elde edilen farklı öznitelik setleri değerlendirilmiştir.