Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightGeliştirilen altyapının bir diğer önemli ve yenilikçi özelliği ise sezgi analizi yönteminin Türkçe dilini desteklemesidir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Gelişen İnternet teknolojileri, sosyal medya uygulamalarının yaygınlaşması, Web 2.0’da meydana gelen gelişmeler İnternet kullanıcılarının kullanım alışkanlıklarını değiştirmiştir. Gelişmeler ile birlikte günümüzde İnternet kullanıcıları duygu ve düşüncelerini sosyal medya uygulamaları üzerinde herhangi bir zamanda herhangi bir yerde paylaşabilmektedirler. Sosyal medya kullanımı arttıkça sosyal medya üzerinde oluşan değerli geri bildirim verisi de giderek artmaktadır. Bu amaçla sosyal medya verisinin toplanması, değerlendirilmesi ve yorumlanması giderek önem kazanmaktadır. Bu ihtiyacın karşılanmasında, metin tabanlı veriler üzerinde yorumlama ve duygu çıkarsama işlemleri için “doğal dil işleme” ve “sezgi analizi” gibi yöntemler kullanılmaktadır. Bu çalışmada mevcut sezgi analizi yöntemleriyle elde edilen sonuçların doğruluğunu ve başarısını arttırmak amacıyla ontoloji tabanlı yeni bir sezgi analizi yöntemi geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntem ile analiz işlemi öncesinde alana özgü bilgilerin ontolojiler ile modellenmesi gerekmektedir. Bu yaklaşım sayesinde klasik sezgi analizi yöntemlerine göre daha doğru ve daha nitelikli sonuçların üretilmesi sağlanmıştır. Geliştirilen altyapının bir diğer önemli ve yenilikçi özelliği ise sezgi analizi yönteminin Türkçe dilini desteklemesidir.Geliştirilen yöntem ile analiz işlemi öncesinde alana özgü bilgilerin ontolojiler ile modellenmesi gerekmektedir. Bu yaklaşım sayesinde klasik sezgi analizi yöntemlerine göre daha doğru ve daha nitelikli sonuçların üretilmesi sağlanmıştır. Geliştirilen altyapının bir diğer önemli ve yenilikçi özelliği ise sezgi analizi yönteminin Türkçe dilini desteklemesidir.
Abstract
Developing internet technology, trend social media applications and web 2.0 have changed the internet usage habits of internet users. By this means the internet users have started to share their feelings and thoughts on social media from anywhere at anytime. With the increasement of social media usage, valuable feedback data has been increased more and more as well. To this end collection, interpretation and evaluation of this data has come into importance. 'Sentiment analysis' and 'natural language process' methods have been used on text-based data for evaluation and opinion mining to overcome this necessity. In this study, a new ontology-based sentiment analysis method has been developed in order to enhance the accuracy of results that obtained by current sentiment analysis methods. This newly developed method requires to model the domain-specific information on the ontology prior to the analysis procedure. Though this approach, more accurate and more qualified results have been provided to obtain in compared to classic sentiment analysis methods. Another important and innovative feature of this developed infrastructure is being able to do Turkish based sentiment analysis.