TÜRKÇE TWEETLERDE KULLANICI GÖRÜŞ ANALİZİ

Year 2017, Volume: 3 Issue: 1, 35 - 38, 19.06.2017

Kadir Kebabcı Banu Diri

https://doi.org/10.22531/muglajsci.286291

Abstract

Günümüzde
sosyal medyanın popülerlik kazanmasıyla birlikte, Twitter gibi mikro-blog
servislerinin kullanımının katlanarak arttığı görülmektedir. Bu servisler aracılığı ile kullanıcılar, diledikleri konu veya kurum ve kuruluşlar
hakkında görüşlerini, şikayetlerini, istek ve önerilerini paylaşmaktadır. Bu çalışmada,
Twitter üzerinden kullanıcıların gönderdikleri Türkçe tweetlerin
sınıflandırılmasını ve her bir sınıfa ait tweetlerin özetlenmesini otomatik
hale getirip raporlayan sistem geliştirilerek, genel görüşün tespiti ve neler
olduğunun belirlenmesi hedeflenmiştir. Tweetlerin sınıflandırılması için SVM ve
Naïve Bayes yöntemleri birlikte kullanılmıştır. Sınıflandırılan tweetlerin
özetlenmesi amacı ile Hibrit TF-IDF yöntemi tercih edilmiştir. Elde edilen
sonuçlara göre, geliştirilen bu sistemin, kullanıcı görüşlerinin tespiti ve neler
olduğu hakkında genel fikir edinmeye başarılı bir şekilde olanak sağladığı görülmüştür.

Keywords

Türkçe Tweetler, Görüş Tespiti, Makine Öğrenmesi, Özetleme

USER OPINION ANALYSIS ON TURKISH TWEETS

Abstract

Nowadays, the use of micro-blogging services
such as Twitter seems to increase exponentially with the popularity of social media.
Through these services, users share their opinions, complaints, requests and
suggestions about the subjects or institutions and organizations they wish. In
this study, it is aimed to develop a system which can detect general opinion s and
determine what they are by classifying and summarizing the Turkish tweets sent
by users via Twitter. At classification step of this system, SVM and Naive
Bayes were used together. The Hybrid TF-IDF method was preferred for the
purpose of summarizing classified tweets. According to the results obtained,
this developed system has been found to be able to successfully determine the
opinions of the users and to get a general idea of what is going on.

Keywords

Turkish Tweets, Opinion Detection, Machine Learning, Summarization