@article{article_477027, title={BİR SOSYAL AĞDAN ALINAN VERİLERİN ANLAMSAL KUTUPLANDIRILMASI}, journal={Computer Science}, volume={4}, pages={1–6}, year={2019}, author={Tuncer, Taner and Çetintaş, Dilber}, keywords={Duygu Analizi,Veri Madenciliği}, abstract={<span style="font-size:11pt;font-family:’Times New Roman’, serif;">İnternetin gelişmesiyle birlikte kullanım oranı
her geçen gün artan sosyal ağlar kirli ve düzensiz verilerin bulunduğu ortamlar
haline gelmiştir. Verileri düzenleyen ve analiz eden sistemler oluşturabilmek
amacıyla bu makalede, twitter sosyal ağından elde edilen Türkçe tweetlerden
duygu çıkarımı yapılarak tweetlerin olumlu, olumsuz, nötr olarak sınıflandırılması
sunulmuştur. Twitter üzerinden çekilen 20000 verinin sözlük tabanlı doğal dil
işleme modeli ile kelimelerin sayısını temel alan özellik vektörleri elde
edilmiştir, Elde edilen tweetlerin </span> <span style="font-size:12pt;font-family:’Times New Roman’, serif;">14471
adedi </span> <span style="font-size:11pt;font-family:’Times New Roman’, serif;">gönüllü bireyler tarafından etiketlenip %60’ı
eğitim %40’ı test verisi olarak kullanılmıştır. Test verisinin sınıflandırılması
DVM, Naïve Bayes ve Karar Ağacına göre yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre
en yüksek doğruluk oranı Karar Ağacı ile elde edilmiştir. </span>}, number={1}, publisher={Ali KARCI}