TR
EN
Duygu Analizi İçin Yeni Bir Sözlük; NAYALex Duygu Sözlüğü
Öz
İletişimin ayrılmaz parçası olan duygular, farklı şekillerde (konuşma, jestler, yüz ifadeleri vb.) ortaya çıkmaktadır. Sosyal paylaşım platformlarında ise insanlar duygu ve düşüncelerini en çok metinsel paylaşımlar ile ifade etmektedir. İnsanların sosyal medya aracılığı ile paylaştığı metinler duygu durumları hakkında fikir vermektedir. Kişilik tespitinde duyguların sıklığının kişilik özellikleri ile ilişkili olduğunu gösteren birçok çalışma yapılmıştır. Dolayısıyla, sosyal medyada paylaşılan mesajlarda saklı olan duyguların tespiti ve ortaya çıkarılması önemlidir. Metinlerde saklı olan duygular kelime-duygu sözlükleriyle ortaya çıkarılabilmektedir. Bu sözlüklere baktığımızda en fazla sayıda duygu çıkarımı yapabilen NRC Duygu Sözlüğü, olumlu-olumsuz ile birlikte 8 farklı duyguyu ortaya çıkarabilmektedir. Ancak metin aracılığı ile duygularını yansıtan kişilerin duygularını, olumlu-olumsuz veya birkaç farklı duygu ile sınırlı tutmak çoğu zaman kişilik tespitinde yetersiz kalmaktadır. Bu çalışmada, paylaşılan metinlerden daha fazla duygu yakalamak için metinden olumlu-olumsuz ile birlikte (umut, kaygı, sevgi, karamsarlık, iyimserlik, öfke, korku, üzüntü vb.) 38 farklı duygu çıkarımı yapan NAYALex sözlüğü önerilmektedir. NRC Duygu Sözlüğüne ve Plutchik’in Temel Duyguların Psikoevrimsel Teorisine dayandırdığımız sözlüğümüzün her bir kelimesi 38 farklı duygudan en az biri ile ilişkilendirilmiş 6469 İngilizce kelimeden oluşmaktadır. Instagram kullanıcı paylaşımlarına ait 10000 farklı paylaşımdan oluşan veri setimiz üzerinde birtakım deneyler yaparak, NAYALex sözlüğümüzün uygulanabilirliği ve kullanılabilirliği gösterilmiştir. Diğer (LIWC, EmoSenticNet, NRC, Empath) duygu sözlükleriyle karşılaştırıldığında, sözlüğümüz Tiffany'nin belirttiği 154 duygu için %24,7 ile en kapsamlı duyguyu tespit edebilir.
Anahtar Kelimeler
References
- Alarid, M. (2016). Recruitment and radicalization: The role of social media and new technology. Impunity: Countering illicit power in war and transition, 313-330.
- Baccianella, S., Esuli, A., & Sebastiani, F. (2010). Sentiwordnet 3.0: An enhanced lexical resource for sentiment analysis and opinion mining. Lrec, 10, 2200-2204.
- Breck, E., Choi, Y., & Cardie, C. (2007, January). Identifying expressions of opinion in context. In IJCAI (Vol. 7, pp. 2683-2688).
- Cambria, E., Schuller, B., Xia, Y., & Havasi, C. (2013). New avenues in opinion mining and sentiment analysis. IEEE Intelligent systems, 28(2), 15-21.
- Colombetti, G. (2009). From affect programs to dynamical discrete emotions. Philosophical Psychology, 22(4), 407-425.
- Deng, L., & Wiebe, J. (2015). Mpqa 3.0: An entity/event-level sentiment corpus. In Proceedings of the 2015 conference of the North American chapter of the association for computational linguistics: human language technologies (pp. 1323-1328).
- Devika, M. D., Sunitha, C., & Ganesh, A. (2016). Sentiment analysis: a comparative study on different approaches. Procedia Computer Science, 87, 44-49.
- Drews, M. (2007). Robert Plutchik's Psychoevolutıonary Theory Of Basıc Emotıons.( Erişim tarihi: 12.07.2021, http://www.adliterate.com/archives/Plutchik.emotion.theorie.POSTER.pdf)
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
Engineering
Journal Section
Research Article
Publication Date
November 30, 2021
Submission Date
July 27, 2021
Acceptance Date
November 10, 2021
Published in Issue
Year 1970 Number: 27
APA
Atlı, Y., & İlhan, N. (2021). Duygu Analizi İçin Yeni Bir Sözlük; NAYALex Duygu Sözlüğü. Avrupa Bilim Ve Teknoloji Dergisi, 27, 1050-1060. https://doi.org/10.31590/ejosat.974886
Cited By
Twitter Satış Sürecinin Duygu Analizi ile İncelenmesi: Dijital Pazarlama Açısından Bir Değerlendirme
European Journal of Science and Technology
https://doi.org/10.31590/ejosat.1124740Sessiz İstifa Fenomeninin Metin Madenciliği ve Sözlük Tabanlı Duygu Analizi ile İncelenmesi
İktisadi İdari ve Siyasal Araştırmalar Dergisi
https://doi.org/10.25204/iktisad.1655536Validating NAYALex emotion lexicon: identifying diverse range of emotions for comprehensive personality analysis in social media posts
Information Discovery and Delivery
https://doi.org/10.1108/IDD-04-2024-0063Sentiment Analysis of Youtube Video Comments Using Artificial Intelligence: The Case of Trump-Zelensky Meeting
İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
https://doi.org/10.46928/iticusbe.1673727Fuzûlî ve Nedîm’in Gazellerinin Duygu Analizi Karşılaştırması
Süleyman Demirel Üniversitesi İnsan ve Toplum Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.35237/suitder.1741267