Opinion mining is an emerging field which uses methods of natural language processing, text mining and computational linguistics to extract subjective information of opinion holders. Opinion mining can be viewed as a classification problem. Hence, machine learning based methods are widely employed for sentiment classification. Machine learning based methods in opinion mining can be mainly classified as supervised, semi-supervised and unsupervised methods. In this study, main existing literature on the use of machine learning methods for opinion mining has been presented. Besides, the weak and strong characteristics of machine learning methods have been discussed.
Görüş madenciliği, görüş sahibinin tutum, davranış, duygu gibi öznel bilgilerinin çıkarılması için doğal dil işleme, metin madenciliği, hesaplamalı dilbilim gibi bilim alanlarının tekniklerini kullanan güncel bir araştırma alanıdır. Görüş madenciliği işleminin temel olarak bir sınıflandırma problemi olarak ele alınması mümkündür. Bu nedenle, makine öğrenmesine dayalı yöntemler sıklıkla görüş sınıflandırma amacıyla uygulanmaktadır. Görüş madenciliğinde makine öğrenmesine dayalı yöntemler temel olarak, öğreticili, yarı-öğreticili ve öğreticisiz yöntemler olmak üzere üç temel sınıf altında incelenmektedir. Bu çalışma kapsamında, görüş madenciliği alanında gerçekleştirilen temel makine öğrenmesine dayalı çalışmalar ve her bir makine öğrenmesi yönteminin güçlü ve zayıf yönleri ele alınmaktadır.
Primary Language | English |
---|---|
Journal Section | Review Article |
Authors | |
Publication Date | May 1, 2016 |
Published in Issue | Year 2016 Volume: 22 Issue: 2 |