COVID-19 SALGINI SÜRECİNDE UZAKTAN EĞİTİME YÖNELİK PAYLAŞILAN TÜRKÇE TWİTTER MESAJLARININ DUYGU ANALİZİ
Öz
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Akdeniz, FNU., Cebeci, Hİ (2021). Belediye hizmetlerin değerlendirilmesinde duygu analizi yaklaşımı: Sakarya ili örneği. Journal of Intelligent Systems: Theory and Applications, 4(2), 127-135.
- Akın, MD., Akın, AA (2007). Türk dilleri için açık kaynaklı doğal dil işleme kütüphanesi: Zemberek. Elektrik mühendisliği, 431, 38-44.
- Ceron, A., Curini, L., & Iacus, S. M. (2016). iSA: A fast, scalable and accurate algorithm for sentiment analysis of social media content. Information Sciences, 367, 105-124.
- Chintalapudi N., Battineni G., Amenta F. (2020). COVID-19 virus outbreak forecasting of registered and recovered cases after sixty day lockdown in Italy: A data driven model approach. Journal of Microbiology, Immunology and Infection, 53(3): 396-403.
- Çoban Ö., Özyer B., Özyer GT (2015). Sentiment analysis for turkish twitter feeds. 23nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 2388-2391.
- Dubey AD. (2020). Twitter sentiment analysis during COVID-19 outbreak. Available at SSRN 3572023.
- García S., Ramírez-Gallego S., Luengo J., Benítez, JM., Herrera F. (2016). Big data preprocessing: methods and prospects. Big data analytics, 1(1), 1-22.
- Han J., Kamber M.(2006). “Data mining: concepts and techniques”, Morgan Kaufmann publishers, 340, 94104-3205.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Kütüphane ve Bilgi Çalışmaları (Diğer)
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Ali Küsmüş
*
0000-0001-7067-4164
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
30 Haziran 2024
Gönderilme Tarihi
9 Nisan 2024
Kabul Tarihi
30 Haziran 2024
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2024 Cilt: 8 Sayı: 13
Cited By
Türkiye’de ChatGPT algısı: Bert modeli ile duygu analizi
Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi
https://doi.org/10.31795/baunsobed.1470846