The Impact of NLP on Turkish Sentiment Analysis

Cilt: 7 Sayı: 1 2 Kasım 2014
  • Ezgi Yıldırım
  • Fatih Samet Çetin
  • Gülşen Eryiğit
  • Tanel Temel
PDF İndir
EN

The Impact of NLP on Turkish Sentiment Analysis

Öz

Sentiment analysis on English texts is a highly popular and well-studied topic. On the other hand, the research in this field for morphologically rich languages is still in its infancy. Turkish is an agglutinative language with a very rich morphological structure. For the first time in the literature, this paper investigates and reports the impact of the natural language preprocessing layers on the sentiment analysis of Turkish social media texts. The experiments show that the sentiment analysis performance may be improved by nearly 5 percentage points yielding a success ratio of 78.83% on the used data set.

Kaynakça

  1. [1] Muhammad Abdul-Mageed, Mona Diab, and Sandra Kübler. 2014. Samar: Subjectivity and sentiment analysis for Arabic social media. Computer Speech & Language, 28(1):20–37.
  2. [2] Alexandra Balahur, Rada Mihalcea, and Andrés Montoyo. 2014. Computational approaches to subjectivity and sentiment analysis: Present and envisaged methods and applications. Computer Speech & Language, 28(1):1–6.
  3. [3] Zeynep Boynukalin. 2012. Emotion analysis of Turkish texts by using machine learning methods. Ms.
  4. [4] Rebecca F Bruce and Janyce M Wiebe. 1999. Recognizing subjectivity: a case study in manual tagging. Natural Language Engineering, 5(2):187–205.
  5. [5] Mahmut Çetin and M Fatih Amasyali. 2013. Active learning for Turkish sentiment analysis. In Innovations in Intelligent Systems and Applications (INISTA), 2013 IEEE International Symposium on, pages 1–4. IEEE.
  6. [6] Mahmut Çetin and M Fatih Amasyali. 2013. Supervised and traditional term weighting methods for sentiment analysis. In Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 2013 21st, pages 1–4. IEEE.
  7. [7] Gülşen Eryiğit, Fatih Samet Çetin, Meltem Yanik, Tanel Temel, and Ilyas Çiçekli. 2013. Turksent: A sentiment annotation tool for social media. In Proceedings of the 7th Linguistic Annotation Workshop and Interoperability with Discourse, pages 131– 134, Sofia, Bulgaria, August. Association for Computational Linguistics.
  8. [8] Gülşen Eryiğit. 2014. ITU Turkish NLP web service. In Proceedings of the Demonstrations at the 14th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL), Gothenburg, Sweden, April. Association for Computational Linguistics.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

-

Bölüm

-

Yazarlar

Ezgi Yıldırım Bu kişi benim

Fatih Samet Çetin Bu kişi benim

Gülşen Eryiğit Bu kişi benim

Tanel Temel Bu kişi benim

Yayımlanma Tarihi

2 Kasım 2014

Gönderilme Tarihi

24 Haziran 2016

Kabul Tarihi

-

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2014 Cilt: 7 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA
Yıldırım, E., Çetin, F. S., Eryiğit, G., & Temel, T. (2014). The Impact of NLP on Turkish Sentiment Analysis. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, 7(1), 43-51. https://izlik.org/JA88CJ83SD
AMA
1.Yıldırım E, Çetin FS, Eryiğit G, Temel T. The Impact of NLP on Turkish Sentiment Analysis. TBV-BBMD. 2014;7(1):43-51. https://izlik.org/JA88CJ83SD
Chicago
Yıldırım, Ezgi, Fatih Samet Çetin, Gülşen Eryiğit, ve Tanel Temel. 2014. “The Impact of NLP on Turkish Sentiment Analysis”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 7 (1): 43-51. https://izlik.org/JA88CJ83SD.
EndNote
Yıldırım E, Çetin FS, Eryiğit G, Temel T (01 Kasım 2014) The Impact of NLP on Turkish Sentiment Analysis. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 7 1 43–51.
IEEE
[1]E. Yıldırım, F. S. Çetin, G. Eryiğit, ve T. Temel, “The Impact of NLP on Turkish Sentiment Analysis”, TBV-BBMD, c. 7, sy 1, ss. 43–51, Kas. 2014, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA88CJ83SD
ISNAD
Yıldırım, Ezgi - Çetin, Fatih Samet - Eryiğit, Gülşen - Temel, Tanel. “The Impact of NLP on Turkish Sentiment Analysis”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 7/1 (01 Kasım 2014): 43-51. https://izlik.org/JA88CJ83SD.
JAMA
1.Yıldırım E, Çetin FS, Eryiğit G, Temel T. The Impact of NLP on Turkish Sentiment Analysis. TBV-BBMD. 2014;7:43–51.
MLA
Yıldırım, Ezgi, vd. “The Impact of NLP on Turkish Sentiment Analysis”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, c. 7, sy 1, Kasım 2014, ss. 43-51, https://izlik.org/JA88CJ83SD.
Vancouver
1.Ezgi Yıldırım, Fatih Samet Çetin, Gülşen Eryiğit, Tanel Temel. The Impact of NLP on Turkish Sentiment Analysis. TBV-BBMD [Internet]. 01 Kasım 2014;7(1):43-51. Erişim adresi: https://izlik.org/JA88CJ83SD

https://i.creativecommons.org/l/by-nc/4.0Makale Kabulü

 

Çevrimiçi makale yüklemesi yapmak için kullanıcı kayıt/girişini kullanınız.

Dergiye gönderilen makalelerin kabul süreci şu aşamalardan oluşmaktadır:

1.       Gönderilen her makale ilk aşamada en az iki hakeme gönderilmektedir.

2.       Hakem ataması, dergi editörleri tarafından yapılmaktadır. Derginin hakem havuzunda yaklaşık 200 hakem bulunmaktadır ve bu hakemler ilgi alanlarına göre sınıflandırılmıştır. Her hakeme ilgilendiği konuda makale gönderilmektedir. Hakem seçimi menfaat çatışmasına neden olmayacak biçimde yapılmaktadır.

3.       Hakemlere gönderilen makalelerde yazar adları kapatılmaktadır.

4.       Hakemlere bir makalenin nasıl değerlendirileceği açıklanmaktadır ve aşağıda görülen değerlendirme formunu doldurmaları istenmektedir.

5.       İki hakemin olumlu görüş bildirdiği makaleler editörler tarafından benzerlik incelemesinden geçirilir. Makalelerdeki benzerliğin %25’ten küçük olması beklenir.

6.       Tüm aşamaları geçmiş olan bir bildiri dil ve sunuş açısından editör tarafından incelenir ve gerekli düzeltme ve iyileştirmeler yapılır. Gerekirse yazarlara durum bildirilir.

 88x31.png   Bu eser Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.