Türkçe Metinlerde Duygu Analizi için Farklı Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Abstract

Bu çalışmada, Türkçe metinlerden duygu çıkarımı alanında kullanılan TREMO veri seti üzerinde farklı makine öğrenmesi algoritmasının sınıflandırma sonuçları karşılaştırılmıştır. Duygu analizi bir metin sınıflandırma problemi olarak ele alınmış ve Yapay Sinir Ağları (YSA), Destek Vektör Makineleri (DVM), Random Forest (RF) ve K-En Yakın Komşu (KEYK) algortimaları olmak üzere dört yaklaşım incelenmiştir. İncelenen duygu kategorileri olarak veri setinin sağladığı, mutluluk, korku, öfke, üzüntü, tiksinme ve şaşırma kategorileri kullanılmıştır. Veri ön işleme bölümünde, veri setini oluşturan kelimelerin kökleri ilk beş karakter (F5) yöntemi kullanılarak tespit edilmiştir. Kelimeler kök haline getirildikten sonra Vektör Uzay Modeli ile veri seti modellenmiş ve her duygu için en önemli ilk 500 kelime Kaşılıklı Bilgi (Mutual Information-MI) yöntemi ile tespit edilmiştir. Sınıflandırma sonuçlarının karşılaştırılmasında doğruluk metriği esas alınmıştır. Deneysel çalışma sonuçlarına göre, YSA algoritması en iyi sonucu vermiştir. DVM, RF ve KEYK algoritmaları ise bu sıra ile azalan başarım göstermişlerdir.