Abstract:

Günümüz teknolojisinde internetin her kesim tarafından çok yoğun olarak kullanılmasından dolayı insanlar artık görüş, fikir ve hislerini sosyal paylaşım siteleri, forum, blog benzeri birçok ortam aracılığı ile paylaşmaya başlamıştır. Ancak her geçen gün artan veri sayısı ve boyutu, bu verilerden manuel olarak anlamlı bilgiler çıkartılmasını çok zahmetli ve pahalı bir iş haline getirmektedir. Otomatik olarak verinin duygu içerip içermediğinin saptanması ve bu duygunun olumlu, olumsuz veya tarafsız olma durumunun belirlenmesi duygu analizi yardımıyla gerçekleştirilmektedir. Duygu düşünce analizinde, konuşma dilinin karmaşıklığı, değerlendirilen metin sayısının fazlalığı ve uzunluğu, çok sayıda gereksiz ve gürültü içeren öznitelik vektörüne neden olmaktadır. Boyut problemi olarak adlandırılan bu durum hesaplama zamanın artmasına ve sınıflama hatalarına yol açmaktadır. Bu çalışmada ise bahsedilen problemlere çözüm olarak önerilen derin öğrenme tabanlı oto kodlayıcı (Autoencoder) modeli ile gürültü giderici oto kodlayıcı (Denoising Autoencoder) modeli boyut düşürme tekniği olarak kullanılmış ve literatürde yaygın olarak kullanılan diğer boyut düşürme teknikleri ile kıyaslanmıştır. Elde edilen tüm veri setleri için sınıflama algoritması olarak Destek Vektör Makinaları ve Yapay Sinir Ağları kullanan farklı modeller geliştirilmiştir. Yapılan analizlerin sonucunda, boyut düşürme tekniklerinin duygu analizi için elde edilen sonuçları iyileştirdiği, önerilen oto kodlayıcı modellerinin ise var olan tekniklere benzer ya da onlardan daha iyi sonuçlar aldığı gözlemlenmiştir.

Keywords: