Doğal Dil İşleme ile Arapça ve İngilizcede Duygu Analizi
Loading...

Date
2024
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Open Access Color
OpenAIRE Downloads
OpenAIRE Views
Abstract
In previous research, the Arabic-language emotion text classification received less attention than the English-language emotion text classification. Therefore, this study addresses the problem of emotion analysis in English and Arabic using the supervised machine learning approach. The subsequent steps were followed: data collection, processing, feature extraction, and emotion classification. Three datasets were used, SemEval18: task 1(in two versions), the English and Arabic datasets, and the ArabicNewsHeadline dataset. Seven machine learning algorithms were applied: NB, SVM, KNN, RFC, LGR, QDA, and SGD.
Bu çalışmada, denetimli makine öğrenimi yaklaşımını kullanarak İngilizce ve Arapça duygu analizi sorununu ele alıyoruz ve bu kapsamda şu genel adımları izliyoruz: veri toplama, işleme, özellik çıkarma ve duygu sınıflandırma. Çalışmada SemEval18: görev task 1'in İngilizce ve Arapça iki versiyonu ve ArabicNewsHeadline veri seti olmak üzere üç veri seti kullanıldı. Bu very setlerine toplamda 7 makine öğrenme algoritması uygulandı: NB, SVM, KNN, RFC, LGR, QDA ve SGD.
Bu çalışmada, denetimli makine öğrenimi yaklaşımını kullanarak İngilizce ve Arapça duygu analizi sorununu ele alıyoruz ve bu kapsamda şu genel adımları izliyoruz: veri toplama, işleme, özellik çıkarma ve duygu sınıflandırma. Çalışmada SemEval18: görev task 1'in İngilizce ve Arapça iki versiyonu ve ArabicNewsHeadline veri seti olmak üzere üç veri seti kullanıldı. Bu very setlerine toplamda 7 makine öğrenme algoritması uygulandı: NB, SVM, KNN, RFC, LGR, QDA ve SGD.
Description
Keywords
Computer Engineering and Computer Science and Control, Natural Language Processing, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Sentiment Analysis, Bilgisayar Yazılımları, Computer Softwares, Duygu Analizi, Doğal Dil Işleme
Turkish CoHE Thesis Center URL
Fields of Science
Citation
WoS Q
Scopus Q
Source
Volume
Issue
Start Page
End Page
213
