Türkçe Metinler Üzerinde Duygu Analizi

Abstract

Günümüz dünyasında veri miktarının ve çeşitliliğinin hızla artması veri sınıflandırmasını daha da önemli hale getirmiştir. Ancak Türkçe metinlerle yapılan çalışmalar oldukça sınırlıdır. Bu çalışmanın amacı, Türkçe metinlerden duyguları tasnif etmek ve bu alanda daha önce yapılmış araştırmaları incelemektir. Aşağıdaki araştırma sorularına cevap aranmaktadır: Metinler üzerinde duygu analizi nasıl yapılır? Hangi duygu kategorileri tespit edilebilir? BERT modeli Türkçe'de nasıl performans gösteriyor? Bu çalışma, Google Colab platformunda Python dili ve BERT modeli kullanılarak geliştirilen program ile Türkçe metinlerde duygu analizi yapmayı amaçlamaktadır. Çalışmada sınıflandırılan duygular öfke, şaşkınlık, korku, mutluluk, sevgi ve üzüntüdür.

In today's world, the amount and variety of data is increasing rapidly, and this has made data classification even more important. However, studies with Turkish texts are very limited. The purpose of this study is to classify emotions from Turkish texts and analyze the earlier research in this field. The following research questions are aimed to be answered: How is emotion analysis performed on texts? Which emotion categories can be detected? How does the BERT model perform on Turkish? This study aims to perform emotion analysis in Turkish texts with the program developed using Python language and BERT model on the Google Colab platform. The emotions classified in the study are anger, surprise, fear, happiness, love, and sadness.