Turhan, ÇiğdemTopallı, DamlaAljamel, Yousra Alhadı2024-12-052024-12-052024https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=UjlM15wKZGQW6TLC0pvCt3DTYQeqEy5Kv-JvuTng268O_NbA1ZRIZqrmtfLAMNdlhttps://hdl.handle.net/20.500.14411/10334Bu 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.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.enBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilgisayar yazılımlarıDoğal dil işlemeDuygu analiziComputer Engineering and Computer Science and ControlComputer softwaresNatural language processingSentiment analysisDoctoral Thesis894859213https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=UjlM15wKZGQW6TLC0pvCt3DTYQeqEy5Kv-JvuTng268O_NbA1ZRIZqrmtfLAMNdl