Türkçe yazılı metinden duygu tanıma

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorYıldırım, Serdar
dc.contributor.authorÇakmak, Ozan
dc.date.accessioned2024-05-28T11:23:51Z
dc.date.available2024-05-28T11:23:51Z
dc.date.issued2013en_US
dc.departmentEnstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractİnsan-bilgisayar iletişimini daha doğal ve etkin yapma yönünde çalışmalar teknolojik gelişmelere paralel olarak hız kazanmıştır. İnsan-insan iletişiminin başarısında tarafların duygusal durumu önemli bir rol oynamaktadır. Bu nedenle çeşitli bilgi kaynakları, örneğin konuşma sinyali, yüz hareketleri ve yazılı metinler, kullanılarak duygu durumunun belirlenmesi önem kazanmıştır. Bu çalışmada, Türkçe yazılı metinlerden duygu çıkarımı yapılmıştır. Çalışmada üç veritabanı kullanılmıştır. Bunlardan ilki çeşitli filmlerden elde edilmiş 5178 tane duygusal cümle, ikincisi 31 kitaptan elde edilen hem duygusal hem de duygusal olmayan toplam 83,120 tane cümle, üçüncüsü ise 197 tane duygu kelimesi içermektedir. Duygu çıkarımında hem kategorik (negatif- pozitif) hem de 3-boyutlu duygu uzayı (değerlik, aktivasyon ve baskınlık) değerlendirmeleri kullanılmıştır. Duygu çıkarımı için çeşitli makine öğrenme algoritmaları, korelasyon ve Kullback-Leibler Iraksallık metotları ve aralık tip-2 bulanık küme algoritması analizleri yapılmıştır.en_US
dc.description.abstractHuman-computer interaction more natural and effective making under the direction of studies in parallel with technological developments has accelerated. Human-human interaction success of the parts about the emotional state plays an important role. For this reason, the various sources of information, for example, the speech signal, facial movements, and written texts, using the emotion status determination has gained importance. In this study, emotion extraction from Turkish written texts was made. Three databases are used for this study. The first database consists of 5178 emotional sentences from a variety of films. The second database consists of 83.120 both emotional and non-emotional sentences from 31 books. The third database consists of 197 emotional words. In emotion extraction, both categorical (negative and positive) and the 3-dimensional emotion spaces (valence, activation and dominance) evaluations were used. A variety of machine learning algorithms, correlation, Kullback-Leibler Divergence methods and interval type-2 fuzzy set algorithm analysis were made for emotion extraction.en_US
dc.identifier.endpage95en_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=rcbWnuqW6HxCZ_98ARapgug4p4vrQCeKKzDCHzVoVAyeuEUlBQ-yA8cqZ54PYVig
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12483/6907
dc.identifier.yoktezid329561en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherHatay Mustafa Kemal Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectElektrik ve Elektronik Mühendisliğien_US
dc.subjectElectrical and Electronics Engineeringen_US
dc.titleTürkçe yazılı metinden duygu tanımaen_US
dc.title.alternativeEmotion recognition from Turkish written texten_US
dc.typeMaster Thesisen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
329561.pdf
Boyut:
3.33 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
İndir

Koleksiyon

FBE Tez Koleksiyonu