Yıldırım, SerdarÇakmak, Ozan2024-05-282024-05-282013https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=rcbWnuqW6HxCZ_98ARapgug4p4vrQCeKKzDCHzVoVAyeuEUlBQ-yA8cqZ54PYVighttps://hdl.handle.net/20.500.12483/6907İnsan-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.Human-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.turinfo:eu-repo/semantics/openAccessElektrik ve Elektronik MühendisliğiElectrical and Electronics EngineeringMaster Thesis195329561