Sosyal Aðlar üzerinde Ontoloji Tabanlý Sezgi Analizi için Bir Uygulama Çerçevesinin Geliþtirilmesi

Geliþen Ýnternet teknolojileri, sosyal medya uygulamalarýnýn yaygýnlaþmasý, Web 2.0’da meydana gelen geliþmeler Ýnternet kullanýcýlarýnýn kullaným alýþkanlýklarýný deðiþtirmiþtir. Geliþmeler ile birlikte günümüzde Ýnternet kullanýcýlarý duygu ve düþüncelerini sosyal medya uygulamalarý üzerinde herhangi bir zamanda herhangi bir yerde paylaþabilmektedirler. Sosyal medya kullanýmý arttýkça sosyal medya üzerinde oluþan deðerli geri bildirim verisi de giderek artmaktadýr. Bu amaçla sosyal medya verisinin toplanmasý, deðerlendirilmesi ve yorumlanmasý giderek önem kazanmaktadýr. Bu ihtiyacýn karþýlanmasýnda, metin tabanlý veriler üzerinde yorumlama ve duygu çýkarsama iþlemleri için “doðal dil iþleme” ve “sezgi analizi” gibi yöntemler kullanýlmaktadýr. Bu çalýþmada mevcut sezgi analizi yöntemleriyle elde edilen sonuçlarýn doðruluðunu ve baþarýsýný arttýrmak amacýyla ontoloji tabanlý yeni bir sezgi analizi yöntemi geliþtirilmiþtir. Geliþtirilen yöntem ile analiz iþlemi öncesinde alana özgü bilgilerin ontolojiler ile modellenmesi gerekmektedir. Bu yaklaþým sayesinde klasik sezgi analizi yöntemlerine göre daha doðru ve daha nitelikli sonuçlarýn üretilmesi saðlanmýþtýr. Geliþtirilen altyapýnýn bir diðer önemli ve yenilikçi özelliði ise sezgi analizi yönteminin Türkçe dilini desteklemesidir.Geliþtirilen yöntem ile analiz iþlemi öncesinde alana özgü bilgilerin ontolojiler ile modellenmesi gerekmektedir. Bu yaklaþým sayesinde klasik sezgi analizi yöntemlerine göre daha doðru ve daha nitelikli sonuçlarýn üretilmesi saðlanmýþtýr. Geliþtirilen altyapýnýn bir diðer önemli ve yenilikçi özelliði ise sezgi analizi yönteminin Türkçe dilini desteklemesidir.

Development of a Framework for Ontology Based Sentiment Analysis on Social Media

Developing internet technology, trend social media applications and web 2.0 have changed the internet usage habits of internet users. By this means the internet users have started to share their feelings and thoughts on social media from anywhere at anytime. With the increasement of social media usage, valuable feedback data has been increased more and more as well. To this end collection, interpretation and evaluation of this data has come into importance. 'Sentiment analysis' and 'natural language process' methods have been used on text-based data for evaluation and opinion mining to overcome this necessity. In this study, a new ontology-based sentiment analysis method has been developed in order to enhance the accuracy of results that obtained by current sentiment analysis methods. This newly developed method requires to model the domain-specific information on the ontology prior to the analysis procedure. Though this approach, more accurate and more qualified results have been provided to obtain in compared to classic sentiment analysis methods. Another important and innovative feature of this developed infrastructure is being able to do Turkish based sentiment analysis.