Makine öðrenmesi yöntemlerinin görüþ madenciliðinde kullanýlmasý üzerine bir literatür araþtýrmasý

Görüþ madenciliði, görüþ sahibinin tutum, davranýþ, duygu gibi öznel bilgilerinin çýkarýlmasý için doðal dil iþleme, metin madenciliði, hesaplamalý dilbilim gibi bilim alanlarýnýn tekniklerini kullanan güncel bir araþtýrma alanýdýr. Görüþ madenciliði iþleminin temel olarak bir sýnýflandýrma problemi olarak ele alýnmasý mümkündür. Bu nedenle, makine öðrenmesine dayalý yöntemler sýklýkla görüþ sýnýflandýrma amacýyla uygulanmaktadýr. Görüþ madenciliðinde makine öðrenmesine dayalý yöntemler temel olarak, öðreticili, yarý-öðreticili ve öðreticisiz yöntemler olmak üzere üç temel sýnýf altýnda incelenmektedir. Bu çalýþma kapsamýnda, görüþ madenciliði alanýnda gerçekleþtirilen temel makine öðrenmesine dayalý çalýþmalar ve her bir makine öðrenmesi yönteminin güçlü ve zayýf yönleri ele alýnmaktadýr.

A review of literature on the use of machine learning methods for opinion mining

Opinion mining is an emerging field which uses methods of natural language processing, text mining and computational linguistics to extract subjective information of opinion holders. Opinion mining can be viewed as a classification problem. Hence, machine learning based methods are widely employed for sentiment classification. Machine learning based methods in opinion mining can be mainly classified as supervised, semi-supervised and unsupervised methods. In this study, main existing literature on the use of machine learning methods for opinion mining has been presented. Besides, the weak and strong characteristics of machine learning methods have been discussed.