Sözlüksel benzeşim yöntemi ile android tabanlı duygu analizi uygulaması

Abstract

Bu çalışmada, Android tabanlı mobil cihazlarda sözlüksel benzeşim yöntemiyle duygu analizi yapan bir mobil uygulama gerçekleştirilmiştir. Duygu analizi sözlüksel benzeşim yönteminde kullanılan duygu sözlüğü, kapsamayı üst anlam (hypernym), kapsanmayı alt anlam (hyponym), aynı seviyede olmayı eş düzeylik (coordinate) olarak ifade eden, bunlara benzer ilişkiler içeren WordNet sözcük veri tabanı ve Resnik WordNet benzerlik ölçümü yöntemi kullanılarak geliştirilmiştir. Google, Yandex gibi sözlük uygulamalarıyla İngilizce sözcükler Türkçeye çevrilmiştir. Olumlu, olumsuz olarak etiketlenmiş film ve otel yorumları ile veri setleri oluşturulmuştur. Duygu sözlüğü ve veri setleri ile duygu analizi yapılmıştır. Duygu analizinde veri setleri, normal ve etkisiz kelimesiz formlarıyla kullanılmıştır. Duygu analizi sonuçları doğruluk ve F-Ölçütü başarım ölçütleriyle değerlendirilmiştir. Duygu analizinde yaklaşık %56 oranında başarı sağlanmıştır. Duygu sözlüğünün oluşturulma, duygu analizinde kullanılma sürecinde Java platform ve kütüphaneleri kullanılmıştır. Türkçe duygu sözlüğü ile Android Studio platformunda duygu analizi Android mobil uygulaması geliştirilmiştir.

In this study, a mobile application which does sentiment analysis with lexical similarity method was performed in Android based mobile devices. Sentiment dictionary used in the sentiment analysis with lexical similarity method was developed using the WordNet lexical database method which expresses the scope as upper meaning (hypernym), inclusion as sub meaning (hyponym), being at the same level as coordination (coordinate) and the Resnik WordNet similarity measure method. English words to Turkish words were translated by using like Google, Yandex dictionary applications. Positive, negative labeled film and hotel comments used to make datasets. Sentiment analysis was made with sentiment dictionary and datasets. Datasets as normal and without stop words forms were used in sentiment analysis. Sentiment analysis results were evaluated by accuracy and F-Measure performance measures. Sentiment analysis success rate is about %56. Java platform and libraries were used in the process of generating sentiment dictionary and using it in sentiment analysis. Android mobil application developed in the Android Studio platform with Turkish sentiment dictionary.