Sentiment analysis in data of twitter using machine learning algorithms

Abstract

Sosyal medya kullanıcıları tarafından yazılar, tweetler, resimler ve videolar gibi her saniye için büyük miktarda veri üretilir. Bu büyük verilerden değerli bilgi almak, metin madenciliği alanında önemli, zorlu ve ilginç bir konudur. Twitter verileri, toplum gündemini, eğilimlerini, kullanıcı davranışlarını ve duygularını keşfetmek için metin madenciliği teknikleriyle analiz edilir. Tweet'lerden gelen duyguları belirlemek için bir metin analizi yöntemi önerdik. Verileri anlamlı bir ortama koymak için doğal dil işleme teknikleri uygulanmaktadır. Bundan sonra sınıflandırma modeli, işlenen veriler üzerinde veri madenciliği yöntemleri ile eğitilir. Twitters akış verilerini kullanarak sınıflandırma etiketini, olumlu, olumsuz ve tarafsız duygular gibi, insanların görüşleri olarak gerçekleştirir. Twitter API kullanarak imdb'yi seçiyoruz ve bu markalar hakkında hashtagleri olan tweetleri topluyoruz.

Massive amounts of data are generated by social media users for each second, such as posts, tweets, images, and videos. Getting valuable information from this big data is a significant, challenging and interesting issue in the text mining area. Twitter data are analyzed with text mining techniques to discover society agenda, trends, user behaviors, and feelings. We proposed a text analysis method to determine sentiments from tweets. Natural language processing techniques are carried out to put the data into meaningful context. After that classification model is trained with data mining methods on the processed data. It carries out the classification label as people's opinion, such as positive, negative, and neutral sentiments, using Twitters streaming data. We select imdb and collect tweets with hashtags about these brands by using twitter API.