Ön Eğitimli Dil Modelleriyle Duygu Analizi

Abstract

Duygu analizi, çeşitli platformlarda bir konu hakkında düşünce, duygu ya da tutumu irdelemek, analiz etmek ve yorumlamak amacıyla kullanılan yöntemlerden biridir. Farklı konulardaki metinlerin öznel içeriklerine göre sınıflandırılabildiği duygu analizinde makine öğrenmesi ve derin öğrenme modellerinden sıklıkla faydalanılmaktadır. Bu çalışmada, önceden eğitilmiş dil modellerinden yararlanılarak Covid-19 tweet metinleri üzerinde duygu analizi yapılmıştır. Naive Bayes sınıflandırıcıya ek olarak BERT, RoBERTa ve BERTweet dil modelleri kullanılarak farklı sınıflandırıcılar eğitilmiş ve tweet veri kümesi üzerinde elde edilen sonuçlar kıyaslanmıştır. Bildiride aktarılan çalışmanın ileride bu alanda yürütülecek araştırmalara bir zemin oluşturacağı öngörülmektedir.

Sentiment analysis is one of the methods used to examine, analyze and interpret thoughts, feelings or attitudes about a subject on various platforms. Machine learning and deep learning models are frequently used in sentiment analysis, where texts on different subjects can be classified according to their subjective content. In this study, sentiment analysis was performed on COVID-19 tweet texts using pre-trained language models. In addition to the Naive Bayes classifier, different classifiers were trained using BERT, RoBERTa, and BERTweet language models and the results obtained on the tweet dataset were compared. It is envisaged that the study cited in the paper will form a basis for future research in this field.