Yüksek Lisans Tezleri

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12416/15956

Browse

Search Results

Now showing 1 - 1 of 1
  • Master Thesis
    Developing the recurrent neural network with long-short term memory and word2vec representation for sentiment classification
    (2018) Al-Kubaısı, Falah Amer Abdulazeez
    Makine öğreniminin en önemli bileşenlerinden bir tanesi sınıflandırmadır. Duygu analizi, sınıflamanın alt alanlarından biridir. Duygu analizi insanların duygularıyla ilgili düşüncelerini araştıran ve sınıflandıran yöntemlerle çalışır ve konuya ve hatta diğer metinlere yönelik altta yatan izlenimleri çıkarır. Bu çalışmada, metinleri olumlu ya da olumsuz olarak analiz edebilen ikili duygu sınıflandırması için bir sinir ağı modeli geliştirmeye çalıştık. Pek çok makale olasılıksal sınıflandırıcıların ve doğrusal sınıflandırıcı (SVM) yöntemlerinin Yapay Sinir Ağı yöntemlerinden daha doğru olduğu sonucuna varmışlardır. Bu çalışmada, Sinir Ağ yöntemleri alanında gelişme için daha fazla alan olduğunu kanıtladık. Sonuçlarımızı dört denetimli öğrenme yöntemi ile karşılaştırdık: Naïve-Bayes, Maksimum Entropi, Destek Vektör Makinesi ve Stokastik Gradyan Descent. Bahsi geçen bu yöntemler ile karşılaştırıldığı durumda daha iyi sonuçlar elde ettik. RNN (Tekrarlayan Nöral Ağ) ile Glove (Kelime Temsili Global Vektörler) kullanarak% 91.04 doğruluk elde ettik.