| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Metin Madenciliği ve Duygu Analizi | ENF 507 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üyesi MUHAMMED KOTAN |
| Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üyesi MUHAMMED KOTAN, |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Giderek artan miktarda verinin üretildiği çağımızda bu verilerin miktar bakımından en önemli kısımlarından birini metinler oluşturmaktadır. Metinlerin analiz edilebilmesi için bir takım özel araçlar ve yaklaşımlar ortaya çıkmıştır. Bu verilerden anlamlı sonuçlar üretmek metin madenciliğinin konusudur. Metin madenciliği sayesinde, metinlerin programlanan algoritmalar yardımıyla özetlenmesi, sınıflandırılması, etiketlenmesi ve seçilmesi mümkündür. Duygu analizi duyguların metinlerde hangi yollarla anlatıldığını ve bu anlatımlarda olumlu veya olumsuz durumların tespit etmeyi sağlayan bir analizdir. İnsan görüşlerinin, değerlendirmelerinin, tutumlarının ve duygularının hesaplamaya dayalı olarak çalışılmasıdır. Duygu analizi son yıllarda popüler hâle gelmiştir. Yazılı metinlerin duygu durumunun tespit edilmesi işletmeler için büyük öneme sahiptir. Metin madenciliği ve duygu analizi teknikleri tanıtılarak bu tekniklerin kullanım, tasarım ve uygulamaları gösterilecektir. |
| Dersin İçeriği | Metin Madenciliğini temelleri, doğal dil işleme teknikleri, token oluşturma, yapısal olmayan metinlerin biçimselleştirilmesi, metinlerin sınıflandırılması, metinlerin kümelendirilmesi, konu modelleme, metin özetini çıkarsama, duygu analizi teknikleri, örnek veri setleri ile duygu analizi uygulamaları |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Doğal dil işleme hakkında bilgi sahibi olur | Anlatım, Bireysel Çalışma, | Sınav, Proje / Tasarım, |
| 2 | Metinsel verileri işleyebilir. | Anlatım, Bireysel Çalışma, | Sınav, Proje / Tasarım, |
| 3 | Duygu analizi yöntem ve tekniklerini tanır | Anlatım, Bireysel Çalışma, Proje Temelli Öğrenme , | Sınav, Ödev, Proje / Tasarım, |
| 4 | Büyük veriler üzerinde duygu analizi yöntem ve tekniklerini uygulayabilir | Anlatım, Bireysel Çalışma, Proje Temelli Öğrenme , | Sınav, Ödev, Proje / Tasarım, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Metin Madenciliğine Giriş | |
| 2 | Doğal dil işleme | |
| 3 | Doğal dil işleme teknikleri | |
| 4 | Doküman temsili | |
| 5 | Metin Sınıflandırma | |
| 6 | Metin Kümeleme | |
| 7 | Konu Modelleme | |
| 8 | Doküman özeti | |
| 9 | Sosyal medya analizi | |
| 10 | Duygu analizi | |
| 11 | Duygu analizi araç ve yöntemleri | |
| 12 | Duygu analizi araç ve yöntemleri | |
| 13 | Metin görselleştirme | |
| 14 | Proje Sunumları |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Ders Kaynakları | 1- An Introduction to Text Mining Research Design, Data Collection, and Analysis, G. Ihnatow, R. Mihalcea, 2018 2- Text Data Mining, C.Zong, R. Xia, J.Zhang, Springer, 2021 3- Sentiment Analysis and Opinion Mining, Bing Liu, Morgan & Claypool Publishers, May 2012 4- Deep Learning-Based Approaches for Sentiment Analysis, Basant Agarwal, Richi Nayak, Namita Mittal, Srikanta Patnaik, 2020 |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Bilişim Sistemlerindeki yada farklı bir alandaki bilgilerin genişletilmesi ve derinleştirilmesi ile birlikte bilimsel araştırma yaparak bilgiye ulaşabilme, bilgiyi değerlendirme, yorumlama ve uygulama yapabilmek | X | |||||
| 2 | Bilişim Sistemlerindeki sınırlı ya da eksik verileri kullanarak bilimsel yöntemlerle bilgiyi geliştirebilmek, bilimsel, toplumsal ve etik sorumluluk ile kullanabilmek | X | |||||
| 3 | Bilişim Sistemlerindeki bir problemi, bağımsız olarak kurgulamak, çözüm yöntemi geliştirmek, çözmek, sonuçları değerlendirmek ve gerektiğinde uygulayabilmek | X | |||||
| 4 | Bilişim Sistemlerindeki güncel gelişmeleri ve kendi çalışmalarını, Bilişim Sistemlerindeki ve Bilişim Sistemleri dışındaki gruplara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli bir şekilde aktarabilmek | X | |||||
| 5 | Bilişim Sistemlerindeki uygulamalarda karşılaşacağı öngörülmeyen karmaşık durumlarda, yeni stratejik yaklaşımlar geliştirebilmek ve sorumluluk alarak çözüm üretebilmek | ||||||
| 6 | Bilişim Sistemleri ile ilgili konularda strateji, politika ve uygulama planları geliştirebilmek ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirebilmek | ||||||
| 8 | Bilişim Sistemleri ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında bilimsel, sosyal ve etik değerleri gözeterek bu değerleri öğretebilmek ve denetlemek | X | |||||
| 9 | Bilişim Sistemlerinde özümsedikleri bilgiyi ve problem çözme yeteneklerini, disiplinler arası çalışmalarda uygulayabilmek. | X | |||||
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 100 |
| Toplam | 100 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 30 |
| 1. Final | 70 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 3 | 48 |
| Ara Sınav | 1 | 10 | 10 |
| Ödev | 1 | 10 | 10 |
| Proje / Tasarım | 1 | 15 | 15 |
| Final | 1 | 15 | 15 |
| Toplam İş Yükü | 146 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 5,84 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 6 | ||