Title: Emotional Harmony in My Social Network

Abstract: Microblog has become a very popular communication tool among internet users these days. Microblog sites are a great data mine for natural language processing. Studies on these platforms are insufficient to determine the emotion in texts based on opinion analysis (positive, negative, neutral). In this study, it was shown how natural language processing can be used in sentence recognition in texts and a tool for recognizing emotion in Turkish language has been developed. The texts written by Twitter users are quoted and tagged with tweets that contain feelings of "happiness, fear, anger, sadness". Labeling was done using "left -k" and "binary vector" methods. In both methods, the "happiness" and "fear" classes are labeled with high achievements, but the achievements of the "anger" and "sad" classes are lower because of the closeness of the two senses.

Keywords: Natural language processing; emotion analysis; Twitter

Başlık: Sosyal Ağımdaki Duygusal Uyum

Özet: Mikroblog günümüzde İnternet kullanıcıları arasında çok popüler bir iletişim aracı haline gelmiştir. Mikroblog sitelerinde yazılanlar doğal dil işleme çalışmaları için büyük bir veri madeni niteliği taşımaktadır. Bu platformlar üzerinde yapılan çalışmalar genellikle görüş analizi (olumlu, olumsuz, nötr) üzerine olup, metinlerdeki duyguyu tespit etmekte yetersiz kalmaktadır. Bu çalışmada doğal dil işlemenin metinlerde geçen duyguyu tanımada nasıl kullanılabileceği gösterilmiş ve Türkçe diline ait bir duygu tanıma aracı geliştirilmiştir. Twitter kullanıcılarının yazmış olduğu metinler alıntılanarak "mutluluk, korku, öfke, üzgün" duygularını barındıran tweetler bir vektör olarak ifade edilirken, "soldan – k" ve "ikili vektör" adı verilen yöntemler kullanılmıştır. İki yöntemde de "mutluluk" ve "korku" sınıfları yüksek başarımlarla tespit edilirken, "kızgın" ve "üzgün" sınıflarının başarımları bu iki duygunun yazım dilinde birbirine yakınlığı sebebiyle daha düşük olmuştur.

Anahtar kelimeler: Doğal dil işleme; duygu analizi; Twitter

• International ICST Conference on Electronic Healthcare for the 21st century, eHealth 2010, December 13-15, 2010, Casablanca, Morocco, pp. 18-26.
• Bian J, Topaloglu U, Yu F. Towards large-scale Twitter mining for drug-related adverse events. SHB'12, October 29, 2012, Maui, Hawaii, USA, pp. 25-32.
• Nguyen LE, Wu P, Chan W, Peng W. Predicting collective sentiment dynamics from time-series social media. In WISDOM'12, August 2012, Beijing, China.
• Claster WB, Dinh H, Cooper M. Naive Bayes and unsupervised artificial neural nets for caneun tourism-Social media data analysis. In 2010 Second World Congress on Nature and Biologically Inspired Computing, December 15-17, 2010, Fukuoka, Japan, pp. 158-163.
• Erogul U. Sentiment analysis in Turkish. MSc Thesis, Middle East Technical University, Computer Engineering, 2009.
• Vural AG, Cambazoglu BB, Senkul P, Tokgoz ZO. A framework for sentiment analysis in Turkish: Application to polarity detection of movie reviews in Turkish. Computer and Information Sciences III, Springer, 2013, pp. 437–445.
• Pak A, Parubek P. Twitter as a corpus for sentiment analysis and opinion mining. In Proceedings of the International Conference on Language Resources and Evaluation, LREC 2010, 2010, Valletta, Malta, pp. 1320-1326.
• Hasan M, Rundensteiner E, Agu E. Emotex: Detecting emotions in Twitter messages. In 2014 ASE Bigdata/Socialcom/CyberSecurity Conference, Stanford University, May 27-31, 2014.
• Akgul ES, Ertano E, Diri B. Sentiment analysis with Twitter. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences 2016; 22(2): 106-110.
• Amasyali MF, Bolat A. 2 million Tweet dataset. Kemik Datasets, YTU Natural Language Processing Group, April 2013, Retrieved from http://www.kemik.yildiz.edu.tr/veri_kumelerimiz.html.
• Can F, Kocberber S. Turkce metinlerde bilgi erisimi. Bilkent Bilgi Erisim Grubu, June 12, 2017.
• Ozturkmenoglu S. On cryptography with matrices. MSc Thesis, Mugla Sitki Kocman University, 2016.
• Mohhammad S, Charron P. The sentiment and emotion lexicons. National Research Council, Canada, Retrieved from https://nrc.canada.ca/en/research-development/products-services/technical-advisory-services/sentiment-emotion-lexicons.