| Dersin Adı | Dersin Kodu | Dersin Türü | Dersin Düzeyi | Dersin Yılı | Dersin Verildiği Dönem | AKTS Kredisi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Duygu Analizi | TBL438 | Seçmeli | Lisans | 4 | Güz | 5 |
Öğretim Elemanı Adı
Doç. Dr. Zeynep Hilal KİLİMCİ
Doç. Dr. Serdar SOLAK
Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Duygusal analiz kavramını ve istatistiksel doğal dil işleme (SNLP) ile olan yakın ilişkilerini anlamak
2) Temel duygu analizi ve fikir madenciliğini öğrenmek
3) Duygu sınıflandırmalarını ve görünüş modellerini öğrenmek
4) Spam tespitini öğrenmek
5) Temel sınıflandırma algoritmalarını ve bunların duygu sınıflandırmadaki uygulamalarını öğrenmek
6) Temel bilgi çıkarma algoritmalarını ve bunların duygu analizi ve fikir madenciliğindeki uygulamalarını öğrenmek
Program Yeterliliği İlişkisi
| Program Yeterlilikleri | ||||||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | ||
| Öğrenme Kazanımları | ||||||||||||
| 1 | Orta | Orta | Orta | Düşük | ||||||||
| 2 | Orta | Orta | Orta | Orta | Düşük | |||||||
| 3 | Yüksek | Yüksek | Yüksek | Yüksek | Düşük | Düşük | Orta | |||||
| 4 | Yüksek | Yüksek | Yüksek | Düşük | Düşük | Yüksek | Orta | Düşük | Orta | |||
| 5 | Yüksek | Yüksek | Yüksek | Yüksek | Düşük | Düşük | Orta | |||||
| 6 | Orta | Orta | Orta | Orta | Düşük | Düşük | ||||||
Eğitim Şekli
Yüz Yüze
Ön Koşullar, Diğer Koşullar
Yok
Önerilen Destekleyici Dersler
İstatistik ve Olasılık, Makine Öğrenmesine Giriş, Metin Madenciliğine Giriş
Dersin İçeriği
Farklı konularda kullanıcının duygu analizi çıkarma, Duygu analizi çıkarımı için gerekli sınıflandırma yöntemlerinin modellenmesi, Duygu analizi çıkarımı gerekli veri kümelerinin elde edilmesi. Veri kümelerinin elde edilmesi için gerekli araçları kullanılması, programlanması
Haftalık Ders İzlencesi
1) Duygu Analizine Giriş2) İstatistiksel Doğal Dil İşlemeye Giriş (NLP)
3) Doküman Duygu Sınıflandırması
4) Doküman Duygu Sınıflandırması
5) Cümle Öznelliği ve Duygu Sınıflandırması
6) Cümle Öznelliği ve Duygu Sınıflandırması
7) Görüşe Dayalı Duygu Analizi
8) Ara Sınav /Değerlendirme
9) Duygu Sözlüğü Üretimi
10) Fikir Özetleme
11) Fikir Özetleme
12) Karşılaştırmalı Fikir Analizi
13) Proje Sunumları
14) Görüş Arama ve Alma
15) Görüş Spam Tespiti
16) Final Sınavı
Önerilen/İstenen Ders Kaynakları
1- Bing Liu, Sentiment Analysis (Mining Opinions, Sentiments, and Emotions) 1st Edition, ISBN-13: 978-1107017894 ISBN-10: 1107017890
Planlanan Öğrenim Faaliyetleri Ve Eğitim Yöntemi
1) Anlatım
2) Soru-Cevap
3) Tartışma
4) Alıştırma ve Uygulama
5) Model Yapma
6) Grup Çalışması
7) Bireysel Çalışma
8) Proje Temelli Öğrenme
Değerlendirme Yöntemi ve Ölçütleri
Ara Sınav Notunun Başarıya Oranı |
30% |
|---|---|
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarıya Oranı |
70% |
Toplam |
100% |
Dersin Eğitim Dili
Türkçe
Mesleki Uygulama
İstenmemekte