Sentiment analiz təbii dilin emalı, maşın təlimi metodları və kompüter linqivistikasından  istifadə edərək mətn sənədlərindən mətnin emosional məzmununun aşkarlanması, çıxarılması və klassifikasiyası məsələsidir. Sentiment analiz müəllifin obyektə emosional münasibətinin kontent analiz metodları ilə avtomatik müəyyən edilməsi prosesidir.

AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun onlayn elmi seminarında bu müəssisənin böyük elmi işçisi Mərziyə İsmayılova “Maşın təlimi əsasında tvitter məlumatlarının sentiment analizi” mövzusunda məruzə ilə çıxış etdi. O, bildirdi ki, sentiment analiz insanların müxtəlif məsələlər üzrə fikirlərini araşdıran tədqiqat sahəsidir: “Sosial şəbəkələr əhval-ruhiyyələrin, rəylərin və fikirlərin qiymətləndirilməsi üçün böyük platformalardan hesab olunur. Rəy və ya fikirlərin analizi son zamanlarda Twitter kimi saytlarda təbii dilin emalı (Natural Language Processing, NLP) sahəsində ən çox araşdırılan və müzakirə olunan məsələlərdən birinə çevrilib. Sosial şəbəkə platformalarında müzakirə olunan mövzulardan biri də COVID-19 pandemiyasıdır”.

Sonra M.İsmayılova Bayes teoremi (Naive Bayes-NB) haqqında məlumat verdi. Qeyd etdi ki, Bayes teoreminin mahiyyəti şərti ehtimaldır. Burada şərti ehtimal nəyinsə baş verməsi ehtimalıdır. Şərti ehtimaldan istifadə edərək, əvvəlki hadisəni bilməklə hadisənin baş vermə ehtimalını öyrənmək olar.

Random Forest (RF) alqoritmindən söz açan tədqiqatçı diqqətə çatdırdı ki, bu qərar ağacı ansablından istifadə edən maşın təlimi alqoritmidir. Random Forest çoxlu sayda klassifikasiyaların və reqressiyanın vahid qərar ağacını təqdim edir. Bu alqoritm Bagging yanaşmasına və əlamətlərin təsadüfi alt coxluğunun seçilməsinə əsaslanır.

M.İsmayılovanın sözlərinə görə, “Support Vector Machine” (SV) alqoritmi verilənlərin klassifikasiyası üçün hipermüstəvidən istifadə edən təlim alqoritmidir. Hipermüstəvi müxtəlif siniflərin yaxın nöqtələrini ayıran sahələrin tapılması yolu ilə qurulur. Sərhəddən kənarda yerləşən nöqtələr dayaq vektorları təşkil edir. Sadə məsələlər üçün hipermüstəvi sinifləri asanlıqla ayıra bilir.

Daha sonra məruzəçi “Neyron Şəbəkə” (Neural Network-NN) anlayışına aydınlıq gətirdi. Nəzərə çatdırdı ki, neyron şəbəkə bioloji neyron şəbəkələrin - canlı orqanizmin sinir hüceyrələrinin şəbəkələrinin təşkili və işləməsi prinsipi əsasında qurulmuş riyazi model, eləcə də onun proqram təminatı və ya aparat təminatıdır.

M.İsmayılova qeyd etdi ki, xüsusi karantin rejimi dövründə insanlar sosial şəbəkələr vasitəsilə hisslərini asanlıqla ifadə etdikləri üçün “Twitter” COVID-19 pandemiyası haqqında məlumatları bütün dünyaya çatdırmaqda mühüm rol oynayır. Mövcud vəziyyəti nəzərə alaraq “Twitter”də insanların pandemiyaya olan münasibətlərini analiz etmək üçün bir yanaşma təklif olunmuşdur. Maşın təlimi metodlarından - NB, RF, SVM və NN-dən istifadə əsasında COVID-19 pandemiyası ilə bağı müxtəlif ölkələrin tvitter istifadəçilərinin məlumatları analiz edilmiş, onlar üç sinif üzrə (neytral, pozitiv və neqativ) klassifikasiya olunmuşdur.  

 © Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.iсt.az saytına istinad zəruridir.