Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W4313148906> ?p ?o ?g. }
Showing items 1 to 74 of
74
with 100 items per page.
- W4313148906 abstract "Günümüzde, sosyal medya platformları duyguları ifade etmenin en iyi yoludur. Yaklaşık iki yıldır, Covid-19 yeni koronavirüs salgının ortaya çıkması tüm dünyada olduğu gibi ülkemizde de insanların üzerinde benzeri görülmemiş karmaşık duygular yarattı. Covid-19’a karşı aşı çalışmalarının başlamasından sonra insanların duyguları daha karmaşık hale geldi. Daha yakın zamanda, Covid-19’un Delta, Omicron vb. varyantlarının çıkması da toplumda yeniden büyük bir korku yarattı. İnsanlar, bu süreçte duygu ve düşüncelerini paylaşmak üzere Twitter gibi sosyal medya araçlarına yöneldi. Twitter’da duygu analizi yapmak çok önemli ve zorlu bir görevdir. Bu çalışmada amacımız, derin öğrenme mimarilerinin gücünden faydalanarak Türk halkının aşılama süreciyle ilgili farklı duygularını araştırmak ve halkın mevcut aşılama girişimlerine yönelik tepkilerine genel bir bakış sunmaktır. Çalışmada, Twitter’da 16 Haziran 2021 ve 18 Eylül 2021 arasında paylaşılan Türkçe tweetler toplanmıştır. İnsanların her türden aşılarla ilgili duyguları, doğal dil işleme (NLP) aracı olan TextBlob kullanılarak değerlendirildi. Daha sonra, duygu sınıflandırması için yeni bir model önerildi. Önerilen model, Glove kelime gömme vektörüyle tek katmanlı Çift-yönlü Geçitli Tekrarlayan Birim (Bi-GRU) ve Evrişimli Sinir Ağı (CNN) modelini kullanan BiGRU-CNN modelidir. Önerilen yöntemin deneysel sonuçları en son modellerle kıyaslandığında umut vericidir. Bu çalışma, halkın COVID-19 aşıları hakkındaki görüşlerinin anlaşılmasını geliştirmekte ve koronavirüsü dünyadan yok etme hedefini desteklemektedir." @default.
- W4313148906 created "2023-01-06" @default.
- W4313148906 creator A5030583080 @default.
- W4313148906 date "2022-04-26" @default.
- W4313148906 modified "2023-10-16" @default.
- W4313148906 title "BiGRU-CNN Tabanlı Derin Öğrenme Modeliyle Türkiye’deki Covid-19 Aşılarına Yönelik Twitter Duygu Analizi" @default.
- W4313148906 cites W1532093901 @default.
- W4313148906 cites W2114524997 @default.
- W4313148906 cites W2157331557 @default.
- W4313148906 cites W2160660844 @default.
- W4313148906 cites W2250539671 @default.
- W4313148906 cites W2579963341 @default.
- W4313148906 cites W2797713804 @default.
- W4313148906 cites W2899668345 @default.
- W4313148906 cites W2901037927 @default.
- W4313148906 cites W2919115771 @default.
- W4313148906 cites W298212978 @default.
- W4313148906 cites W3010571899 @default.
- W4313148906 cites W3015705600 @default.
- W4313148906 cites W3020396369 @default.
- W4313148906 cites W3045278597 @default.
- W4313148906 cites W3045850735 @default.
- W4313148906 cites W3046122363 @default.
- W4313148906 cites W3088352144 @default.
- W4313148906 cites W3096451393 @default.
- W4313148906 cites W3100909980 @default.
- W4313148906 cites W3153731940 @default.
- W4313148906 cites W3159531744 @default.
- W4313148906 cites W3165074711 @default.
- W4313148906 cites W3165242129 @default.
- W4313148906 cites W3172468556 @default.
- W4313148906 cites W3217696222 @default.
- W4313148906 cites W4200044348 @default.
- W4313148906 cites W4239510810 @default.
- W4313148906 doi "https://doi.org/10.29132/ijpas.1087486" @default.
- W4313148906 hasPublicationYear "2022" @default.
- W4313148906 type Work @default.
- W4313148906 citedByCount "0" @default.
- W4313148906 crossrefType "journal-article" @default.
- W4313148906 hasAuthorship W4313148906A5030583080 @default.
- W4313148906 hasBestOaLocation W43131489062 @default.
- W4313148906 hasConcept C121332964 @default.
- W4313148906 hasConcept C142362112 @default.
- W4313148906 hasConcept C142724271 @default.
- W4313148906 hasConcept C15708023 @default.
- W4313148906 hasConcept C2779134260 @default.
- W4313148906 hasConcept C3008058167 @default.
- W4313148906 hasConcept C524204448 @default.
- W4313148906 hasConcept C71924100 @default.
- W4313148906 hasConceptScore W4313148906C121332964 @default.
- W4313148906 hasConceptScore W4313148906C142362112 @default.
- W4313148906 hasConceptScore W4313148906C142724271 @default.
- W4313148906 hasConceptScore W4313148906C15708023 @default.
- W4313148906 hasConceptScore W4313148906C2779134260 @default.
- W4313148906 hasConceptScore W4313148906C3008058167 @default.
- W4313148906 hasConceptScore W4313148906C524204448 @default.
- W4313148906 hasConceptScore W4313148906C71924100 @default.
- W4313148906 hasLocation W43131489061 @default.
- W4313148906 hasLocation W43131489062 @default.
- W4313148906 hasOpenAccess W4313148906 @default.
- W4313148906 hasPrimaryLocation W43131489061 @default.
- W4313148906 hasRelatedWork W135163757 @default.
- W4313148906 hasRelatedWork W1557907936 @default.
- W4313148906 hasRelatedWork W2111865594 @default.
- W4313148906 hasRelatedWork W2248387313 @default.
- W4313148906 hasRelatedWork W2740647293 @default.
- W4313148906 hasRelatedWork W2742816064 @default.
- W4313148906 hasRelatedWork W2997727571 @default.
- W4313148906 hasRelatedWork W3120330463 @default.
- W4313148906 hasRelatedWork W3203105381 @default.
- W4313148906 hasRelatedWork W1832118649 @default.
- W4313148906 isParatext "false" @default.
- W4313148906 isRetracted "false" @default.
- W4313148906 workType "article" @default.