THE 3 rd INTERNATIONAL SCIENTIFIC CONFERENCES OF STUDENTS AND YOUNG RESEARCHERS dedicated to the 99
th
anniversary of the National Leader of Azerbaijan Heydar Aliyev
149
Lü ğə t ə ə saslanan yana ş ma , əvvəlcədən tərtib edilmiş və bilinən senti-
ment terminlərinin toplusundan ibarət hiss leksikonuna əsaslanır. Bu yanaş-
ma hisslərin qütblüyünü tapmaq üçün semantik və ya sitatistik üsullardan
istifadə edən lüğətə əsaslanan yanaşmaya və korpusa əsaslanan yanaşma-
ya bölünür.
Məlumatların sentiment analizi verilənlərin toplanması, mətnin əvvəlcə-
dən işlənməsi, hisslərin aşkarlanması, hisslərin təsnifatı və çıxışın təqdimatı
(müsbət, mənfi və ya neytral nəticənin əldə olunması) kimi bir neçə ardıcıl
mərhələdən ibarətdir. Aşağıdakı qrafikdə həmin mərhlələr sxematrik olaraq
qeyd edilmişdir. [Kawade, Oza, 2017, 2185]
ver
Sentiment analizdə istifadə olunan metod və alqoritmlərin inkişaf
etməsinə baxmayaraq bu sahədə açar sözlərin seçilməsi, cümlədə bir neçə
fikrin olması, gizli rəylər, çoxdilli sentiment analiz (ing. multilingual sentiment
analysis), İstehza (ing. sarcasm) və s. kimi bir çox problemlər öz həllini tap-
mamışdır. Sentiment analizin tətbiqi biznes, siyasət, dövlət kəşfiyyatı və s.
sahələrdə mühüm rol oynaya bilər. Ona görə də sentiment analizin açıq qal-
mış problemlərinin həlli üçün yeni metodların işlənməsi vacib məsələrdəndir.
Ədəbiyyat siyahısı: 1. Kawade D.R., Oza K.S. Sentiment Analysis: Machine Learning Approach // International
Journal of Engineering and Technology, 2017, vol. 9, no 3, pp. 2183-2186.
2. Liu B. Sentiment analysis: mining opinions, sentiments, and emotions. The Cambridge
University Press, 2015.234-265
3. Hacırəhimova M.Ş., İsmayılova M.İ., Sentiment analiz: həlli yolları və problemləri //
İnformasiya texnologiya problemləri,2020, №2, səh 108-114
Hisslərin
aşkarlanması
Hisslərin
təsnifatı
Verilənlərin
toplanması
Çıxışın
təqdimatı
Mətnin ilkin
emalı