Analyzing Comments Made to The Duolingo Mobile Application with Topic Modeling

Polatgil, Mesut

doi:10.12785/ijcds/130118

Cited by 3 publications

(3 citation statements)

References 0 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Latent Dirichlet Allocation (LDA), metin madenciliği için istatistiksel (Bayesian) konu modellerine dayanan ve çok yaygın olarak kullanılan bir algoritmadır (Alghamdi ve Alfaqi, 2015). (Polatgil, 2023a)'e göre konu modellemesi bir dokümandaki gizli katmanların tespit edilmesidir ve LDA bu konuda en yaygın bilinen yöntemlerden biridir. LDA'nın genel yapısı Şekil 4'te görülmektedir.…”

Section: Tuna F / Deprem Zamanındaki Gsm Operatörlerine İlişkin Tüke...unclassified

“…Konu modellemesinde önemli olan konulardan biri konu sayısına karar verilmesidir. Bunun için literatürde pek çok çalışma perpleksite (Huang vd., 2017) ve birleşme skorunu (Omar vd., 2015;Polatgil 2023aPolatgil , 2023b konu sayısını belirlemek için kullanılmıştır. Bu çalışmada ise birleşme skoru (coherence score), konu model sayısının birleştirilmesinde kullanılmıştır.…”

Section: Lda Modelinin İşleviunclassified

See 1 more Smart Citation

Investigating Consumer Perceptions of GSM Operators at the Time of Earthquake on Social Media Posts

TUNA

2024

Akademik Yaklaşımlar Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Bu çalışmanın amacı 6 Şubat Depremi olarak da bilinen Kahramanmaraş (Pazarcık) Depremi sonrasında GSM operatörlerinin sağladığı hizmetle alakalı sosyal medya kullanıcı yorumlarının konu modellemesi ve duygu analiziyle incelenmesidir. Araştırmanın verileri ilgili konuda yayınlanan ve en çok yorum alan üç videoda yer alan kullanıcı yorumlarından oluşmaktadır. Çalışmanın sonucunda oluşturulan konu başlıkları içerdiği kelimelere göre sınıflandırılmış ve konular içinde en çok tekrar eden kelime frekansları çok kriterli karar verme problemlerinde kullanılan ABC yöntemiyle sıralanmıştır. Böylelikle modellenen konuların (bir anlamda YouTube kullanıcıları nezdinde öne çıkan problemlerin) önem sırası saptanmıştır. Ek olarak gerçekleştirilen duygu analizi sonrasında GSM operatörleriyle alakalı negatif duyguların pozitif duygulardan daha fazla olduğu tespit edilmiştir. Konu modellerine bakıldığında genel olarak sağlanan hizmetlerin yetersizliğinden, reklâmlarda verilen vaatleri yerine getirilmemesinden ve düzeltilmesi yönündeki umutlarından bahsedildiği görülmüştür. Çalışmanın sonuçları büyük felaketlerde GSM operatörlerinin etkinliğine vurgu yapmaktadır ve çalışmanın ileride yapılabilecek multidisipliner metin analitiği temelli çalışmalara rehberlik edeceği düşünülmektedir.

show abstract

Section: Tuna F / Deprem Zamanındaki Gsm Operatörlerine İlişkin Tüke...unclassified

Section: Lda Modelinin İşleviunclassified

Investigating Consumer Perceptions of GSM Operators at the Time of Earthquake on Social Media Posts

TUNA

2024

Akademik Yaklaşımlar Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…In [6]; the author reviews the academic papers on LDA topic modeling published from 2003 to 2016. In [7], the authors examine the feedback on Duolingo, a free and enjoyable language-learning program. They employed LDA to figure out the points that consumers bring up and to create a rough outline for both software developers and people looking for apps that are comparable based on these points.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

AraBERTopic: A Neural Topic Modeling Approach for News Extraction from Arabic Facebook Pages using Pre-trained BERT Transformer Model

Habbat¹,

Anoun²,

Hassouni³

2023

IJCDS

View full text Add to dashboard Cite

Topic modeling algorithms can better understand data by extracting meaningful words from text collection, but the results are often inconsistent, and consequently difficult to interpret. Enrich the model with more contextual knowledge can improve coherence. Recently, neural topic models have emerged, and the development of neural models, in general, was pushed by BERT-based representations. We propose in this paper, a model named AraBERTopic to extract news from Facebook pages. Our model combines the Pre-training BERT transformer model for the Arabic language (AraBERT) and neural topic model ProdLDA. Thus, compared with the standard LDA, pre-trained BERT sentence embeddings produce more meaningful and coherent topics using different embedding models. Results show that our AraBERTopic model gives 0.579 in topic coherence.

show abstract

Togg Otomobi̇lleri̇ Youtube Vi̇deo Yorumlarinin Duygu Anali̇zi̇ Ve Maki̇ne Öğrenme Modeli̇ İle İncelenmesi̇

Polatgil

2024

Uluslararası Anadolu Sosyal Bilimler Dergisi

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Elektrikli otomobiller, çevre dostu olmaları ile geleneksel otomobillere göre daha avantajlı ve popüler durumdadır. Türkiye, TOGG ile birlikte elektrikli arabasını üretmeye başlamıştır. Bu durum insanlarda heyecan ve merak uyandırmıştır. Birçok insan bu merakını sosyal medyada videolar izleyerek ve yorumlar ile etkileşim kurarak gidermeye çalışmaktadır. Ayrıca her videoya bırakılan yorumlar ve kullanıcıların birbiri ile etkileşimleri neticesinde büyük bir veri ortaya çıkmıştır. Bu çalışmada TOGG otomobillerine ilişkin sosyal medya kullanıcı algılarının araştırılması amaçlanmış, bu kapsamda YouTube platformundaki kullanıcıların en çok izlenen üç videoya bıraktıkları yorumlar analiz edilmiş, bu yorumların duygu analizi gerçekleştirilmiştir. Analiz sonucunda TOGG ile ilgili yorumların çoğunlukla pozitif olduğu tespit edilmiş ve firmanın iddia ettiği gibi tüketicilerin de TOGG’u bir otomobilden çok akıllı cihaz olarak algıladıkları anlaşılmıştır. Bu husus çalışmanın önemli sonuçlarındandır. Son olarak, makine öğrenmesi algoritmaları ile duygu sınıflandırması gerçekleştirilerek yaklaşık %85 başarı ile sınıflandırma sağlanmıştır. Çalışmanın hem TOGG firmasının yetkililerine hem de TOGG otomobillerini satın alacak kişilere bilgi sağlayacağı düşünülmektedir.

show abstract

Analyzing Comments Made to The Duolingo Mobile Application with Topic Modeling

Cited by 3 publications

References 0 publications

Investigating Consumer Perceptions of GSM Operators at the Time of Earthquake on Social Media Posts

Investigating Consumer Perceptions of GSM Operators at the Time of Earthquake on Social Media Posts

AraBERTopic: A Neural Topic Modeling Approach for News Extraction from Arabic Facebook Pages using Pre-trained BERT Transformer Model

Togg Otomobi̇lleri̇ Youtube Vi̇deo Yorumlarinin Duygu Anali̇zi̇ Ve Maki̇ne Öğrenme Modeli̇ İle İncelenmesi̇

Contact Info

Product

Resources

About