Machine Learning Approach for Emotion Identification and Classification in Bitcoin Sentiment Analysis

Abstract

Bitcoin en yüksek piyasa değerine sahip kripto para birimidir ve diğer para birimlerine kıyasla hızlı ve değişken fiyat dalgalanmalarıyla bilinir. Bu durum Bitcoin’in fiyat tahmini için fırsatlar sunmakta ve araştırmacıların ilgisini çekmektedir. Twitter (X), en yaygın kullanılan sosyal medya platformlarından biridir. Bu çalışma kapsamında, makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak Bitcoin ile ilgili X yorumlarının duyarlılığı analiz edilmiştir. Bitcoin'e yönelik kullanıcı duyarlılığını sınıflandırmak için spesifik makine öğrenimi teknikleri kullanılmış ve metni sayısal vektörler olarak ifade etmek için standart kelime torbası ve terim frekansı-ters belge frekansı (TF-IDF) yöntemleri makine öğrenimi yaklaşımlarıyla karşılaştırılmıştır. Son olarak, kripto para birimlerinin gelişiminde her duygunun önemini belirlemek için anahtar kelime sıralaması yapılarak, metin tabanlı verilerin temsilini kolaylaştıran Bag-of-words ve TF-IDF yöntemleri kullanılmıştır. En iyi sonuç TF-IDF yöntemi kullanılarak karar ağaçları algoritmasıyla (%98.74 doğruluk) elde edilmiş, çalışmada Bag-of-words yönteminin genel olarak daha iyi sonuçlar ürettiği görülmüştür.