Abstract
Bu çalışmada doğal dil işleme yaklaşımlarından olan duygu analizi teknikleri kullanılarak çevrimiçi alışveriş platformlarında ürün satın almış kullanıcıların yaptıkları yorumlar analiz edilmiştir. Türkiye’de yıllardır çevrimiçi alışveriş platformu olarak bilinen bir platformdan alınan kullanıcı yorumları üzerinde duygu analizi yapılmıştır. İlk olarak belirli bir kategoride 2237 yorum toplanmıştır. Yorumların üzerinde temel doğal dil işleme teknikleri işletilmiş, veriler temizlenmiş ve analiz edilecek hale getirilmiştir. Ardından veri seti üzerinde duygu analizi ile kullanıcıların vermiş oldukları puanlar karşılaştırılmıştır. Kullanıcı yorumları sınıflandırılırken topluluk öğrenme tekniklerinden Random Forest ve AdaBoost yaklaşımları denenmiştir. Çalışma sonucunda kullanıcı yorumlarının verilen puan ile tutarlı olmadığını görülmüştür. Kullanıcıların verdikleri puanlar ile yaptıkları yorumların en uyumlu olduğu dört yıldız verilen kategori olmuştur. Bu nedenle çevrimiçi alışveriş platformlarının kullanıcı yorumlarını toplarken daha nitelikli toplaması ve yorumların geçerlilikleri üzerine sistem geliştirmeleri, makine öğrenmesi ve doğal dil işleme tekniklerini sistemlerine entegre etmeleri gerektiği sonucuna varılmıştır.
Publisher
Duzce Universitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
Reference21 articles.
1. [1] Albayrak A., “Preparing Interdisciplinary Graduate Course Contents Using Natural Language Processing Techniques,” Gazi Bilişim Teknolojileri Dergisi, pp. 373–383,doi: 10.17671/gazibtd.714447, 2020
2. [2] M. Giménez, J. Palanca, and V. Botti, “Semantic-based padding in convolutional neural networks for improving the performance in natural language processing. A case of study in sentiment analysis,” Neurocomputing, vol. 378, pp. 315–323, doi: 10.1016/j.neucom.2019.08.096 , 2020
3. [3] Bostancı B., and Albayrak A., "Duygu Analizi İle Kişiye Özel İçerik Önermek", Veri̇ Bi̇li̇mi̇ Dergi̇si̇, vol. 4, no. 1, pp. 53–60, 2021.
4. [4] Akın B., and Şimşek Umman T., "Social Media Analytics: Value Creation With Sentiment Analysis Analysis", Journal of Mehmet Akif Ersoy University Faculty of Economics and Administrative Sciences, pp. 1–14, 2017.
5. [5] P. Sasikala and L. M. I. Sheela, “Sentiment analysis of online product reviews using DLMNN and future prediction of online product using IANFIS,” J. Big Data, doi: 10.1186/s40537-020-00308-7 , 2020