The Effect of Word Representation Methods on Aspect-Based Sentiment Analysis

Abstract

Klasik duygu analizi yöntemlerinden farklı olarak hedef tabanlı duygu analizi (HTDA), birden fazla kategorinin olduğu karmaşık yapıdaki çevrimiçi tüketici geribildirimlerini değerlendirmede daha başarılı bir performans ortaya koyabilmektedir. Nitekim bir platformda yer alan tüketici geri bildirimleri bir ürüne ilişkin birden farklı hedefe atfedilebilmektedir ve standart duygu analizleri bu geribildirimleri analiz etmede yetersiz kalmaktadır. Literatürdeki gelişmeler gözden geçirildiğinde, HDTA çalışmalarının, duygu analizine odaklanan diğer çalışmalar içinde oldukça popüler olduğu anlaşılmaktadır. SemEval ABSA-2016 yarışmasında, HTDA için 8 farklı dilde veri setleri yayınlanmış ve ekipler duygu analizi için yarışmışlardır. Yarışmada hedef terim, kategori ve duygu sınıfı tespit etmek gibi farklı alt görevler bulunmaktadır. Bu alt görevlerin içindekilerden biri, hedef terimin tespit edilmesidir. Türkçe dili için HTDA çalışmaları oldukça sınırlıdır. Farklı diller ve farklı kelime temsil yöntemleri kullanan çalışmalar vardır. SemEval Absa 2016 yarışması Türkçe veri seti için kelime temsil yöntemlerinin etkisini inceleyen çalışma bulunmamaktadır. Bu çalışma, müşteri yorumlarındaki hedef terimlerin tespitinde farklı kelime temsil yöntemlerinin başarısının incelenmesi amacıyla gerçekleştirilmiştir. Word2Vec, Glove ve Fasttext kelime temsil yöntemleri analiz kapsamında incelenmiş ve hedef terimi en başarılı tespit edebilen yöntemin Fasttext kelime temsil yöntemi olduğu görülmüştür. Çalışmada ayrıca F-1 sınıflandırma ölçütü açısından %77 başarı oranı ile Türkçe veri seti için literatürdeki en yüksek sınıflandırma başarısı elde edilmiştir.