Türkçe ürün yorumları verisi ile duygu analizi

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2021

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: BUĞRA POLAT

Danışman: BÜLENT TUĞRUL

Özet:

Günümüzde sosyal medya platformları, alışveriş siteleri, forum ve blog gibi ortamlarda kullanıcılar her türlü ürün, hizmet veya durum hakkında düşüncelerini kolaylıkla paylaşabilmektedir. Paylaşılan bu içerikler analiz edilmesi gereken bir veri kaynağı oluşturmaktadır. Duygu analizinin amacı bu veri kaynağından anlamlı bilgilerin çıkarılmasını sağlamaktır. Yapılan çalışmada, bir e-ticaret sitesindeki farklı kategorilerden ürünlere ait Türkçe yorumları içeren veri seti kullanılmıştır. Her bir yorumun duygu durumunun olumlu veya olumsuz olarak belirlenmesi hedeflenmiştir. Son yıllarda duygu analizinde sıklıkla kullanılan Konvolüsyonel Sinir Ağı (CNN), Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ve Geçitli Tekrarlayan Birim (GRU) derin öğrenme yöntemleri ile modeller geliştirilmiştir. FastText tarafından Skip-gram ve Continuous Bag of Words (CBOW) yöntemleri ile oluşturulan önceden eğitilmiş kelime vektörlerinden faydalanılarak bu yaklaşımların modellerin performansına etkisi karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar, Türkçe metinlerin duygu analizinde GRU yöntemi ile oluşturulan modellerin diğer modellerden daha başarılı sonuç verdiğini göstermiştir.