Ürün özelliklerinin Türkçe kullanıcı yorumlarından özellik tabanlı sentiment analizi ile keşfedilmesi
Discovering product features from Turkish reviews by using aspect based sentiment analysis
- Tez No: 436208
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SEVİNÇ İLHAN OMURCA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
İnternetteki sınırsız bilgi ve yorum akışı çok farklı alanlardaki kullanıcı yorumlarının analiz edilebilmesine olanak vermiştir. Günümüzde firmalar kendi markalarının ürünlerini değerlendirirken ya da geliştirirken müşterilerden alınan geri bildirimlerden faydalanma yolunu seçmektedirler. Bu geri bildirimler, firmaların ürettikleri ürünlerin niteliklerinin ve firmaların rekabetçi güçlerinin artmasına yardımcı olan en önemli unsurlar olarak kabul görmektedir. Artık müşteriler ve firmalar kullanılan ürün ile ilgili çok sayıda kullanıcı yorumuna İnternet üzerinden kolayca erişebilmektedir. Büyük bir doküman kümesi içinden herhangi bir ürün hakkında yapılan olumlu/olumsuz yorumların çıkarılması; bu yorumların ürüne ait hangi özellikler için yapıldığının keşfi, el ile gerçekleştirilemeyecek bir işlemdir. Özetle ürünlerin zayıf ve güçlü özelliklerinin kullanıcı yorumlarından otomatik olarak keşfedilmesi önemli bir araştırma ve uygulama alanı haline gelmiştir. Sentiment analizi (duygu analizi) alanında yapılan çalışmaların büyük çoğunluğu metnin anlamının olumlu ve ya olumsuz olduğu üzerine odaklamıştır. Günümüzde ise kullanıcı yorumlarının daha derinlemesine analizi için özellik tabanlı sentiment analizi öne çıkan çalışma alanı haline gelmiştir. Tamamlanan tez kapsamında internetteki Türkçe kullanıcı yorumları üzerinde olumlu/olumsuz sınıflama yapabilen özgün bir özellik tabanlı sentiment analizi yöntemi geliştirilmesi hedeflenmiştir. Literatürdeki çalışmalarda, Türkçe metinlerin özellik tabanlı sentiment analizine özgü bir çalışmaya ve yazılıma rastlanmamış olması bu alanda yapılacak olan tez çalışmasının değerini artıracaktır. Geliştirilen sistem ile bir ürün hakkında genel kullanıcı fikrinin olumlu ya da olumsuz olduğu keşfedilebilecek aynı zamanda ürünün güçlü ve zayıf özellikleri belirlenebilecektir. Tez kapsamında internetten toplanan otel yorumlarının üzerinden analiz yapılmış, bu analiz sonucunda uzman kişinin bulduğu özellikler dışında daha detaylı özellikler yakalandığı gözlenmiştir ve bunların kullanıcı yorumlarına göre otomatik puanlaması elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Unlimited stream of information-review in Internet enables analyzing of customer reviews from many different domains. Nowadays, companies utilize customer feedbacks for evaluating or developing their own brand products. These feedbacks are regarded as the most important factors which assist to increase the quality and competitive power of products which are produced by companies. From now on, customers and companies can easily reach the large number of customer reviews about products via the Internet. Within such a large amount of document set, processes of extraction of positive and negative customer reviews about any product, discovering for which aspects of the product these reviews are made, cannot be performed manually. In brief, auto-discovery of aspect weakness of the products based on customer reviews has become important. The majority of the studies on sentiment analysis focus on whether or not the meaning of the text is positive or negative. Nowadays, aspect based sentiment analysis has become a prominent field of study for in-depth analysis of customer reviews. Auto-detection of aspects of products is a very important step for orientation (positive/negative) detection of customer reviews on these products. In this project, development of an original aspect based sentiment analysis method which is capable of classifying Turkish customer reviews on the Internet as positive/negative is aimed. In the literature, a study and a software specific to aspect based sentiment analysis of Turkish texts has not been detected so this would increase the value of the project in this field. In this framework, it can be discovered that the general customer opinion about a product is positive or negative and at the same time both strong and weak aspects of this product can be determined. Hotel and electronic reviews which are commented by users are analayzed by developed system and more aspects are found expect from aspects which are found by human expert and sentiment score for aspects is achived according to user reviews.
Benzer Tezler
- Kullanıcı tarayıcı geçmişine dayanarak müşteri yorumlarının özetlenmesi
Personalized feature based summarization
FATMA ZEHRA KAVASOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖĞÜDÜCÜ
- Sosyal medyanın Y kuşağı tüketicilerinin satın alma davranışlarına etkisi
The effect of social media on shopping behavior of Y generation
EMRE KÖMÜRCÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İşletmeBeykent Üniversitesiİşletme Yönetimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MELTEM KAYHAN
- Tripadvisor'daki tüketici değerlendirmelerine göre Türk sermayeli havayolu firmalarının incelenmesi
Investigation of Turkish airline companies according to consumer evaluations in tripadvisor
NIGAR ABBASOVA
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
TurizmOndokuz Mayıs ÜniversitesiTurizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDEN DOĞAN
- Almanca dilini kullanan seyahat 2.0 kullanıcılarına göre otel performans analizi: Alanya alan çalışması
Hotel performance analysis according to german speaking travel 2.0 users: A field study in Alanya
SEDEN ALGÜR
Doktora
Türkçe
2016
TurizmAkdeniz ÜniversitesiTurizm İşletmeciliği ve Otelcilik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL KANTARCI
- Türkçe metinlerde duygu analizi
Sentiment analysis in Turkish texts
CUMALİ TÜRKMENOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ