Çevrimiçi yorumların derin öğrenme yöntemleriyle duygu analizi
Emotion analysis of online reviews with deep learning methods
- Tez No: 850244
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ESRA KAHYA ÖZYİRMİDOKUZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Tüketici Geribildirimleri, Duygu Analizi, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme, User Feedbacks, Sentiment Analysis, Machine Learning, Deep Learning
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Günümüzde tüketiciler, aldıkları ürün veya hizmete dair deneyim ve görüşlerini çevrimiçi olarak başkalarıyla paylaşma eğilimindedir. Paylaşılan bu geribildirimlerin analizi, markalar için kendi güçlü ve zayıf yönlerini keşfedebilmek ve daha kaliteli bir hizmet sunabilmek adına önemlidir. Bu çalışmada, en büyük açık veri kaynaklarından biri olan Twitter üzerinden McDonald's, Burger King ve KFC olmak üzere üç büyük fast-food markası ile ilgili hem Türkçe hem İngilizce tweetler toplanmıştır. Oluşturulan iki veri seti için de duygu analizi yapılmış olup tüketicilerin ilgili marka hakkındaki duygusu keşfedilmiştir. Duygu analizi için, makine öğrenmesi yöntemlerinden destek vektör makinesi (DVM), NaiveBayes; derin öğrenme yöntemlerinden BERT yönteminden faydalanılmıştır. Her iki veri seti için de BERT modeli ile en iyi sınıflandırma başarısına ulaşılmış olup, Türkçe veri setinde %96.77, İngilizce veri setinde %97.75 doğruluk değeri elde edilmiştir. Bunun yanı sıra markaların duygu durumlarını, tarih ve/veya lokasyon bazlı değerlendirebilmeleri adına bir karar destek sistemi kurulmuştur. Tweetlerin gönderildiği lokasyonlar Türkçe ve İngilizce veri seti için ayrı ayrı da incelenmiş olup, en çok tweet gönderilen yerler Türkiye ve Amerika Birleşik Devletleri (ABD) olduğu belirlenmiştir. Bundan yola çıkarak bu iki ülke için sürdürülebilirlik çerçevesinde obezite ilişkisi keşfedilmiştir.
Özet (Çeviri)
In the contemporary digital landscape, consumer feedback shared online plays a pivotal role in shaping brand strategies and service quality. This study harnesses one of the largest open data sources, Twitter, to gather consumer sentiments in both Turkish and English regarding three major fast-food brands: McDonald's, Burger King, and KFC. Through sentiment analysis, the study reveals significant insights into consumer perceptions, contributing to the intersection of computing and information science. Utilizing machine learning techniques such as Support Vector Machine (SVM) and NaiveBayes, along with deep learning methods like BERT, the study achieves notable classification success. The findings illustrate an accuracy of 96.77% for the Turkish dataset and 97.75% for the English dataset, highlighting the efficacy of these methods in sentiment analysis. Furthermore, the research integrates an interface, providing brands with tools to evaluate sentiment based on temporal and geographical data. This aspect of the study aligns with the journal's focus on critical application manuscripts at the intersection of computer and information science. An intriguing discovery of this research is the geographical distribution of tweets, primarily from Turkey and the United States, leading to a unique exploration of the relationship between consumer sentiments, sustainability, and obesity in these nations. This aspect of the study contributes to the journal's interest in research manuscripts that address broad trends at the intersection of computer and information science.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme yöntemleriyle sosyal medya analizi ve kullanıcı temsili
Social media analysis and user representation with deep learning methods
İBRAHİM RIZA HALLAÇ
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GALİP AYDIN
- Kuantum hesaplama kullanan derin öğrenme ile karşılıklı görüşmelerde duygu analizi
Sentiment analysis in conversations with deep learning using quantum computing
SEDEF AKSU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KARAKÖSE
- Yeni trend bungalov işletmelerine ilişkin çevrimiçi yorumların duygu analizi ile incelenmesi
Examination of online comments on new trend bungalov businesses by sentiment analysis
HAZAL ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HATİCE EDİZ ATMACA
- Türkçe metinlerde duruş tespiti
Stance detection in Turkish texts
KAAN KEMAL POLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NİLGÜN GÜLER BAYAZIT
- Doğal dil işleme ve derin öğrenme teknikleri ile duygu analizi: Türkçe metinler üzerine bir çalışma
Sentiment analysis with natural language processing and deep learning techniques: A study on Turkish texts
ZEYNEP SENA PEKEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolİSTANBUL BEYKENT ÜNİVERSİTESİBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATINÇ YILMAZ