Geri Dön

Çevrimiçi yorumların derin öğrenme yöntemleriyle duygu analizi

Emotion analysis of online reviews with deep learning methods

  1. Tez No: 850244
  2. Yazar: BENGİSU MOLU ELMAS
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ESRA KAHYA ÖZYİRMİDOKUZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Tüketici Geribildirimleri, Duygu Analizi, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme, User Feedbacks, Sentiment Analysis, Machine Learning, Deep Learning
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
  13. 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

  1. Derin öğrenme yöntemleriyle sosyal medya analizi ve kullanıcı temsili

    Social media analysis and user representation with deep learning methods

    İBRAHİM RIZA HALLAÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GALİP AYDIN

  2. 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

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET KARAKÖSE

  3. 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

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HATİCE EDİZ ATMACA

  4. Türkçe metinlerde duruş tespiti

    Stance detection in Turkish texts

    KAAN KEMAL POLAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NİLGÜN GÜLER BAYAZIT

  5. 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

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolİSTANBUL BEYKENT ÜNİVERSİTESİ

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ATINÇ YILMAZ