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
- Tez No: 901798
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ATINÇ YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İSTANBUL BEYKENT ÜNİVERSİTESİ
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 104
Özet
E-ticaret platformları, günümüzde tüketicilerin ürün tercihlerini belirlemede hızlı, kolay, temassız bir alışveriş deneyimi sunmasıyla pek çok insan tarafından tercih edilmektedir. Müşterilerin çevrimiçi alışverişleri esnasında satın alma işlemi öncesi inceledikleri ürün hakkında platformda yer alan olumlu ve olumsuz yorumlar, müşterilerin gerçekçi fikir edinmeleri ve işletmelerin ürün/hizmet kalitelerini arttırmak amacı ile bilgi edinmesi için kritik bir rol oynamaktadır. Bu yorumların işletmeler veya müşteriler için tek tek okunarak analiz edilmesi oldukça zor ve zaman alıcı bir süreçtir. Analiz sürecinin zorluğu, beraberinde insan hatası riski de getirebilmektedir. Bu sebeple işletme ve müşterilerin hızlı ve doğru analiz yapabilmesi için çeşitli derin öğrenme modelleri ile duygu analizi çalışmaları yapılmaktadır. Bu çalışmada, belirli ürün gruplarına yönelik e-ticaret sitelerinde yapılan yorumlar üzerinde derin öğrenme algoritmaları olan, Uzun kısa vadeli bellek modeli (LSTM), Evrişimsel sinir ağları algoritması (CNN), Geçitli tekrarlayan birim (GRU), Transformatörlerin çift yönlü kodlayıcı gösterimleri (BERT) algoritmasıyla oluşturulan tek algoritmalı ve hibrit modeller ile duygu analizi gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada e-ticaret platformlarında yapılan yorumların derin öğrenme algoritmaları ile analiz edilmesiyle elde edilen sonuçların, e-ticaret platformları üzerinde müşteri memnuniyetini arttırması ve buna bağlı olarak pazarlama stratejileri gibi alanlarda katkı sağlanması öngörülmektedir.
Özet (Çeviri)
E-commerce platforms are widely preferred by many individuals today due to their ability to provide a fast, easy, and contactless shopping experience, aiding consumers in determining their product preferences. During online shopping experiences, the positive and negative reviews about products available on the platform play a crucial role in enabling customers to form realistic opinions and for businesses to enhance the quality of their products/services. However, conducting analysis of these reviews individually can be a complex and time-intensive process, potentially introducing human error risks. Therefore, various deep learning models are being explored for sentiment analysis to enable businesses and customers to conduct rapid and accurate analyses. This study focuses on sentiment analysis of reviews posted on e-commerce sites for specific product categories using deep learning algorithms such as Long Short-Term Memory (LSTM), Convolutional Neural Networks (CNN), Gated Recurrent Unit (GRU), and Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Single algorithmic and hybrid models are developed to perform sentiment analysis. The results obtained from analyzing e-commerce platform reviews using deep learning algorithms are expected to enhance customer satisfaction on e-commerce platforms and contribute to areas such as marketing strategies.
Benzer Tezler
- Sentiment analysis based on natural language processing and deep learning in a software engineering perspective
Yazılım mühendisliği perspektifinde doğal dil işleme ve derin öğrenmeye dayalı duygu analizi
AZHAR AHMED BILAL BILAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN AYHAN ERDEM
- Evaluation of deep learning algorithms in sentiment analysis
Duygu analizinde derin öğrenme algoritmalarının karşılaştırılması
SANİ KAMIŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DIONYSIS GOULARAS
- Çift yönlü enkoder transformatör tabanlı Türkçe metin sınıflandırma derin öğrenme modeli geliştirilmesi
Başlık çevirisi yok
KAMİL AKARSU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolManisa Celal Bayar ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AKIN ÖZÇİFT
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Soğan mimarisinde metin içeriklerinin yapay zekâ destekli modeller ile değerlendirilmesi ve dağıtımı
Evaluation and distribution of text contents with models supported by artificial intelligence techniques in onion architecture
SEMİH OSMAN SAKA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSamsun ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZAFER CÖMERT