Geri Dön

Arapça, Türkçe ve İngilizce dillerindeki e-ticaret verilerinden duygu analizi ile müşteri memnuniyet tespiti

Prediction of customers' interests with sentiment analysis from e-commerce data in Arabic,Turkish and English

PDF İndir

  1. Tez No: 916779
  2. Yazar: PINAR SAVCI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BİHTER DAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 112

Özet

Duygu analizi, doğal dil işleme alanında Transformer tabanlı modellerin kullanımıyla dilin yapısını ve anlamını anlama konusunda büyük bir ilerleme sağlamakta ve dil işleme süreçlerine yeni bir boyut kazandırmaya devam etmektedir. Ancak, farklı dillerde yapılan duygu analizi çalışmaları, dilin yapısal özellikleri, kültürel farklılıklar ve dil bilgisel çeşitliliklerden kaynaklanan zorlukları da beraberinde getirmektedir. İngilizce, Türkçe ve Arapça gibi yapısal olarak karmaşık dillerde, duygu tespitinde kullanılan modellerin performansı ve uygun model seçimi, bu dillerin benzersiz niteliklerine uyum sağlama yeteneklerine bağlı olarak önemli ölçüde değişiklik gösterebilmektedir. Bu tez çalışması, İngilizce, Türkçe ve Arapça gibi yapısal olarak karmaşık dillerde yazılmış metinlerden duygu analizi yapmak için kullanılan Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme ve Transformer tabanlı modellerin performanslarını incelemektedir. Çalışmanın amacı, bu modellerin farklı dil özelliklerine adaptasyon süreçlerini analiz ederek güçlü ve zayıf yönlerini belirlemek ve çevresel etkilerini değerlendirerek sürdürülebilir yapay zekâ çözümleri sunmaktır. E-ticaret platformlarından toplanan çok dilli veri setleri üzerinde metin temizleme, etiketleme ve ön işleme adımları uygulanmıştır. Bu veri setleri, dillerin yapısal karmaşıklığını yansıtmakta ve Transformer tabanlı modellerin bu özelliklere uyumunu değerlendirmektedir. Modeller doğruluk oranları, işlem süreleri ve enerji tüketimi kriterlerine göre kapsamlı bir şekilde karşılaştırılmıştır. Elde edilen bulgular, Transformer tabanlı modellerin yüksek doğruluk oranları sunduğunu ancak enerji tüketimi açısından optimizasyon gerektirdiğini göstermektedir. Bert-base-multilingual-cased modeli Arapça dilinde %95,1 doğruluk oranı ile, ElecTRa, ConvBERTurk ve BERTurk modelleri ise Türkçe analizlerde %88 doğruluk oranı ile öne çıkmıştır. Bu tez, çok dilli doğal dil işleme uygulamalarında teknik gelişmelere katkı sağlamayı ve sürdürülebilir yapay zekâ bilincini artırmayı hedeflemektedir. Literatürle yapılan karşılaştırmalar, gelecekteki araştırmalara rehberlik edecek önemli bir kaynak sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

Sentiment analysis has achieved significant advancements in understanding the structure and meaning of language using Transformer-based models in the field of natural language processing, introducing a new dimension to language processing tasks. However, sentiment analysis studies conducted in different languages present challenges stemming from structural features of the language, cultural differences, and linguistic diversity. In structurally complex languages such as English, Turkish, and Arabic, the performance and suitability of models used for sentiment detection vary significantly depending on their ability to adapt to the unique characteristics of these languages. This thesis examines the performance of Machine Learning, Deep Learning, and Transformer-based models used for sentiment analysis on texts written in structurally complex languages such as English, Turkish, and Arabic. The primary aim is to analyze the adaptation processes of these models to different language features, identify their strengths and weaknesses, and evaluate their environmental impacts to propose sustainable artificial intelligence solutions. Multilingual datasets collected from e-commerce platforms underwent preprocessing steps, including text cleaning, labeling, and preparation. These datasets reflect the structural complexity of the languages and enable the evaluation of Transformer-based models' adaptability to these features. The models were comprehensively compared based on accuracy, processing time, and energy consumption criteria. The findings demonstrate that Transformer-based models provide high accuracy rates but require optimization in terms of energy consumption. The BERT-base-multilingual-cased model stood out with an accuracy rate of 95.1% for Arabic, while ElecTRa, ConvBERTurk, and BERTurk models achieved an accuracy rate of 88% for Turkish analyses. This thesis aims to contribute to technical advancements in multilingual natural language processing applications and raise awareness of sustainable artificial intelligence. Comparisons with the existing literature provide a valuable resource to guide future research.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    929178

    Cezayir Eyâleti'nde ticari ve askeri faaliyetler (1750-1830)

    Commercial and military activities in the province of Algiers (1750-1830)

    ABES LAKHAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    TarihAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Tarih Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SIDDIK ÇALIK

  2. Tez No

    471954

    Yerleşik yabancıların yerel hizmetlere bakışı: Alanya örneği

    Residential foreigners local service overview: Alanya sample

    İLYAS ŞİRİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Kamu YönetimiAlanya Alaaddin Keykubat Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜNEŞ YILMAZ

  3. Tez No

    528339

    The pragmatic transfer of requestive speech acts by Arab and Turkish EFL learners at the preparatory school

    Hazırlık okulunda Arap ve Türk EFL öğrenciler tarafından isteğe bağlı konuşma aktörlerinin pragmatik aktarımı

    SAMIRA SHAKIR HAMMOODI HAMMOODI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Eğitim ve Öğretimİstanbul Aydın Üniversitesi

    İngiliz Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AKBAR RAHIMI ALISHAH

  4. Tez No

    432072

    Türkçe derlemler için sözdizimsel görselleştirme ve sorgulama aracı

    Syntactic visualization and query tool for Turkish corpora

    CEM AGAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BANU DİRİ

  5. Tez No

    948535

    Feminizm ve demokratik dönüşüm üzerindeki etkisi (Irak örneği)

    Feminism and its impact on democratic transformation (The case of Iraq)

    ROAA MOHAMEDHARITH A. AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Uluslararası İlişkilerKarabük Üniversitesi

    Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERAJ AHSAN

Geri Dön