Doğal dil işleme ve derin öğrenme teknikleri ile duygu analizi: Türkçe metinler üzerine bir çalışma

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.