E-ticaret sitelerindeki türkçe ürün yorumları verisi ile duygu analizi

Bu çalışma, e-ticaret sitelerindeki kullanıcı yorumlarından duygu analizi yapmayı hedeflemektedir. Günümüzde, internetin yaygınlaşması ve sosyal medya platformlarının popülerleşmesiyle birlikte, kullanıcıların ürünler, hizmetler ve çeşitli konular hakkındaki düşüncelerini paylaşma ve ifade etme imkânı artmıştır. Ancak, bu büyük veri kaynağının analiz edilmesi, insan gücüyle mümkün olmadığından, duygu analizi gibi yöntemlere başvurulması gerekmektedir. Duygu analizi, metin, ses veya görüntü gibi veri kaynaklarından insan duygularını anlamak ve çıkarsamak için kullanılan bir analiz yöntemidir. Bu tez çalışması, kullanıcı yorumlarını olumsuz, olumlu veya nötr olarak sınıflandırarak, hedef temelli duygu analizi ile daha detaylı sonuçlar elde etmeyi amaçlamaktadır. Elde edilen bulgular, önerilen ÇYUKSB (Çift Yönlü Uzun Kısa Süreli Bellek) tabanlı modelin diğer modellere göre daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir. Bu model, olumsuz, olumlu ve nötr duygu durumlarını sınıflandırmak için yüksek doğruluk oranları elde etmiştir. Özellikle, duygu bilgisi katmanının eklenmesiyle duygusal öznitelikler daha iyi temsil edilmiş ve daha doğru sınıflandırma yapılmıştır. Karşılaştırmalı analiz sonuçları, derin öğrenme modellerinin metin tabanlı duygu analizi alanında güçlü bir potansiyele sahip olduğunu ve özellikle çift yönlü yaklaşımların etkili olduğunu göstermektedir. Bu çalışma, derin öğrenme tabanlı duygu analizi uygulamalarının gelecekteki potansiyelini vurgulamaktadır. Gelecek çalışmalarda, daha geniş veri kümeleri üzerinde çalışmak ve modelin daha karmaşık duygusal içeriği ele alması için geliştirilmesi gerekmektedir.