Heterojen veri kaynaklarında fikir madenciliği, otomatik özellik çıkarımı ve duygu analizi

Günümüzde sosyal ağların, blogların, forumların ve e-ticaret sitelerinin kullanımının yaygınlaşmasıyla, kullanıcılar tarafından üretilen metinlerin hacmi her geçen gün katlanarak artmaktadır. Ürün yorumlarındaki ve diğer metinlerdeki kullanıcı görüşleri ve fikirleri bu ürünlerin üreticileri, satıcıları ve pazarlayıcıları için hayati öneme sahiptir. Bu yüzden, duygu analizi ve fikir madenciliği önemli bir araştırma alanı haline gelmiştir. Kullanıcı yorumları üzerindeki fikir madenciliğinde konu modelleme tabanlı yaklaşımlar ve Latent Dirichlet Allocation (LDA) özellik tabanlı düzeydeki duygu analizinde özellik çıkarımında önemli yöntemler haline gelmişlerdir. Fakat LDA doğrudan kullanıcı yorumlarında ve kısa metinlerde metin seyrekliği sorunu yüzünden doğrudan kullanılamamaktadır. LDA'nın kısa metinlerde kullanılabilecek şekilde uyarlanması ile ilgili çok sayıda çalışma yapılmıştır. Bu çalışmada özellik tabanlı düzeyde duygu analizi ve özellik çıkarımı için özgün bir yöntem olan Sentence Segment LDA (SS-LDA) önerilmiştir. SS-LDA, kısa metinler ve yorumlardan özellik çıkarımı için geliştirilmiştir. Bu çalışmada veri seti olarak akıllı telefonlar hakkındaki müşteri yorumları kullanılmıştır. Yorumlar www.hepsiburada.com e-ticaret sitesinden alınmıştır. Deneysel sonuçlar SS-LDA'nın özellik tabanlı düzeydeki duygu analizinde ürün özellik çıkarımında başarılı olduğunu ortaya koymuştur.