Metin madenciliği teknikleri kullanılarak Türkçe müşteri yorumlarının sınıflandırılması
Classification of customer comments in Turkish using text-mining techniques
Yazar: VELİ CENGİZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ TALAT FİRLAR
İSTANBUL BEYKENT ÜNİVERSİTESİ / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology
Dizin: Dil sınıflandırma modeli = Language classification model ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Çoklu sınıflandırma = Multi classification

Özet:
Günümüzde teknolojinin hızlı gelişmesi ile insanların satın alma ve satma 
faaliyetlerini e-ticaret platformlarında yapmaya neden olmuştur. Bu durum, e-ticaret 
platformlarındaki ürünlere yazılan müşteri yorumlarının önemini artırmıştır. 
İnsanların ürün veya hizmet hakkında doğru bilgi edinmelerine yardımcı olmuştur. 
Satıcılar için de müşteri memnuniyetini ölçme ve iyileştirme imkânı sağlamıştır. 
Özellikle, şirketler yapılan olumsuz yorumları en hızlı şekilde tespit etmek ve bu 
sayede iş iyileştirme yapmak için çeşitli metin madenciliği tekniklerini 
kullanmaktadırlar. Bu tez çalışması, Türkçe dilindeki müşteri yorumlarının analiz 
edilmesi ve 32 farklı sınıfa ayrılması amacıyla metin madenciliği yöntemlerini 
kullanmayı hedeflemektedir. İki farklı makine öğrenimi modeli olan yapay sinir ağları 
(ANN) ve evrişimli sinir ağları (CNN) kullanılarak bu sınıflandırma 
gerçekleştirilmiştir. Her iki model de öncelikle eğitim veri setiyle eğitilmiş ve daha 
sonra test veri seti üzerinde değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, ANN 
modeli için %92.34 doğruluk (Accuracy) ve %92.40 F1-skoru elde edilmiştir. CNN 
modeli ise %92.78 doğruluk ve %92.83 F1-skoru ile daha yüksek performans 
göstermiştir. Her iki model de oldukça yüksek başarı oranları elde etmiştir. CNN 
modelinin daha yüksek performans sergilemesi, özellikle metin verileri üzerinde 
evrişimli yapıların daha etkili olduğunu göstermiştir.

Abstract:
Today, the rapid development of technology has led people to carry out their 
buying and selling activities on e-commerce platforms. This has increased the 
importance of customer reviews written on products on e-commerce platforms. It has 
helped people to get accurate information about the product or service. It has also 
allowed sellers to measure and improve customer satisfaction. In particular, companies 
use various text mining techniques to identify negative reviews as quickly as possible 
and thus make business improvements. This thesis aims to use text mining methods to 
analyze customer reviews in the Turkish language and classify them into 32 different 
classes. Two other machine learning models, artificial neural networks (ANNs) and 
convolutional neural networks (CNNs), are used for this classification. Both models 
were first trained on the training dataset and then evaluated on the test dataset. 
According to the results, 92.34% Accuracy and 92.40% F1-score were obtained for 
the ANN model. The CNN model performed better with 92.78% accuracy and 92.83% 
F1-score. Both models achieved very high success rates. The higher performance of 
the CNN model shows that convolutional structures are more effective, especially on 
text data.