Derin öğrenme yöntemiyle mağaza yorumları üzerinden duygu analizi: Amazon örneği
Sentiment analysis on store reviews with deep learning method: The example of Amazon
Yazar: NAZEEHA SAYGHN KHALID KHALID
Danışman: DOÇ. DR. SERKAN SAVAŞ
Çankırı Karatekin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Makine öğrenmesi = Machine learning

Özet:
Günümüzde e-ticaret ve modern lojistik hızla gelişmektedir. Bu internet çağının ayırt edici özelliklerinden biri, daha fazla insanın alışveriş tercihlerini e-ticaret platformu aracılığıyla çevrimiçi ürün satın almaya çevirmesidir. Ancak online alışveriş sadece sanal ürünlerde gezinmeye izin verdiği ve ürünün fiziksel olarak görülmediği için ürün açıklaması ile ürünler arasındaki tutarsızlıktan dolayı birçok sorun ortaya çıkmaktadır. Ürünün açıklamalarıyla eşleştiğinden emin olmak açısından müşteriler ürün incelemelerini önemli bir referans olarak kullanır. Bu nedenle ürün incelemeleri ürünleri değerlendirmek için temel bir indeks olmalıdır. Bu çalışma hem metinsel yorumları hem de birden beşe kadar değişen yıldız derecelendirmelerini kapsayan Amazon ürün incelemelerine odaklanan bir vaka çalışması sunmaktadır. Metinsel yorumlarla verilen oylamalar arasındaki tutarlılığı değerlendirmekte olup bu zorluğun üstesinden gelmek için Destek Vektör Makinesi, Karar Ağacı (DT)ve K-En Yakın Komşu gibi bir dizi klasik algoritmanın yanı sıra popüler derin öğrenme Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) teknikleri de ele alınmaktadır. Bu çalışma, modellerin performanslarının karşılaştırılması ile derin öğrenme modelinin gizli katman sayısına bağlı olarak doğruluk eğiliminin incelenmesi gibi çeşitli model karşılaştırmalarını kapsamaktadır. Çalışmanın ön işleme bölümünde veri seti eğitim, doğrulama ve test olmak üzere üç bölüme ayrılmıştır. Çalışmanın sonucu ise LSTM modelinin %98 gibi etkileyici bir oranla en yüksek doğruluk oranına ulaştığını gösterirken DT modeli %77.8 ile en düşük doğruluk oranını sergilemiştir.

Abstract:
In today's world, e-commerce and modern logistics are rapidly developing. One distinguishing feature of the internet age is that more people are converting their shopping preferences into online product purchases through e-commerce platforms. However, online shopping poses many challenges due to inconsistencies between product descriptions and the physical appearance of the product, as it allows customers to navigate only virtual products. To ensure that the product matches its descriptions, customers use product reviews as an important reference. Therefore, product reviews should be a fundamental index for evaluating products. This study presents a case study focusing on Amazon product reviews that cover both textual comments and star ratings ranging from one to five. It evaluates the consistency between textual comments and given ratings, addressing the challenge by considering a range of classical algorithms such as Support Vector Machine, Decision Tree (DT), and K-Nearest Neighbor, as well as popular deep learning techniques like Long Short-Term Memory (LSTM). This study includes various model comparisons, such as comparing the performance of models and examining the accuracy trend based on the number of hidden layers in deep learning models. In the preprocessing section of the study, the dataset is divided into three parts: training, validation, and testing. The result of the study shows that the LSTM model achieved an impressive accuracy rate of 98%, while the DT model displayed the lowest accuracy at 77.8%.