Amazon müşteri yorumlarının duygu analizi yöntemleriyle değerlendirilmesi
Evaluating Amazon customer reviews through sentiment analysis techniques
Yazar: SABUHI YUSIFOV
Danışman: PROF. DR. ALİ SEBETCİ
OSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİ / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu tez çalışması, Amazon müşteri yorumlarının duygu analizi üzerine odaklanmıştır. Duygu analizi, doğal dil işleme ve metin madenciliği tekniklerini kullanarak metin verilerinden duygusal eğilimleri, yani müşterilerin ürün hakkında olumlu mu olumsuz mu düşündüklerini belirleme sürecidir. Doğal dil işleme, büyük veri kümelerinden anlamlı veri çıkarmanın en önemli yöntemlerinden biridir. Tezde Amazon e-ticaret platformunun müşteri yorumlarının duygu analizinde Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri,  Çok Terimli Naif Bayes ve Stokastik Gradyan İnişi gibi klasik ve Çok Katmanlı Algılayıcı gibi yarı klasik yöntemlerin yanı sıra Ekstra Rastgele Ağaçlar ve Aşırı Gradyan Artırma gibi topluluk öğrenme yöntemleri ile SpaCy kütüphanesi, kurallara dayalı VADER duygu analizi ve transformer tabanlı RoBERTa dil modellerinin performansları pozitif, nötr ve negatif şeklinde üçlü yorum sınıflaması için test edilmiş, doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1 puan metrikleri tespit edilmiş ve karmaşıklık matrisleri oluşturulmuştur. VADER analizinde sınıfların bileşik ve ayrık değerleri incelenmiş, VADER ve RoBERTa modellerinin sonuçları arasındaki ilişkiler görselleştirilerek açıklanmıştır. Bu çalışma kapsamında elde edilen sonuçlara göre en iyi performansları Çok Katmanlı Algılayıcı ve Ekstra Rastgele Ağaç modelleri gösterirken Çok Terimli Naif Bayes ve VADER yöntemlerinin performans metrikleri diğer modellere kıyasla daha düşük kalmıştır. Sınıfların VADER bileşik duygu polarite değerleri, ayrık değerlerle uyum halindedir. VADER nötr ve VADER negatif değişkenleri arasında, gerçek etiketleri negatif ve nötr olan yorumlarda sıkı ve negatif doğrusal bir ilişki gözlenmiştir.

Abstract:
This thesis focuses on the sentiment analysis of Amazon customer reviews. Sentiment analysis involves using natural language processing (NLP) and text mining techniques to determine whether customers have positive or negative opinions about a product. NLP is crucial for extracting valuable insights from large data sets. In this study, we analyzed Amazon customer reviews using classical methods like Logistic Regression, Support Vector Machines, Multinomial Naive Bayes, and Stochastic Gradient Descent, as well as semi-classical methods like Multilayer Perceptron. We also used ensemble learning methods like Extra Random Trees and Extreme Gradient Boosting, along with the SpaCy library, rule-based VADER sentiment analysis, and transformer-based RoBERTa models. The comments were classified as positive, neutral, or negative. We evaluated accuracy, precision, sensitivity, and F1 score metrics and created confusion matrices. The VADER model's composite and discrete values were examined, and the relationships between the VADER and RoBERTa model outcomes were visualized and explained. According to the results, the best-performing models were Multilayer Perceptron and Extra Random Trees, while Multinomial Naive Bayes and VADER showed lower performance metrics compared to the other models. VADER's composite sentiment polarity values were consistent with the discrete values. A strong negative linear relationship was observed between VADER neutral and VADER negative for comments tagged as negative and neutral.