Ürün özelliklerinin Türkçe kullanıcı yorumlarından özellik tabanlı sentiment analizi ile keşfedilmesi
Discovering product features from Turkish reviews by using aspect based sentiment analysis
Yazar: HAZAL TÜRKMEN
Danışman: DOÇ. DR. SEVİNÇ İLHAN OMURCA
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
İnternetteki sınırsız bilgi ve yorum akışı çok farklı alanlardaki kullanıcı yorumlarının
analiz edilebilmesine olanak vermiştir. Günümüzde firmalar kendi markalarının
ürünlerini değerlendirirken ya da geliştirirken müşterilerden alınan geri
bildirimlerden faydalanma yolunu seçmektedirler. Bu geri bildirimler, firmaların
ürettikleri ürünlerin niteliklerinin ve firmaların rekabetçi güçlerinin artmasına
yardımcı olan en önemli unsurlar olarak kabul görmektedir. Artık müşteriler ve
firmalar kullanılan ürün ile ilgili çok sayıda kullanıcı yorumuna İnternet üzerinden
kolayca erişebilmektedir. Büyük bir doküman kümesi içinden herhangi bir ürün
hakkında yapılan olumlu/olumsuz yorumların çıkarılması; bu yorumların ürüne ait
hangi özellikler için yapıldığının keşfi, el ile gerçekleştirilemeyecek bir işlemdir.
Özetle ürünlerin zayıf ve güçlü özelliklerinin kullanıcı yorumlarından otomatik
olarak keşfedilmesi önemli bir araştırma ve uygulama alanı haline gelmiştir.
Sentiment analizi (duygu analizi) alanında yapılan çalışmaların büyük çoğunluğu
metnin anlamının olumlu ve ya olumsuz olduğu üzerine odaklamıştır. Günümüzde
ise kullanıcı yorumlarının daha derinlemesine analizi için özellik tabanlı sentiment
analizi öne çıkan çalışma alanı haline gelmiştir. Tamamlanan tez kapsamında
internetteki Türkçe kullanıcı yorumları üzerinde olumlu/olumsuz sınıflama yapabilen
özgün bir özellik tabanlı sentiment analizi yöntemi geliştirilmesi hedeflenmiştir.
Literatürdeki çalışmalarda, Türkçe metinlerin özellik tabanlı sentiment analizine
özgü bir çalışmaya ve yazılıma rastlanmamış olması bu alanda yapılacak olan tez
çalışmasının değerini artıracaktır. Geliştirilen sistem ile bir ürün hakkında genel
kullanıcı fikrinin olumlu ya da olumsuz olduğu keşfedilebilecek aynı zamanda
ürünün güçlü ve zayıf özellikleri belirlenebilecektir. Tez kapsamında internetten
toplanan otel yorumlarının üzerinden analiz yapılmış, bu analiz sonucunda uzman
kişinin bulduğu özellikler dışında daha detaylı özellikler yakalandığı gözlenmiştir ve
bunların kullanıcı yorumlarına göre otomatik puanlaması elde edilmiştir.

Abstract:
Unlimited stream of information-review in Internet enables analyzing of customer
reviews from many different domains. Nowadays, companies utilize customer
feedbacks for evaluating or developing their own brand products. These feedbacks
are regarded as the most important factors which assist to increase the quality and
competitive power of products which are produced by companies. From now on,
customers and companies can easily reach the large number of customer reviews
about products via the Internet. Within such a large amount of document set,
processes of extraction of positive and negative customer reviews about any product,
discovering for which aspects of the product these reviews are made, cannot be
performed manually. In brief, auto-discovery of aspect weakness of the products
based on customer reviews has become important. The majority of the studies on
sentiment analysis focus on whether or not the meaning of the text is positive or
negative. Nowadays, aspect based sentiment analysis has become a prominent field
of study for in-depth analysis of customer reviews. Auto-detection of aspects of
products is a very important step for orientation (positive/negative) detection of
customer reviews on these products. In this project, development of an original
aspect based sentiment analysis method which is capable of classifying Turkish
customer reviews on the Internet as positive/negative is aimed. In the literature, a
study and a software specific to aspect based sentiment analysis of Turkish texts has
not been detected so this would increase the value of the project in this field. In this
framework, it can be discovered that the general customer opinion about a product is
positive or negative and at the same time both strong and weak aspects of this
product can be determined. Hotel and electronic reviews which are commented by
users are analayzed by developed system and more aspects are found expect from
aspects which are found by human expert and sentiment score for aspects is achived
according to user reviews.