Örtülü olarak tanımlanmış özelliklere dayalı ve ontoloji destekli düşünce madenciliğine bir yaklaşım
A novel approach to implicitly defined aspect-oriented and ontology-aided opinion mining
Yazar: DERVİŞ KANBUR
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET SIDDIK AKTAŞ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
İnternet üzerinden satış yapan kuruluşlar genelde müşterilerinin satın aldıkları ürün/hizmet ile ilgili değerlendirmelerini isterler. Gittikçe gelişen bir yapıda olan eticaret sayesinde müşteri değerlendirmelerinin sayısı hızla büyümektedir. E-ticaret kuruluşu sayısının ve müşteri sayısının oldukça fazla artması sonucunda, potansiyel müşterinin ürün ile ilgili karar verme aşamasında bu değerlendirmeleri okuması zorlaşmaktadır. Aynı zamanda ürün sahibininde bu değerlendirmeleri takip etmesi neredeyse imkânsız hale gelmektedir. Müşteri yorumlarından yola çıkarak, ürünlere ait özelliklerin çıkarımı, görüş/düşünce/yorum madenciliği (opinion mining) alanında önemli bir alt araştırma alanıdır. Çıkarılan özellikler, belirli ürünleri satın alan müşteriler tarafından yazılan görüşlerin değerlendirilmesine yardımcı olmaktadır. Bu özelliklerle ilgili müşterilerin olumlu/olumsuz deneyimleri ile ilgili düşüncelerini ortaya çıkarmak mümkün olabilmektedir. Bunu gerçekleştirebilmek için, çoğu zaman müşteri yorumlarının biçimsiz düzyazı şeklinde olmasından dolayı, yorum incelemelerinde kapalı ve açık olarak dile getirilmiş ürün özelliklerini çıkarmanın yollarını geliştirmek gerekmektedir. Bu araştırmada, Türkçe dili ile yapılmış olan ürünlerle ilgili görüş/düşünce/yorum paylaşımlarını inceleyip, ürünlerin özellikleri çıkartan ve bu özelliklerle ilgili duygu playlaşımlarını özetleyen bir metodoloji geliştirmeyi amaçlıyoruz. Çalışmamız, eş anlamlı kelime ya da kelime grupları kullanılarak ifade edilen ürün özelliklerinin tespit edilebilmesi ve ürün özelliklerini içeren ontolojiler kullanarak özelliklerin daha büyük doğruluk oranlarıyla tespit edilebilmesi, açılarından diğer çalışmalardan ayrışmakta ve ürün özelliği çıkarma konusunda başarılı sonuçlar sunmaktadır. E-ticaret siteleri üzerinde yer alan bazı ürünler için yapılan görüş/düşünce/yorum verileri üzerinde yaptığımız deneysel çalışma, önerdiğimiz metodolojinin olumlu sonuçlar verdiğini göstermektedir. 

Anahtar Kelimeler: Metin madenciliği, duygu sınıflaması, yorum özetleme, ontoloji

Abstract:
Organizations that sell e-commerce products over the Internet often ask their customers to rate their products/services. The number of customer evaluations is rapidly growing thanks to e-commerce, which is a growing structure. As the number of e-commerce organizations and the number of customers increases considerably, it becomes very difficult for potential customers to read these evaluations in decisionmaking about the product. At the same time, it is almost impossible for the product owner to follow these evaluations. From customer comments, extracting properties of products is an important sub-research area in the field of opinion mining (opinion mining). The extracted features help to evaluate the opinions written by customers who buy certain products. It is possible to reveal the thoughts of customers about their positive/negative experiences with these properties. In order to be able to do this, it is often necessary to develop ways of extracting product features that are explicitly and implicitly stated in reviews, since customer comments are often in the form of free text format. In this research, we aim to develop a methodology that examines the opinions/thoughts/interpretations of the products made in the Turkish language, extracts the properties of the products and summarizes the emotional activities related to these properties. In our study, the ability to identify product features expressed using synonyms or word groups can be used to identify features with greater accuracy using ontologies that include product specifications. This ability can also be used to extract implicit/explicit features that are not explicitly described in the interpretations, and to deliver successful results in extracting product attributes. Experimental evaluation of our methodology shows that our methodology gives positive results. 
 
Keywords: Text mining, opinion classification, opinion mining, ontogoly