Duygu analizi modellerinin türkçe metinler üzerindeki performansı ve chatbot uygulaması
Performance of sentiment analysis models on turkish texts and chatbot application
Yazar: TUĞBA ATAR MISIR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKALP TULUM
Üsküdar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yapay Zeka Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Doğal dil işleme = Natural language processing ; Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks

Özet:
Sosyal medya kullanımı son dönemde oldukça yaygınlaşmıştır. Kullanıcıların sosyal medya platformlarında bıraktıkları izler (beğeni, yorum, emoji vs.) büyük verilerin toplanmasını sağlamıştır. Bu çalışmada, beyazperde.com veri seti kullanılarak Türkçe metinler üzerinden duygu analizi yapmak için çeşitli makine öğrenimi modellerinin performansını değerlendirmek ve aynı zamanda chatbot aracılığıyla gerçek zamanlı duygu analizi yapmak amaçlanmıştır.
Bu kapsamda, veri setine makine öğrenimi modellerinden SVM (Support Vector Machine), LSTM (Long Short-Term Memory), Naive Bayes (NB) ve Logistic Regresyon yöntemlerine duygu analizi yapabilen chatbot uygulaması gerçekleştirilmiştir. Chatbot uygulamasının gerçek zamanlı kullanımı için eğitilen modellerin performans değerlerine bakılarak en uygun model bulunmaya çalışılmıştır. Bu çalışmada en uygun yöntemi belirlemek için eğitimi gerçekleştirilen makine öğrenmesi modellerinin performans değerlendirmelerini karşılaştırmada doğruluk oranları, eğitim ve tahmin süreleri, chatbot gözlemci formu kullanılmıştır.
Bu sonuçlar, Türkçe metinler üzerinden elde edilen duygu analizi modellerinin chatbot ile gerçek zamanlı kullanımının başarıyla uygulanabileceğini göstermiştir. Bu yaklaşım, kullanıcıların deneyimlerini değerlendirmek için duygu analizi modellerinin pratik uygulamalarını gösterir. Chatbotlar aracılığıyla yapılan duygu analizi, hizmetlerin iyileştirilmesi ve kullanıcı deneyiminin artırılmasına katkı sağlayabilir.

Abstract:
The use of social media has become quite widespread recently. The traces left by users on social media platforms (likes, comments, emojis, etc.) have enabled the collection of large data. In this study, it was aimed to evaluate the performance of various machine learning models for sentiment analysis on Turkish texts using the Beyazperde.com dataset and to also perform real-time sentiment analysis via chatbot. 
In this context, a chatbot application that can perform sentiment analysis on machine learning models SVM (Support Vector Machine), LSTM (Long Short-Term Memory), Naive Bayes (NB) and Logistic Regression methods was implemented on the data set. The most suitable model was tried to be found by looking at the performance values of the models trained for real-time use of the chatbot application. In this study, accuracy rates, training and prediction times, and the chatbot observer form were used to compare the performance evaluations of the trained machine learning models in order to determine the most appropriate method. 
These results have shown that real-time use of sentiment analysis models obtained from Turkish texts can be successfully implemented with a chatbot. This approach demonstrates practical applications of sentiment analysis models to evaluate users' experiences. Sentiment analysis through chatbots can contribute to improving services and increasing user experience.