Zeki Sistemler Teori ve Uygulamaları Dergisi

Yazarlar: Muhammed Çağrı AKSU, Ersin KARAMAN

Konular:Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri

DOI:10.38016/jista.854250

Anahtar Kelimeler:Metin madenciliği,Duygu analizi,Makine öğrenmesi,Yapılandırılmamış veri analizi,Sınıflandırma,Naive bayes,Multinominal naive bayes,Destek vektör makineleri

Özet: Müşteriler ile ilgili yapılandırılmamış verilerden çıkarımlar yaparak bu verileri analiz etmek birçok sektör için olduğu gibi turizm sektörü için de temel amaçlardandır. Yapılandırılmamış veri analizinin geleneksel yöntemlerle gerçekleştirilmesi oldukça zahmetli ve maliyetli olmaktadır. Metin analizi uygulama alanlarından biri olan duygu analizi kullanılarak bu sorunun üstesinden gelinebilmektedir. Duygu analizi çalışmalarında henüz kanıtlanmış bir metodoloji bulunmadığı için araştırmacılar genellikle deneme yanılma yoluyla çalışmalarını yürütmektedirler. Duygu analizi alanında yapılan birçok çalışma duygu analizi ön işlemlerinin ya da farklı makine öğrenimi algoritmalarının performanslarının karşılaştırılması üzerinedir. Hem bu nedenlerden dolayı hem de Türkçe içeriklerle gerçekleştirilmiş duygu analizi çalışmalarının kısıtlı olmasından dolayısıyla bu çalışmada Türkçe turistik mekân incelemeleri kullanılarak duygu analizi ön işlemlerinden etiketleme, köklerine ayırma ve olumsuzlaştırma işlemlerinin duygu analizinin başarısına olan etkileri tespit edilmeye çalışılmıştır. Bu nedenle bu çalışma için hazırlanan veri setinden etiketlenme şekline, sınıf sayısına, köklerine ayırma ve olumsuzlaştırma durumlarına göre 12 farklı varyasyon oluşturulmuştur. Oluşturulan bu veri setleri duygu analizi çalışmalarında sıklıkla kullanılan Naive Bayes (NB), Multinominal Naive Bayes (MNB), k-Nearest Neighbor ve Support Vector Machines (SVM) algoritmalarıyla sınıflandırılarak elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır.

---