Abstract
Günümüzde tüketicilerin ürün ve hizmetler konusunda fikir paylaşabilecekleri birçok mecra bulunmaktadır. Bu fikirler, geri bildirimin yapısı itibariyle genellikle metin formatındadır. Duygu analizi, metin tabanlı bilgi kaynaklarında son yıllarda önem kazanan bir konudur. Daha hassas bir duygu analiz türü olan Hedef Tabanlı Duygu Analizi bir cümle içerisinde hedef terim, hedef kategori ve duygu sınıfının belirlenmesi işidir. Bu çalışmada Semeval ABSA yarışmasında yarışmacılara sunulan restoran müşterilerine ait yorumlardan oluşan bir veri seti kullanılmıştır. Word2vec, Glove, Fastext ve Bert yöntemleri kullanılarak veri seti üzerinde hedef terim, hedef kategori ve duygu sınıfının belirlenmesi işlemi gerçekleştirilmiştir. Kelimeyi vektörü ile cümle vektörünün birleştirilmesi ABSA için sınıflandırma başarısını artırıp artıramayacağı hipotezi test edilmiştir. Dört farklı vektör yöntemi ile yapılan sınıflandırmada hedef terim için 0,78 F1 skoru ile Fasttext yöntemi, hedef kategori için 0,57 F1 skoru ile Fasttext ve duygu sınıfı için 0,76 F1 skoru ile Bert yöntemi en başarılı sonuçları vermiştir. Bu sonuçlar literatürde farklı veri setleri ve farklı diller için yapılan çalışmalarla kıyaslanmıştır. Sonuç olarak Fasttext ve Bert temsil yöntemlerinin hedef tabanlı Türkçe dilindeki metinlerin duygu analizinde başarılı sonuçlar verdiği tespit edilmiştir.
Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
