Amazon Ürün Değerlendirmeleri Üzerinde Derin Öğrenme/Makine Öğrenmesi Tabanlı Duygu Analizi Yapılması

Ömer Faruk GÖÇGÜN; Aytuğ ONAN

Makale detayları

Amazon Ürün Değerlendirmeleri Üzerinde Derin Öğrenme/Makine Öğrenmesi Tabanlı Duygu Analizi Yapılması

Yazarlar:

Ömer Faruk GÖÇGÜN | Aytuğ ONAN

Yayıncı:

Osman SAĞDIÇ

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

European Journal of Science and Technology 2021 Vol. Issue 24, pp.445-448

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

4/2021

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000918194

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2148-2683

Anahtar kelimeler:

Özet:

 

In this study, emotion analysis classification performances of comments were analyzed using machine learning methods on amazon product reviews data set. The study conducted is the determination of whether the product comments contain emotions, if comment contains emotions, whether they are positive, negative or neutral. In the study, the data set includes Kaggle Amazon product reviews [1] was obtained and the system was run with 4 different machine learning algoritms using Python language on Jupyter Lab. The cross validation method was used as k = 10. Among the methods used, it has been experimentally indicates that using Logistic Regression classification algorithm is more successful with an accuracy rate of 96 percent compared to other Naive Bayes, Support Vector Machines and Decision Tree methods.

 

Bu çalışma da, amazon ürün yorumları veri seti üzerinde Makine öğrenmesi yöntemleriyle, duygu analizi sınıflandırma performansları analiz edilmiştir. Yapılan çalışma, ürün yorumlarının duygu içerip içermediği, içeriyorsa olumlu, olumsuz veya tarafsız olma durumunun belirlenmesidir. Çalışmada, Kaggle amazon ürün yorumları[1] içeren veri seti edinilmiş ve Python dili kullanılarak Jupyter Lab üzerinde 4 farklı makine öğrenmesi ile sistem çalıştırılmıştır. Çapraz doğrulama yöntemi k=10 olacak şekilde kullanılmıştır. Kullanılan yöntemler içerisinde Karar Ağacı sınıflandırma algoritması kullanılan diğer Naive Bayes, Destek Vektör Makineleri ve Lojistik Regresyon yöntemlerine göre yüzde 94 doğruluk oranı ile daha başarılı olduğu deneysel olarak gösterilmiştir.

Makale detayları

Amazon Ürün Değerlendirmeleri Üzerinde Derin Öğrenme/Makine Öğrenmesi Tabanlı Duygu Analizi Yapılması

Yazarlar:

Ömer Faruk GÖÇGÜN | Aytuğ ONAN

Yayıncı:

Osman SAĞDIÇ

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

European Journal of Science and Technology 2021 Vol. Issue 24, pp.445-448

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

4/2021

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000918194

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2148-2683

Duygu analizi

Makine Öğrenmesi

F-1 Puanı

K-n Katlamalı Çapraz Doğrulama

F-Ölçütü

Sayı

Makale detayları

Amazon Ürün Değerlendirmeleri Üzerinde Derin Öğrenme/Makine Öğrenmesi Tabanlı Duygu Analizi Yapılması

Yazarlar: Ömer Faruk GÖÇGÜN | Aytuğ ONAN

Yayıncı: Osman SAĞDIÇ

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: European Journal of Science and Technology 2021 Vol. Issue 24, pp.445-448

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 4/2021

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000918194

Sıklık: Üç Aylık

eISSN: 2148-2683

Duygu analizi

Makine Öğrenmesi

F-1 Puanı

K-n Katlamalı Çapraz Doğrulama

F-Ölçütü

Sayı

Yazarlar:

Ömer Faruk GÖÇGÜN | Aytuğ ONAN

Yayıncı:

Osman SAĞDIÇ

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

European Journal of Science and Technology 2021 Vol. Issue 24, pp.445-448

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

4/2021

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000918194

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2148-2683