Bu çalıĢmanın asıl amacı kaggle veri seti üzerinden çekilmiĢ olan amazon ürün yorumlarını makine öğrenmesi yöntemleri ve duygu analizi sınıflandırması ile analiz etmektedir. Yapılan çalıĢmada birden beĢe kadar verilen duygu oranlar analiz edilmiĢ ve en son olarak duygu içeriyorsa pozitif, negatif ve nötr olma durumları saptanmıĢtır. Python programa dili kullanılmıĢ olup, Kaggle‘ın kendi idesi üzerinden 8 farklı makine öğrenmesi algoritması ile veriler analiz edilmiĢtir. Kullanılan algoritmalar arasında Naive Bayes (NB), Destek Vektör Makineleri(SVM), Karar Ağaçları(DT), Lojistik Regresyon(LR-tf-idf), Lojistik Regresyon(LR- w2v), Rastgele Orman (RF), K-En Yakın KomĢu (KN), Bagging Algoritması (BG) gösterilebilir.
Eser ady (dc.title) | Amazon Ürün Değerlendirmeleri Üzerinde Derin Öğrenme/Makine Öğrenmesi Tabanlı Duygu Analizi Yapılması |
Eser Sahibi (dc.contributor.author) | Neşe Gök |
Publisher (dc.publisher) | İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü |
Esere Katkı Sağlayan (dc.contributor.other) | Aytuğ ONAN |
Görnüş (dc.type) | Diğer |
Düşündiriş (dc.description) | Yüksek Lisans Bitirme Projesi |
Gysga Maglumat (dc.description.abstract) | Bu çalıĢmanın asıl amacı kaggle veri seti üzerinden çekilmiĢ olan amazon ürün yorumlarını makine öğrenmesi yöntemleri ve duygu analizi sınıflandırması ile analiz etmektedir. Yapılan çalıĢmada birden beĢe kadar verilen duygu oranlar analiz edilmiĢ ve en son olarak duygu içeriyorsa pozitif, negatif ve nötr olma durumları saptanmıĢtır. Python programa dili kullanılmıĢ olup, Kaggle‘ın kendi idesi üzerinden 8 farklı makine öğrenmesi algoritması ile veriler analiz edilmiĢtir. Kullanılan algoritmalar arasında Naive Bayes (NB), Destek Vektör Makineleri(SVM), Karar Ağaçları(DT), Lojistik Regresyon(LR-tf-idf), Lojistik Regresyon(LR- w2v), Rastgele Orman (RF), K-En Yakın KomĢu (KN), Bagging Algoritması (BG) gösterilebilir. |
Täzelenenç Düzümleniş Senesi (dc.date.accessioned) | 2023-02-02 |
Açık Erişim Tarihi (dc.date.available) | 2023-02-02 |
Neşir senesi (dc.date.issued) | 2023 |
Iňleýin Görnüşli Salgysy (dc.identifier.uri) | https://hdl.handle.net/11469/3325 |
Yayın Dili (dc.language.iso) | tr |
Konu Başlıkları (dc.subject) | Amazon Duygu analizi |
Konu Başlıkları (dc.subject) | Kaggle |
Haklar (dc.rights) | Open access |