E-Ticaret ve sosyal medya yorumlarının analizinde lemmatizasyonun etkisi: adlandırılmış varlık tanıma ve duygu analizi tabanlı bir yaklaşım

İnternetin yaygınlaşmasıyla birlikte müşteriler, satın alma kararlarını verirken çevrimiçi yorumları ve puanlamaları dikkate almaktadır. Ancak, artan veri hacmi ve bilgi kirliliği, kullanıcıların doğru bilgiye ulaşmasını zorlaştırmaktadır. Bu makalede, olumsuz duygu tespitinde lemmatizasyon işleminin etkilerini incelemek amacıyla denenen üç farklı yöntem açıklanmakta ve olumsuzluk eki içeren kelimelere lemmatizasyon uygulanmamasının en başarılı sonuçları verdiği gösterilmektedir. Geliştirilen yöntem, iki farklı çalışmada kullanılarak duygu analizi doğruluğunu artırmada etkili olmuştur. İlk çalışmada, kullanıcıların ürün özelliklerine göre doğru tercihler yapmasını sağlayan bir öneri sistemi geliştirilmiştir. Burada, Trendyol e-ticaret platformundan elde edilen 85000 kullanıcı yorumuna dayalı bir veri seti kullanılmıştır. Sistem, tüketici yorumlarını adlandırılmış varlık tanıma ve duygu analizi teknikleriyle işleyerek, ürün özelliklerine yönelik puanlama yapmaktadır. Ayrıca, yorumların doğruluğunu artırmak için standart yıldız puanlama sisteminden farklı olarak "Hesaplanan Yıldız Puanı" yöntemi geliştirilmiş ve daha güvenilir bir değerlendirme sağlanmıştır. Yapılan deneyler sonucunda, adlandırılmış varlık tanıma modelinde 0.894, duygu analizi modelinde ise 0.838 F1 skoru elde edilmiştir. İkinci çalışma, müşteri yorumlarının analiz edilerek şirketlere geri bildirim sağlanmasını amaçlamaktadır. Toplamda 96960 yorum Twitter platformundan elde edilmiştir. Yorumlardaki şirket isimleri adlandırılmış varlık tanıma tekniği ile belirlenmiş, ardından her bir varlık için duygu analizi yapılmıştır. Bu sayede, geleneksel yöntemlerden farklı olarak cümle bazında değil, varlık bazında duygu belirleme gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada hem adlandırılmış varlık tanıma hem de duygu analizi modelinde 0.801 F1 skoru elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, geliştirilen yöntemlerin müşteri deneyimini iyileştirmede etkili olduğunu göstermektedir.