Derin Öğrenme ve Aşağı Örnekleme Yaklaşımları Kullanılarak Duygu Sınıflandırma Performansının İyileştirilmesi

Abstract

Bir metnin hangi duygu sınıfına ait olduğunu bulma problemi duygu sınıflandırma olarak bilinmektedir. Bu işleminotomatize bir şekilde yapılması çevrimiçi ortamda büyük miktarda verinin çok kısa sürelerde analiz edilebilmesine olanaksağlamaktadır. Böylece müşteri memnuniyetini ölçme, reklam ve içerik önerme gibi birçok farklı amaçla kullanılabilmektedir.E-ticaret uygulamalarında duygu sınıflandırma için kullanıcı yorumlarının yanı sıra, memnuniyet derecesini ölçen sayısal birpuanlama ya da duygu durumunu kategorik bir değişken olarak ifade edecek bir değişkene daha ihtiyaç duyulmaktadır. Busayede etiketli verilerden oluşan veri seti üzerinde denetimli öğrenme ile model oluşturulmaktadır. Burada yaşanan birdezavantaj kullanıcıların bir üründen çoğunlukla memnun olmaları ya da tam tersi şikâyetçi olmalarıdır. Bu durumda oluşanveri seti dengesiz olmaktadır. Bu çalışmada Türk e-ticaret platformu Hepsiburada firmasına ait 243 bin kullanıcı yorumundanoluşan veri seti kullanılmıştır. Dengesiz olan bu veri setinde, sınıflandırma performansının iyileştirilmesi için derin öğrenmealgoritmaları kullanılmış ve dengesiz veri seti yaklaşımı sunulmuştur. Sunulan yaklaşım ile yanlış pozitif oranı % 69’dan %90’a, doğruluk değeri ise % 95.5’ten % 99’a iyileştirilmiştir.