Metin madenciliği yöntemleri ile ürün yorumlarının otomatik değerlendirilmesi

Abstract

Tüketicilerin satın alma davranışlarını etkileyen en önemli unsurlardan birinin başka tüketicilerin görüşleri olduğu bilinmektedir. İnternet ortamında yapılan alışverişlerde ürün veya hizmetler hakkında görüş belirtmek ya da bu görüşlere ulaşmak kolaydır. Ancak bu avantaj aynı zamanda yorum sayısını arttırdığı için tüm yorumları incelemek zorlaşmaktadır. Bu çalışmada tüketiciye zaman kazandırmak için yorumlardan özet nitelikte bilgi çıkarılması konusu ele alınmıştır. Seçilen bir ürüne ait tüketici yorumları www.hepsiburada.com adı web sitesinden alınarak öncelikle morfolojik analiz işleminden geçirilmiştir. Önişlemeye hazır hale getirilmiş kelimelerin analizi sonucunda sözcük türleri ve aldıkları ekler belirlenmiştir. Doğal dilde yazılmış bu metinlerden negatif veya pozitif anlamlar taşıyan bilginin çıkarılması için ürün özelliğini belirten kelimeler ve bunları niteleyen sıfatlar önceden tespit edilmiştir. Yorumlardan otomatik olarak bilgi çıkarımını sağlayabilmek amacıyla doğal dilde yazılmış yorum cümleleri için Türkçe dilbilgisi kuralları ve cümle dizilişine göre ağaç yapısı oluşturulmuştur. İstenilen özelliklerin tespit edilmesi için oluşturulan bu ağaç yapısı üzerinde Derinlik Öncelikli Arama algoritmasıyla arama yaparak sonuca ulaşan bir yazılım geliştirilmiştir. Yazılım, Zemberek doğal dil işleme kütüphanesinin de yazıldığı, geniş dokümantasyona sahip ve tam nesneye dayalı programlama dili olan Java’da gerçeklenmiştir. Yazılımın Java dilinde geliştirilmesi için NetBeans tercih edilmiştir. Buradan elde edilen sonuçlar SQL veritabanında saklanmaktadır. Bu veriler önceden tespit edilmiş ürün özelliklerine göre sorgulandığında tüketicilerin yaptığı yorumlardan memnuniyet derecesini gösteren sayısal hale dönüştürülmüş oranlar elde edilmiştir. Bu sistemden elde edilen bilgilerin tüketiciler kadar üreticiler için de fayda sağlayacağı üzerinde durulmuştur.

The one of the important factors which affect consumers’ purchasing behavior is known comments of another consumers. So purchases made in internet media make it easy to reach these views of them about products or services. However this advantage complicates to analyze all comments because this media brings about increasing the number of comments at the same time. In this study, summary knowledge is aimed to extract from comments so as to save time for consumer. Consumer reviews of the selected product were primarily processed into morphological analysis by getting them on the web sites called www.hepsiburada.com. Word types and prefix or suffix was determined as a result of analysis of these words. Also, words and adjectives characterizing them were identified in order to extract knowledge indicating negative and positive meanings from these texts written in natural language. A software system was developed to evaluate results with aim of determining the desired characteristics by creating tree structure. This system coded by using depthfirst search algorithm. It was implemented in JAVA language being fully object- oriented programming language and having a wide range of documentation. Cause of selecting this language was that Zemberek being natural language processing library is built up by using it. NetBeans was chosen as this software developed in JAVA codes. Data being result of this process was stored in SQL database. When this data is queried according to the desired structure, numerical information designating the degree of consumers’ satisfaction was obtained from comments of them about product characteristic.