MÜŞTERİ GERİBİLDİRİMLERİNİN BERT TABANLI DUYGU ANALİZİNDE YILDIZ SINIFLANDIRMA TEMELLİ BİR YAKLAŞIM

Authors : İlkay Onay, Kıyas Kayaalp

Pages : 556-568

Doi:10.46519/ij3dptdi.1732179

View : 67 | Download : 208

Publication Date : 2025-12-28

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışma, müşteri geri bildirimlerinin yapay zekâ tabanlı duygu analizini, geleneksel olumlu/olumsuz sınıflandırmanın ötesine taşıyarak 1\\\'den 5\\\'e kadar yıldız puanlarına göre çok sınıflı bir yapıda ele almaktadır. Bu amaçla, Türkçe müşteri yorumlarından oluşan yaklaşık 900.000 verilik kapsamlı bir veri seti üzerinde, \\\"YıldızSezar\\\" adı verilen bir dizi sınıflandırma modelleri geliştirilmiş ve optimize edilmiştir. Çalışmada, geleneksel makine öğrenmesi yöntemlerinin karmaşık dil yapıları ve ara sınıflarda (2, 3, 4 yıldız) yetersiz kaldığı görülmüş, bu nedenle Transformer tabanlı modellere odaklanılmıştır. Veri kalitesini artırmak için kapsamlı temizleme protokolleri uygulanmış ve sınıf dengesizliği sorununu gidermek amacıyla veri seti, LLaMA tabanlı bir model aracılığıyla üretilen sentetik verilerle zenginleştirilmiştir. ConvBERT mimarisi ve optimize edilmiş eğitim stratejileri kullanılarak geliştirilen nihai model YıldızSezar, test seti üzerinde 0,8996 doğruluk ve 0,7990 makro F1-skoru elde ederek, özellikle ara sınıflarda yüksek başarım göstermiştir. Bu sonuçlar, BERT tabanlı yapay zeka modellerinin, doğru veri hazırlama ve eğitim stratejileriyle, Türkçe gibi morfolojik olarak zengin dillerde dahi karmaşık duygu analizi görevlerini başarıyla yerine getirebileceğini kanıtlamaktadır.
Keywords : Duygu Analizi, Büyük Dil Modelleri, Çok Sınıflı Sınıflandırma, Doğal Dil İşleme, Müşteri Geri Bildirimleri.

ORIGINAL ARTICLE URL