• Buradasın

    Duygu analizi yazılımı nasıl çalışır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Duygu analizi yazılımı, metinlerdeki duygusal eğilimleri otomatik olarak tespit etmek ve sınıflandırmak için aşağıdaki adımları izler:
    1. Ön İşleme: Metin, gereksiz karakterler, bağlaçlar ve stop-word’lerden arındırılır; kelimeler köklerine indirgenir 14.
    2. Anahtar Kelime Analizi: NLP teknolojileri, çıkarılan anahtar kelimelere duygu puanları atar 1.
    3. Sınıflandırma: Metin, makine öğrenimi modelleri veya lexikon tabanlı yöntemlerle olumlu, olumsuz veya nötr olarak sınıflandırılır 45.
    4. Duygu Skorlaması: Model çıktıları, duygu skorlaması gibi tekniklerle ölçülür 4.
    5. Görselleştirme: Sonuçlar, raporlama veya veri görselleştirme araçları ile sunulur 4.
    Duygu analizi yazılımında kullanılan üç ana yaklaşım vardır:
    • Kural Tabanlı (Sözlük Bazlı) Yaklaşım: Önceden belirlenmiş sözlüklere göre belirli anahtar kelimeleri tanımlar ve sınıflandırır 15.
    • Makine Öğrenimi (ML) Yaklaşımı: Metin üzerinden duyguları tanımlamayı öğrenmek için sinir ağları ve derin öğrenme algoritmalarını kullanır 14.
    • Çok Tonlu Puanlama: Metin amacını 0 ile 100 arasında bir ölçekte birden çok duygu seviyesine ayırır 1.
    Duygu analizi, müşteri geri bildirimlerini anlamak, pazarlama kampanyalarının etkisini ölçmek ve ürün geliştirme süreçlerine yön vermek için kullanılır 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. gezginajans.com
        1
      2. tys.net.tr
        2
      3. siberegitmen.com
        3
      4. aws.amazon.com
        4
      5. ultralytics.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Duyarlılığın ölçülmesi için hangi analiz kullanılır?

    Duyarlılığın ölçülmesi için duygu analizi (sentiment analysis) kullanılır. Duygu analizi, metin verilerinden duygusal durumları ve öznel bilgileri tanımlamaya, çıkarmaya, ölçmeye ve incelemeye odaklanan bir Doğal Dil İşleme (NLP) alt alanıdır.
    5 kaynak

    Duygu analizi için hangi veri seti?

    Duygu analizi için kullanılabilecek bazı veri setleri: Amazon, IMDb ve Yelp veri setleri. Kaggle'da bulunan "Duygu Analizi İçin Ürün Yorumları" veri seti. Ayrıca, şirketler kendi sektörlerine özel belgelerle duygu analizi veri setlerini eğitebilir. Duygu analizi için kullanılan veri setinin kalitesi ve kapsamı, araçların performansını doğrudan etkiler.
    5 kaynak

    BERT modeli ile duygu analizi nasıl yapılır?

    BERT modeli ile duygu analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Model Seçimi ve Eğitimi: - BERT'in önceden eğitilmiş modelleri, duygu analizi gibi belirli görevler üzerinde ince ayar yapılarak kullanılabilir. - Örneğin, Türkçe için "ba2hann/bert-base-turkish-sentiment-analize" modeli kullanılabilir. 2. Veri Hazırlığı: - Analiz edilecek metinler toplanır ve gerekli ön işleme uygulanır (örneğin, tokenleştirme, kelime gömme). 3. Modelin Uygulanması: - Seçilen BERT modeli, metinlere uygulanır ve her metin için belirli bir duygu kategorisi (örneğin, pozitif, negatif, nötr) tahmin edilir. 4. Performans Değerlendirmesi: - Modelin performansı doğruluk (accuracy), precision, recall ve F1 score gibi metriklerle değerlendirilir. Bazı kaynaklar: Medium: BERT ile duygu analizi hakkında detaylı bir yazı. Hugging Face: BERT tabanlı Türkçe duygu analizi modeli.
    5 kaynak

    Yapay zekâda duygu analizi nasıl yapılır?

    Yapay zekâda duygu analizi şu adımlarla gerçekleştirilir: 1. Metin Toplama ve Ön İşleme: Metin verileri toplanır ve gereksiz karakterler, bağlaçlar ile stop-word’ler temizlenir. 2. Sınıflandırma: Metinler, makine öğrenimi modelleri veya lexikon tabanlı yöntemlerle olumlu, olumsuz veya nötr olarak sınıflandırılır. 3. Duygu Puanı Hesaplama: Modeller, metinlerdeki duygu yükünü skorlayarak niceliksel sonuçlar üretir. 4. Görselleştirme ve Raporlama: Veriler, görselleştirme araçlarıyla anlamlı hale getirilerek karar vericilere sunulur. Duygu analizinde kullanılan bazı araçlar: NLTK; TextBlob; spaCy; Google Cloud Natural Language API; IBM Watson Tone Analyzer. Duygu analizi, müşteri memnuniyetini ölçmek, ürünler hakkındaki genel algıyı yönetmek ve stratejik kararlar almak için kullanılır.
    5 kaynak

    Duygu analizi yapan uygulama var mı?

    Evet, duygu analizi yapan uygulamalar mevcuttur. İşte bazı örnekler: Amazon Comprehend: Metinlerdeki duyguyu, anahtar ifadeleri ve varlıkları otomatik olarak analiz eden bir doğal dil işleme (NLP) çözümüdür. Google Cloud Natural Language API: Büyük ölçekli veri analizine olanak tanıyan, metinlerin genel duygu skorunu ve cümle bazında duygularını belirleyebilen bir API'dir. IBM Watson Tone Analyzer: Metinlerden duygu, hissiyat ve kavramları çıkarmak için kullanılan bir API'dir. MonkeyLearn: Kullanıcı dostu bir arayüzle makine öğrenimi tabanlı duygu sınıflandırması yapan bir araçtır. Lexalytics: Çok dilli duygu analizi yapabilme özelliğiyle global projelerde kullanılan bir araçtır. Brandwatch: Sosyal medyada gerçek zamanlı duygu takibi yaparak marka itibarını ölçen bir platformdur. Bu araçlar, metin verilerindeki duygusal tonları otomatik olarak tespit edip sınıflandırmak için yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerini kullanır.
    5 kaynak

    Duygu analizi ne zaman ortaya çıktı?

    Duygu analizi (sentiment analysis), 2000'li yılların başlarında ortaya çıkmıştır. Bu alandaki ilk temel çalışmalardan biri, Bo Pang ve Lillian Lee tarafından 2002 yılında yapılan ve makine öğrenmesi yöntemlerini kullanarak metinleri duygusal açıdan sınıflandıran çalışmadır.
    5 kaynak

    Metin duygu analizi nasıl yapılır?

    Metin duygu analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Verilerin Tespiti: Analiz yapılacak konu hakkındaki gerekli sayfalar, tweetler veya yorumlar belirlenir. 2. Veri Toplama: Gerekli veriler toplanır. 3. Veri Ön İşleme: Çekilen veriler düzenlenir. 4. Veri Seti Oluşturma: Veriler, makine öğrenimi eğitim modeli kullanılarak olumlu, olumsuz ve nötr olmak üzere üç grupta incelenir. 5. Veri Analizi: Oluşturulan model kullanılarak veriler analiz edilir ve elde edilen veriler oluşturulan sınıflara göre gruplandırılır. 6. Sonuçların Görselleştirilmesi: C# ve .Net teknolojileri kullanılarak analiz sonuçları görselleştirilir. Duygu analizi ayrıca sözlük tabanlı yöntemler ve makine öğrenimi yöntemleri gibi farklı yaklaşımlarla da yapılabilir.
    5 kaynak