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. 2. Anahtar Kelime Analizi: NLP teknolojileri, çıkarılan anahtar kelimelere duygu puanları atar. 3. Sınıflandırma: Metin, makine öğrenimi modelleri veya lexikon tabanlı yöntemlerle olumlu, olumsuz veya nötr olarak sınıflandırılır. 4. Duygu Skorlaması: Model çıktıları, duygu skorlaması gibi tekniklerle ölçülür. 5. Görselleştirme: Sonuçlar, raporlama veya veri görselleştirme araçları ile sunulur. Duygu analizi yazılımında kullanılan üç ana yaklaşım vardır: Kural Tabanlı (Sözlük Bazlı) Yaklaşım: Önceden belirlenmiş sözlüklere göre belirli anahtar kelimeleri tanımlar ve sınıflandırır. Makine Öğrenimi (ML) Yaklaşımı: Metin üzerinden duyguları tanımlamayı öğrenmek için sinir ağları ve derin öğrenme algoritmalarını kullanır. Çok Tonlu Puanlama: Metin amacını 0 ile 100 arasında bir ölçekte birden çok duygu seviyesine ayırır. Duygu analizi, müşteri geri bildirimlerini anlamak, pazarlama kampanyalarının etkisini ölçmek ve ürün geliştirme süreçlerine yön vermek için kullanılır.