Türkçe otomatik sentiment analizi (otomatik duygu analizi uygulaması)

Türkçe otomatik sentiment analizi uygulaması BigDugong alfa sürümüyle yayında!

2007’den beri Türkçe Doğal Dil İşleme çözümleri geliştiren Botego, bu deneyimini Türkçe otomatik sentiment analiz yazılımı BigDugong’la müşterilerinin hizmetine sundu.

Yalnızca sosyal medyada değil, istenen tüm online kaynaklarda ilgili terimleri takip eden sistem, verileri Türkçe dil prensiplerine göre otomatik olarak işleyebiliyor. Otomatik duygu analizi yapan uygulama, cloud üzerindeki yüksek kapasiteli sunucularıyla çok ayrıntılı raporlar sunuyor.

İsme göre yüksek başarı oranı ile cinsiyet tespiti yapabilen, frekans analizi ile trendleri tespit edebilen uygulama, kuracağınız alarmlar ile sizi, sizin için önemli olan gelişmeler konusunda anında haberdar edebiliyor.

BigDugong Alfa sürümünde test hesabı açmak için lütfen bizimle temasa geçin.

Türkçe otomatik sentiment analizi

Türkçe duygu analizi

Sentiment analizi uygulamasının ekran görüntüsü

‘Akbank’ sözcüğü için son 20 tweet ile yapılan sentiment analizinin görüntüsü. Sonuçlar arasında hatalı görünenler manuel olarak ‘yanlış’ şeklinde işaretlenerek, sistemin öğrenmesine katkıda bulunulabilir. Bu ekran görüntüsünde ‘nötr’ olarak sınıflandırılması gereken bir tweet’in sistem tarafından ‘olumlu’ olarak işaretlendiği görülüyor. Kullanıcı, bu tweet’in üzerine gidip, çıkan ‘yanlış’ butonuna tıklayarak ‘nötr’ü seçtiğinde, sistem benzer bir içeriği nötr olarak işaretlemesi gerektiğini öğrenmiş oluyor. Sistemin belli bir alanda (domain’de) eğitilmesi, o alandaki başka terimleri daha başarılı sınıflandırmasını sağlıyor.

Sentiment analizi uygulaması hangi yöntemle çalışıyor?

Uygulama bir web servisi ve web uygulaması olarak çalışmaktadır. Müşteri tarafından gönderilen bir ifade analiz edilerek sınıflandırılacak ve çıktısı hem müşteri tarafından kullanılmak üzere sunulacak, hem de uygulamanın kendi raporlama işlemleri için kayıt altına alınacaktır.

Web uygulamasının paneli üzerinden uygulamanın yönetimi gerçekleştirilebilecektir. Uygulamanın sınıflandırdığı içeriklerin görüntülenmesi ve raporlanması uygulamanın paneli üzerinden yapılacaktır.

Sentiment analizi uygulamasının özellikleri neler?

  • Duygu Analizi (Sentiment Analysis) uygulaması Botego’nun Türkçe Doğal Dil İşleme Platformu’nun bir bileşenidir. Uygulama verilen bir ifadeyi olumlu, olumsuz veya nötr olarak sınıflandırır. İlk aşamada uygulamaya belli bir veri kaynağından ve alandan (domain) gelen ifadeler elle (manuel olarak) öğretilmektedir. Veri kaynağı ve alana göre değişmekle birlikte öğretme işlemi en az 2000 farklı kelimeyi kapsayacak miktarda yapılır. Bu işlemin ardından uygulama, yeni gelen ifadeleri otomatik olarak sınıflandırmak için kullanıma hazır hale gelir. Uygulamanın bulduğu sonuçlar bir onay veya geri bildirim sürecinden geçirilirse (şart değil) entegre Makine Öğrenme sistemi sayesinde sonraki sonuçlar daha yüksek oranda başarıyla sınıflandırılır.
  • Herhangi bir alan (domain) üzerinde yapılan analiz sonuçları minimum %70 oranında başarı vermektedir. Öğrenme işleminin gerçekleştirildiği veri seti ile aynı alanda yapılan analizler, ince ayar işlemleriyle birlikte hedeflenen ortalama %80 başarı oranını geçmektedir.
  • Unigram, bigram, trigram ve 4-gram desteklenmektedir. Yapılan analizler ve literatür araştırmaları en yüksek başarının unigram+bigram kombinasyonu (%86), ardından unigram kullanarak (%85) ile elde edildiğini göstermektedir.
  • Kurum içinde bir sunucuya bağımsız (standalone) uygulama olarak kurulabilir. Yine kurumun dahili sunucuları üzerinden veya Botego bulut sunucularından web servis (API) olarak hizmet verebilir.
  • Uygulama, yüke göre ölçeklenebilir mimaridedir.
  • Uygulama, sorgu parametresi olarak gelen herhangi bir ifade, cümle, paragraf vs. şeklindeki metni doğal dil işleme kurallarına göre analiz eder ve sınıflandırır. Sınıflandırma sadece olumlu/olumsuz şeklinde olabileceği gibi nötr ve kararsız seçenekleri de eklenebilir.
  • Uygulamanın motorunun domaine özgü eğitilebilmesi mümkündür ve tavsiye edilmektedir.

Sentiment analizi uygulamasının kapsamı ne?

Duygu analizi uygulamasının kapsamı, gereksinimleri ve kısıtları aşağıdaki gibidir:

1) Analiz edilecek metnin uzunluğu bir sözcükten birkaç paragrafa kadar değişebilir.

2) İlk öğretme (sınıflandırma) işlemi manuel olarak Botego editörleri tarafından yapılır ve minimum 2000 kelimelik bir havuzu kapsar.

3) Sistemin ürettiği ilk 1000 sonuç yine Botego editörleri tarafından kontrol edilerek varsa hatalı sonuçlar düzeltilir ve makine öğrenmesi teknikleri için gerekli veriler sağlanmış olur.

4) Uygulama, gelen sorguyu sadece olumlu/olumsuz olarak sınıflandırabileceği gibi nötr ve kararsız gibi sınıflandırma seçenekleri de eklenebilir.

5) Olumlu/olumsuz değerlendirmesi metnin genelini kapsar. Metinde hem olumlu hem olumsuz ifadeler yer alıyorsa ağır basan taraf seçilir.

6) Sınıflandırılan sonuçlar standart raporlarla (toplam sayılar, yüzdeler, döküm şeklinde) sunulur.

Sentiment analizi uygulamamızın amacı ne?

1- Diğer dillerde mevcut olan duygu analizi yazılımını Türkçe kaynaklar için üretmek

2- Bu amaçla farklı çevrimiçi içerik kaynaklarını periyodik ve gerçek zamanlı olarak takip edip, içerikleri işleyerek standart bir formata çevirmek

3- Türkçe dil işleme alanında elde ettiğimiz deneyimi kullanarak geliştireceğimiz yeni araçla, bu deneyimden elde edilen faydayı artırmak

4- Marka, şirket, ürün ve hizmet adı, ya da sektöre ilişkin ilgili anahtar sözcükleri ve sözcük gruplarını doğal dil işleme prensipleri doğrultusunda işleyip, bunları niteleyen sıfatların ifade ettiği duyguyu raporlamak

5- Sistemin içerikleri önceden öğretilmiş kaynak verilerini kullanarak yorumlamasını sağlamak, doğruluk oranını artırmak için, sistemin yorumladığı sonuçların manuel değerlendirilebileceği bir arayüz sunmak

6- Toplanan verilerle yalnızca geçmişi ve bugünü değil, geleceği de öngörmeyi sağlayacak, daha karmaşık bir uygulamanın ilk adımlarını atmak.

Sentiment analizi ile neyi hedefliyoruz?

Sentiment analizi (duygu analizi) için geliştirdiğimiz uygulamanın hedefleri şöyle sıralanabilir:

1- Markalara internette 360 derece bakış açısı sunarak, etkin şekilde itibar yönetimi yapma olanağı sağlamak.

2- Manuel olarak yapılması gittikçe imkansızlaşan bir fonksiyonu otomatik olarak gerçekleştirmek.

3- Anlık, günlük, haftalık, aylık raporlarla, şirketin ürün geliştirme, fiyatlandırma, müşteri ilişkileri politikalarını doğru şekilde belirlemeleri için gerekli aracı sunmak.

4- Markanın ürün ve hizmetleriyle ilgili fikir ve görüşleri dinleyerek, krizlere acil ve anında müdahale etmek, kriz nedeniyle oluşacak maliyetlerin artmasını önlemek.

5- Yalnızca marka ve ürün adıyla değil, sektöre ilişkin anahtar sözcüklerle müşteri beklentilerini görme olanağı sağlamak.

6- Şirketlerin yalnızca kendi markalarını değil, rakip şirketlere ilişkin içerikleri de takip ederek, rekabette avantajlı duruma geçmelerini sağlamak.

7- Merkezi olmayan web platformlarını tarayıp, tek arayüzden, hedeflenen tüm içerik kaynaklarını takip etmek.

8- Müşteri ilişkileri ve itibar yönetimi maliyetlerini düşürerek kurumlara ekonomik fayda sağlamak

Sentiment analizi neden gerekli?

Küresel internet trafiğinin 2015’te dört katına çıkarak, yılda 1 Zettabyte’a (1 Gigabyte’ın 1 milyar katı) ulaşacağı öngörülüyor. (Kaynak: Cisco Systems Global IP trafiği tahmini, 2010-2015)

İnternet’teki veri miktarının büyük hızla artması ve internet kullanımının ticarete etkisi, marka-tüketici ilişkisini de dönüştürüyor. Olumlu ve olumsuz deneyimler artık marka ile tüketici arasında kalmıyor, sosyal çevreye hızla yayılıyor. Bu, yaşanan deneyimlerin etkisini artırıyor. Artan rekabet ortamında şirketlerin bu gelişmeye duyarsız kalma lüksü bulunmuyor.

Günde 175 milyon Tweet, ve 1 milyon yeni hesap ile Twitter, yalnızca İngilizce’de değil, Türkçe’de de sosyal medya takibinin manuel olarak yapılmasının imkansız hale geleceği bir noktaya doğru hızla ilerliyoruz.

İşte bu yüzden, kişiler, markalar, kurumlar hakkında internette söylenenleri otomatik olarak, doğru şekilde yorumlayacak sentiment analizi (duygu analizi) uygulamalarına ihtiyaç var.

Sentiment analizi uygulama danışmanları

Botego, dil işleme teknolojileri konusunda farklı AR-GE projeleri üretiyor. TEYDEB, TTGV, KOSGEB ve AB 7. ÇP destekli bu projelerde Doğuş Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Öğretim Üyesi Yrd. Doç. Dr. Murat C. Ganiz ve Yıldız Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Öğretim Üyesi Doç. Dr. Banu Diri ve ekipleri ile birlikte çalışıyor.

Botego hakkında ayrıntılı bilgi için web sitemizi ziyaret ediniz.