Giriş: Neden Aspect Based Sentiment Analysis?
Günümüzde sosyal medya, ürün incelemeleri ve çevrimiçi forumlar, tüketici görüşlerini analiz edebilmek için değerli kaynaklar haline geldi. Ancak, sadece genel bir duygu analizi yapmak, bir ürün hakkında duyulan hisleri tam olarak yansıtmayabilir. Bu noktada, Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA) devreye giriyor. Genel duyguların yanı sıra, belirli öğelerin (aspects) üzerindeki duyguları anlamaya yardımcı olan bu yaklaşım, çok daha derinlemesine içgörüler sunmaktadır.
Özellikle e-ticaret siteleri, ürünlerin olumlu ve olumsuz yönlerini analiz ederek müşteri memnuniyetini artırma gayreti içerisindedirler. ABSA, hangi kelimenin veya ifadenin hangi özelliğe işaret ettiğini belirleyerek, markalara ve ürünlere dair daha iyi stratejiler geliştirmelerine olanak tanır. Bu yazıda, Python ile ABSA’nın nasıl gerçekleştirileceğine dair adım adım bir rehber sunacağız.
ABSA Nedir ve Nasıl Çalışır?
Aspect Based Sentiment Analysis, bir metinde belirli öğelerin duygusal yönlerini analiz etmek için kullanılan bir teknik olarak tanımlanabilir. ABSA, genel bir duygu analizi yerine, her bir özellik için ayrı ayrı pozitif, negatif veya nötr değerlendirme yapar. Bu, kullanıcıların özellikle belirli ürün özelliklerine ilişkin duygu durumunu anlamak açısından oldukça faydalıdır.
ABSA’nın temel adımlarından biri, analiz edilecek metindeki belirli öğeleri tanımlamaktır. Bu aşamada, doğal dil işleme (NLP) teknikleri ve algoritmaları kullanılarak cümle içerisindeki ilişkili kelimeler gruplandırılır. Örneğin,