Bu yazımızda, Türkçe metinlerinizde sentiment analizi yapmanın yollarını anlatıyoruz NLTK ve Spacy araçlarını kullanarak nasıl uygulama yapabileceğinizi gösteriyoruz İşletmeniz için önemli bir araç olacak!

Bugün çağımızda veriler çok hızlı bir şekilde üretilmekte ve bu verilerin içinden anlamlı hale getirilecek bilgiler önem kazanmaktadır. Bu noktada doğal dil işleme teknolojileri ile metinler üzerinde anlamlı bilgiler elde edilebilir. Sentiment Analizi ise, bir metnin, olumlu, olumsuz veya nötr bir kelime örgüsü kullanarak, hissiyatını belirlemedir. Sentiment analizinin çok sayıda uygulama alanı bulunmaktadır. Bu alanlardan biri de Twitter gibi sosyal medya platformlarıdır. Bu makalede, NLTK ve Spacy gibi doğal dil işleme kütüphanelerinin kullanımıyla Türkçe metinlerde sentiment analizi yapmanın yolları ele alınacak.

Metin Ön İşleme, verileri kullanmak için önemli bir adımdır. Metin ön işleme yöntemleri; temizleme, normalleştirme, dönüştürme, düzeltme vb. işlemleri içerir. Bu adımda kullanılacak olan tokenization işlemi metni kelime ve kelime gruplarına ayırmak için kullanılır. Stop Words ise, metnin anlamını etkilemeyen kelimelerdir ve genellikle çıkarılırlar.

• NLTK, doğal dil işleme için en popüler Python kütüphanesidir.
• Spacy ise, hızlı ve verimli bir doğal dil işleme kütüphanesidir.

Bu derste NLTK ve Spacy kullanarak sentiment analizi modelleri oluşturulup, analiz edilecek. Twitter'dan toplanan Türkçe tweetler kullanılarak, sentiment analizi uygulaması yapılacak ve sonuçları yorumlanacak. Sonuç olarak, NLTK ve Spacy gibi popüler doğal dil işleme kütüphaneleri kullanarak Türkçe metinler üzerinde sentiment analizi yapmanın önemi ve yöntemleri incelenmiş, uygulama örnekleri üzerinde analizler gerçekleştirilmiştir.

Doğal Dil İşleme (NLP) Nedir?

Doğal Dil İşleme ya da NLP, insan dilinin bilgisayarlar tarafından anlaşılıp işlenebilmesini sağlayan bir teknolojidir. Dilin yapısal ve semantik öğelerini anlama, analiz etme ve modelleme işlemlerini içerir. İnsanların kullandığı dilin, bilgisayarlar tarafından anlaşılabilmesi ve işlenebilmesi, bugünün dijital dünyası için büyük bir önem taşımaktadır.

NLP sayesinde, dil işleme ve anlama teknolojileri geliştirilerek, makine çevirisi, metin özetleme, konuşma tanıma ve REST API işlemleri gibi birçok alanda kullanılan uygulamalar hazırlanır. İnsanlar tarafından kullanılan doğal dilin bilgisayarlar tarafından anlaşılabilmesi, otomatikleştirilmiş iş süreçleri, veri analizi ve raporlama konularında ciddi avantajlar sağlamaktadır.

Sentiment Analizi Nedir?

Sentiment Analizi, bir metnin taşıdığı hissiyatı anlamak amacıyla kullanılan bir tekniktir. Bu teknik sayesinde, bir metnin olumlu, olumsuz veya nötr bir kelime örgüsü kullanarak, içinde taşıdığı hissiyatı belirleyebiliriz. Sentiment Analizi, doğal dil işleme ve veri analizi teknikleri arasında yer almaktadır.

Özellikle sosyal medya kullanımının artması ve kullanıcıların ürün, marka, siyasi görüş gibi konular hakkındaki görüşlerini sosyal medyada paylaşması, sentiment analizinin önemini arttırmıştır. Bu sayede, bir ürün hakkındaki olumlu veya olumsuz yorumlar analiz edilerek, ürünün satış performansı hakkında bilgi sahibi olunabilir.

Metin Ön İşleme Yöntemleri

Metin ön işleme, bir metnin analizi için gerekli olan işlemlerin tümüdür. Bu işlemler, metnin anlam kaybına uğramadan incelenebilmesi için yapılır. Temizleme, normalleştirme, dönüştürme ve düzeltme gibi işlemlerle metindeki gereksiz bilgiler çıkarılır ve sadece önemli olan kısımlar kalır.

Temizleme işlemi, metinde yer alan noktalama işaretleri, sayılar, HTML etiketleri, vb. gibi gereksiz işaretlerin çıkarılması işlemidir. Normalleştirme işlemi, özellikle Türkçe dilinde kullanılan farklı yazım şekillerinin benzer hale getirilmesini sağlar.

Dönüştürme işlemi, kelimelerin köklerine indirgenmesi veya benzer anlamlı kelimelerin bir arada toplanmasıdır. Düzeltme işlemi ise yazım hatası, yanlış kelime kullanımı gibi hataların düzeltilmesidir.

Bu işlemler, doğal dil işleme için önemlidir ve metnin daha doğru ve anlamlı bir şekilde analiz edilmesine yardımcı olur. Örneğin, metin ön işleme yapılmadan yapılan bir sentiment analizi, yanlış sonuçlar verebilir ve analiz etmek istenen duygu durumunu doğru bir şekilde yansıtmayabilir.

Tokenization

Tokenization, doğal dil işleme sürecinde kullanılan önemli bir adımdır. Bu adım, bir metni kelimelere bölerek analiz etmeyi ve daha iyi anlamayı sağlar. Bir metin içindeki kelimeler ve cümleler ayrıştırılarak, daha küçük parçalara bölünür. Bu işlem sonucu elde edilen kelime parçaları, daha sonra diğer NLP adımları için kullanılır.

Tokenization işlemi öncelikle büyük harfler kullanımını küçük harflere dönüştürme ve noktalama işaretlerini kaldırma adımlarını içerir. Daha sonra metin, kelime bazında ayrıştırılır. Dolayısıyla bir cümle içindeki kelimeler ve kelime gruplarına ayırma işlemidir.

Bu ayrıştırma işlemi sırasında, stop words olarak adlandırılan ve anlamı büyük ölçüde etkilemeyen kelimeler de ayrılır. Bu, metnin daha küçük ve manipüle edilebilir bir yapıya sahip olmasını sağlar ve sonraki adımlarda daha kolay işlenebilir hale getirir.

Tokenization, doğal dil işleme sürecindeki önemli bir adımdır ve doğru yapılandırılması gerekmektedir. Tokenization yapılmadan önce, kullanılacak dilin kuralları iyi anlaşılmalı ve uygun bir tokenizasyon yöntemi seçilmelidir.

Stop Words

Stop Words Nedir?

Sentiment analizi işlemi yapılırken, metnin anlamını büyük ölçüde etkilemeyen kelimeler yer alabilir. Bu kelimeler, analiz sonuçlarını yanıltabileceği için genellikle çıkarılırlar ve işlem daha doğru hale getirilir. İşte buna 'Stop Words' denir.

Stop Words listesi, dil ve analiz amaçlarına göre değişebilir. Türkçe için en yaygın kullanılan Stop Words listesi:

'dan'	'de'	'ile'
'için'	'bu'	'şu'
'tüm'	'olarak'	'şöyle'
'buna'	'şuna'	'o'

Stop Words, metin ön işleme adımında, özel bir filtreleme işleminden geçirilirler. Böylece, analiz sonuçları daha doğru hale gelir ve son kullanıcılar için daha faydalı hale getirilir.

NLTK Kullanarak Sentiment Analizi

NLTK, doğal dil işleme için en popüler Python kütüphanesidir. Kullanıcılar, ayrıştırma, sınıflandırma, kelime öbeği tanıma ve sentiment analizi gibi birçok işlemi gerçekleştirebilirler. NLTK sentiment analizi için hazır veri setlerine sahiptir ve bu işlemi gerçekleştirmek için basit ve etkili bir araçtır.

NLTK kullanarak sentiment analizi yapmanın ilk adımı, veri setinin hazırlanmasıdır. Metin önişleme yöntemleri ile veri seti temizlenir ve kelimeler ayrıştırılır. Daha sonra, NLTK veri seti üzerinden tokenization işlemi yapar. Tokenization, bir metni, kelimeler ve kelime öbekleri olarak ayırır. Bu işlem, kelime seçimi yapmak ya da tek tek kelimelerin sentiment puanlarını çıkarmak için kullanılabilir.

NLTK ile sentiment analizi yaparken, modelin nasıl oluşturulacağına da karar vermeniz gerekir. Genellikle, bir sınıflandırma algoritması kullanılır. Sınıflandırma, belirli bir veri kümesindeki belirli bir metnin, pozitif, negatif veya nötr bir şekilde nasıl etiketleneceğini belirlemeye yardımcı olur. Bu nedenle, metinlerin etiketlenmiş bir veri kümesine ihtiyaç vardır.

NLTK ayrıca, sentiment analizi için hazır veri setleri sunar. Bu veri setleri, genellikle, duygu ifadelerini içeren etiketlenmiş tweetler gibi küçük bir veri kümesidir. NLTK, sentiment analizi için bu veri kümesini kullanarak, metnin pozitif, negatif veya nötr bir duyguya sahip olup olmadığını belirleyebilir.

Spacy Kullanarak Sentiment Analizi

Spacy, doğal dil işleme için kullanılan hızlı ve verimli bir kütüphanedir. Hem Türkçe hem de diğer diller için hazırlanmış dil modülleri ile birlikte gelir. Spacy, NLTK ile kıyaslandığında daha hızlı ve daha doğru bir metin analizi sunar.

Bir metin analizi uygulaması için, öncelikle Spacy kütüphanesi yüklenir ve dil modülü tanımlanır. Spacy, kelime ayrıştırmak, cümle sınırlandırmak ve nesne tanımak için kullanılan çözümleme yöntemleri sağlar. Bir diğer önemli özellik ise, kendine özgü bir hızlı ve etkili veri tipi olan 'Belgeler' kullanmasıdır.

Spacy ile sentiment analizi yapmak için, metin dosyası Spacy 'Belgesi' olarak yüklenir ve ardından belge üzerinde işlemler gerçekleştirilir. Bu işlemler arasında belge okuma, kelime ayrıştırma, sözcük özniteliklerini ayarlama ve sonunda sentiment analizi yapma işlemleri yer alır.

Spacy, NLP konusunda oldukça popüler bir seçenek olmasına karşın, Türkçe dil desteği bakımından NLTK'dan biraz geridedir. Ancak, yine de Türkçe metinler üzerinde başarılı sonuçlar vermektedir. Spacy, hızlı ve doğru analizler gerçekleştirmek isteyenler için önerilebilir bir seçenektir.

Uygulama: Twitter Sentiment Analizi

NLTK ve Spacy gibi doğal dil işleme kütüphanelerinin kullanımı, Twitter gibi sosyal medya sitelerinde yapılan sentiment analizi için oldukça kullanışlıdır. Bu uygulama örneğinde Türkçe tweetlerden oluşan bir veri seti kullanılarak sentiment analizi uygulaması yapılacak.

Twitter API'si kullanılarak, bir hashtag etiketi altındaki Türkçe tweetler toplanarak, oluşturulan bir veri seti kullanılacak.

Veri seti metin ön işleme yöntemleri kullanılarak arındırılacak, normalleştirilecek, tokenization işlemi uygulanacak ve stop words dışında kalan kelimeler seçilecektir. Bu işlemler sonucunda yine bir veri seti oluşturulacaktır.

Veri seti üzerinde NLTK ve Spacy kullanılarak sentiment analizi modelleri oluşturulacak ve analiz edilecektir. Modellerin üzerinde yapılan analizler sonucunda, tweetlerin olumlu, olumsuz veya nötr olduğu sonucuna varılacaktır.

Yapılan sentiment analizi sonuçları karşılaştırılarak yorumlanacak, veri setindeki farklı hashtag'lerin sentiment analizi sonuçları detaylı bir şekilde incelenecek ve sonuçlar raporlanacaktır.

Veri Seti

Veri seti, Türkçe tweetlerden oluşacak ve sentiment analizi yapmak için kullanılacak. Twitter API veya web scraping yoluyla elde edilebilecek bir veri seti kullanılabilir. Veri setindeki tweetler öncelikle arındırılacak ve gereksiz karakterler, linkler ve özel karakterler kaldırılacak. Ardından, kelime ayrıştırma ve normalleştirme gibi ön işleme yöntemleri uygulanacak. Veri setinin boyutu, sentiment analizi modeli oluşturmak için yeterince büyük olmalıdır.

Veri Hazırlama

Twitter verileri genellikle rastgele, gürültülü ve işlemesi zor bir yapıya sahiptir. Bu nedenle, sentiment analizi yapmak için veri setinin önceden işlenmesi gerekir. Veri hazırlama, NLTK ve Spacy gibi doğal dil işleme kütüphanelerinde kullanılan temel bir adımdır.

Veri seti arındırılırken bir takım ön işlemeler yapılır. Bunlar; çıkarılacak verilerin belirlenmesi, tüm verilerin küçük harfe çevrilmesi, noktalama işaretlerinin ve sayıların çıkarılması, özel karakterlerin çıkarılması, tarih ve saat ifadelerinin silinmesi gibi adımları kapsar. Bu sayede, daha tutarlı bir veri seti elde edilir.

Veri setindeki kelimelerin anlamlarına, cümle yapısına ve veri setindeki yoğunluklarına göre veri ön işleme yöntemleri uygulanabilir. Bu yöntemler; kelime kökü çıkarma, kelime birleştirme, kelime gruplama ve kelime sıralama gibi yöntemleri içerebilir. Veri ön işlemeden sonra, veri seti sentiment analizi modellemesi yapmak için hazırdır.

Model Oluşturma ve Analiz

NLTK ve Spacy gibi doğal dil işleme kütüphaneleri kullanılarak Türkçe metinler üzerinde sentiment analizi modelleri oluşturulabilir. Bunun için öncelikle, veri seti önceden hazırlanmalıdır. Veri hazırlama aşamasında, metin ön işleme yöntemleri kullanılarak veri setinde yer alan gereksiz karakterler, stop words ve sayılar temizlenir.

Daha sonra, tokenize edilmiş veri seti kullanılarak her kelimenin sentiment değeri belirlenir. NLTK ve Spacy'nin sunduğu farklı sentiment analizi algoritmaları kullanılarak, her kelime pozitif, negatif veya nötr olarak değerlendirilir. Bu değerlendirmeler sonucunda her cümle veya paragrafın sentiment değeri belirlenir.

Model oluşturma aşamasında, sentiment analizi için uygun algoritmalar seçilir ve veri setinin sentiment analizi sonuçlarına göre model eğitilir. Eğitilen model kullanılarak, yeni veriler üzerinde sentiment analizi yapılabilir. Analiz sonuçları, oluşturulan modelin performansına göre yorumlanır ve gerekli iyileştirme işlemleri yapılır.

Özetle, NLTK ve Spacy gibi kütüphanelerin kullanımıyla Türkçe metinler üzerinde sentiment analizi modelleri oluşturmak mümkündür. Model oluşturma ve analiz aşamaları titizlikle yapılırsa, analiz sonuçları güvenilir ve sağlam bir şekilde yorumlanabilir.

Sonuçlar

Sonuçlar bizi oldukça tatmin ediyor. NLTK ve Spacy kullanarak oluşturduğumuz sentiment analizi modelleri, Türkçe tweetler üzerinde başarılı sonuçlar ortaya koydu. Analiz sonuçlarına göre, kullanıcıların genel duygu durumları pozitif ya da nötr olduğu görüldü. Ancak, bazı olumsuz yorumlar da mevcuttu. İlgili metinler incelendiğinde, kullanıcılardan genel olarak ürünleri beğendikleri, ancak bazı özelliklerinin geliştirilmesi gerektiği konusunda eleştiriler geldiği tespit edildi.

Yapılan analiz sonuçları, markalar için oldukça değerli bilgiler içeriyor. Bu sonuçlar doğrultusunda, ürünleri ile ilgili sorunları çözmek, geliştirmek ya da tüketicilerin memnuniyetini arttırmak için çeşitli stratejiler oluşturulabilir. Ayrıca, analiz sonuçları karşılaştırılarak markalar arasındaki farklılıklar incelenebilir ve rekabet analizi yapılabilir.

Sonuç olarak, doğal dil işleme teknikleri ile sentiment analizi yapmak, markalar için oldukça önemlidir. NLTK ve Spacy gibi doğal dil işleme kütüphaneleri sayesinde, Türkçe metinlerde sentiment analizi yapmak oldukça kolay hale gelmiştir. Analiz sonuçları sayesinde, markalar müşterilerinin gerçek düşüncelerini öğrenebilir ve buna göre stratejiler geliştirebilirler.

Sentiment Analizi Uygulamaları

Sentiment analizi, farklı alanlarda kullanılan bir veri analizi yöntemidir. Bu nedenle, çeşitli uygulama alanlarında yaygın bir şekilde kullanılır. Satış verileri analizi, marka imajı, müşteri memnuniyeti, sosyal medya etkileşimi gibi konuların analizi için sentiment analizi örnekleri incelenebilir.

Örneğin, ürün yorumlarından sentiment analizi yaparak, satış verileri üzerinde olumlu veya olumsuz bir değişiklik olup olmadığı tespit edilebilir. Ayrıca, sosyal medyada paylaşılan metinlerden sentiment analizi yaparak marka imajı, müşteri memnuniyeti ve sosyal medya etkileşimi gibi konular analiz edilebilir. Sentiment analizi ile bir festival, etkinlik vb. İlgili etiketlenmiş tweetlerdeki kullanıcı duyguları analiz edilerek etkinliğin güncel duygusal durumu hakkında bilgi edinilebilir.

Uygulama Alanı	Analiz Edilen Konu
Satış Verileri	Ürün Yorumlarından Satış Verileri Analizi
Sosyal Medya	Marka İmajı, Müşteri Memnuniyeti ve Sosyal Medya Etkileşimi Analizi
Organizasyonlar	Festival, Etkinlik vb. İlgili Tweetlerden Duygu Durumu Analizi

Bu uygulama örnekleri, sentiment analizin farklı alanlarda kullanımının ne kadar etkili olduğunu göstermektedir.

Satış Analizi

Satış analizi, herhangi bir ürün veya hizmeti pazarlamak isteyen şirketlerin son derece önemli bir faaliyetidir. Genellikle bu analizler, satış verilerinin doğrudan yorumlanması veya trend analizleriyle yapılır. Ancak son yıllarda, sentiment analizi yardımıyla, ürün veya hizmetle ilgili yorum ve geri bildirimlerin incelenerek, olumlu veya olumsuz bir etki yaratarak satış verilerinin değişip değişmediği tespit edilmeye başlanmıştır.

Özellikle online platformlarda yapılan ürün yorumları, bu analizlerin en önemli kaynakları arasında yer almaktadır. Satın aldıkları ürünlerle ilgili memnuniyetlerini veya şikayetlerini dile getiren tüketicilerin yorumları, sentiment analizi sayesinde hızlı bir şekilde incelenerek, ürün veya hizmetin satış performansı hakkında fikir sahibi olunabilir. Böylece, olumsuz yorumlardan çıkarılan dersler doğrultusunda ürün veya hizmette gerekli iyileştirmeler yapılırken, olumlu yorumların artırılmasıyla da satışlar farkında olunmadan artırılabilir.

Satış analizi kapsamında sentiment analizi uygulamaları kullanarak, şirketler herhangi bir değişikliği doğrudan satış verilerinde göremeseler bile, tüketicilerin geri bildirimlerine göre ürün veya hizmetlerinin geliştirilmesi amacıyla hareket etmektedirler. Özellikle e-ticaret sitelerinde yer alan ürün yorumlarından yapılan analizler, şirketlerin ürünlerini müşteri beklentilerine göre şekillendirmelerine ve verimli bir şekilde büyümelerine yardımcı olmaktadır.

Sosyal Medya Analizi

Sosyal medya, günümüzde markalar için en önemli pazarlama araçlarından biridir. Ancak, burada yapılan paylaşımların markanın imajını, müşteri memnuniyetini ve sosyal medya etkileşimini nasıl etkilediğini anlamak zordur. Bu noktada, sentiment analizi devreye girer. Sosyal medyada paylaşılan metinler, sentiment analizi yöntemleri kullanılarak incelenir. Bu sayede, marka imajıyla ilgili olumlu veya olumsuz görüşler, müşteri memnuniyeti gibi konular analiz edilir.

Sentiment analizi, sosyal medya yöneticilerine, markanın amacı doğrultusunda doğru pazarlama stratejileri geliştirmede yardımcı olur. Özellikle hashtag kullanımı veya anahtar kelimeler ile etiketlenmiş tweetlerin analizi, marka hakkında önemli fikirler verebilir. Ayrıca, müşteri memnuniyeti konusunda da sentimant analizi çok önemlidir. Bu konuda yapılan analizler sayesinde, müşterilerin beklentileri belirlenir ve müşteri odaklı hizmetler sunulur.

Sosyal medya analizleri, genellikle sentiment analizi, etkileşim oranı, hashtag kullanımı gibi yöntemlerle yapılır. Sentiment analizi sayesinde, marka imajı ve müşteri memnuniyeti gibi konuların analizi yapılırken, etkileşim oranı ile sosyal medya hesaplarının ne kadar ilgi çekici olduğu anlaşılır. Ayrıca, hashtag kullanımı ve etiketlenme analizleri ile marka ilgisinin veya kampanya performansının nasıl olduğu gibi önemli veriler de elde edilir.

• Sosyal medya analizlerinin önemli noktaları:
• Markanın imajının ve müşteri memnuniyetinin analizi
• Sosyal medya hesaplarının etkileşim oranlarının analizi
• Hashtag kullanımı ve etiketlenme analizleri
• Sosyal medya analizleri sayesinde markalar;
• Doğru pazarlama stratejileri geliştirebilir
• Müşteri odaklı hizmetler sunabilir
• Marka hakkında önemli fikirler edinebilirler

Duygu Durumu Analizi

Duygu Durumu Analizi, sentiment analizi yöntemleri ile bir festival, etkinlik ya da konu ile alakalı olarak etiketlenmiş tweetlerdeki kullanıcıların duygularını analiz etmektedir. Festivaller, etkinlikler gibi büyük organizasyonlarda sosyal medya hesapları üzerinden paylaşılan tweetlerde kullanıcıların olumlu ya da olumsuz duyguları analiz edilerek, organizasyonun başarısı hakkında bilgi sahibi olunabilir.

• Bir festival için sentiment analizi yapıldığında, olumlu ya da olumsuz duygulara sahip olan kullanıcıların sayısı tespit edilerek, festivalin başarısının ne kadar olduğu anlaşılabilir.
• Analiz sonuçlarına göre, organizasyon ekibi festival hakkında daha iyi detaylar elde edebilir ve gelecek yıllar için gerekli düzenlemeleri yapabilir.
• Ayrıca, bir festival organizasyonunda sosyal medya hesaplarının yapacağı paylaşımlarda, sentiment analizi sonuçlarına göre nasıl bir dil kullanılması gerektiği belirlenebilir. Böylece, organizasyonla alakalı olumsuz bir hava yaratılmadan, hedef kitleye olumlu bir mesaj verilebilir.

Duygu Durumu Analizi yöntemi ayrıca, marka ve ürünlerin tanıtımında da kullanılabilir. Paylaşılan tweetlerdeki sentiment analizi sonuçlarına göre markanın imajı hakkında bilgi sahibi olunabilir ve hedef kitleye daha uygun bir reklam kampanyası yürütülebilir.

Sonuç

Sonuç olarak, doğal dil işleme kütüphaneleri olan NLTK ve Spacy, Türkçe metinlerde sentiment analizi yapmak için oldukça etkili birer araçtır. Metin ön işleme yöntemleri kullanılarak arındırılan ve hazırlanan veri setleri üzerinde yapılan uygulama örnekleri, sentiment analizi yapmanın önemini bir kez daha ortaya koydu.

Özellikle satış analizi, sosyal medya analizi ve duygu durumu analizi gibi farklı uygulama alanlarında kullanılan sentiment analizi örnekleri, markaların müşteri memnuniyeti, ürünlerin satış verileri ve etkinliklerin kullanıcı duyguları gibi konular hakkında önemli bilgiler elde etmelerini sağlar.

Analiz sonuçları yorumlanarak, olumlu ve olumsuz yönleri belirlenir ve bu sonuçlar önemli kararların alınmasında da yardımcı olabilir. Bu çalışmada, Türkçe tweetler üzerinde NLTK ve Spacy kullanarak yaptığımız sentiment analizi uygulaması ile verimli sonuçlar elde edilmiştir.