論文の概要: Turkish Sentiment Analysis Using Machine Learning Methods: Application on Online Food Order Site Reviews

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03848v1
• Date: Tue, 11 Jan 2022 09:13:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-12 18:10:07.604082
• Title: Turkish Sentiment Analysis Using Machine Learning Methods: Application on Online Food Order Site Reviews
• Title（参考訳）: 機械学習を用いたトルコの感情分析:オンライン食品注文サイトレビューへの適用
• Authors: \"Ozlem Akta\c{s}, Berkay Co\c{s}kuner, \.Ilker Soner
• Abstract要約: 本研究は,Yemek Sepetiのデータを用いて,機械学習アルゴリズムの精度を最大化することを目的とする。 各アルゴリズムの精度は、使用する自然言語処理手法とともに算出された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Satisfaction measurement, which emerges in every sector today, is a very important factor for many companies. In this study, it is aimed to reach the highest accuracy rate with various machine learning algorithms by using the data on Yemek Sepeti and variations of this data. The accuracy values of each algorithm were calculated together with the various natural language processing methods used. While calculating these accuracy values, the parameters of the algorithms used were tried to be optimized. The models trained in this study on labeled data can be used on unlabeled data and can give companies an idea in measuring customer satisfaction. It was observed that 3 different natural language processing methods applied resulted in approximately 5% accuracy increase in most of the developed models.
• Abstract（参考訳）: あらゆるセクターで今日現れる満足度測定は、多くの企業にとって非常に重要な要素だ。 本研究では,Yemek Sepetiのデータとこれらのデータのバリエーションを用いて,さまざまな機械学習アルゴリズムで最高の精度に達することを目的とした。 各アルゴリズムの精度は、使用する自然言語処理手法とともに算出された。 これらの精度を計算しながら、使用するアルゴリズムのパラメータを最適化しようと試みた。 この研究でトレーニングされたラベル付きデータに関するモデルは、ラベルなしデータで使用することができ、顧客満足度を測定するアイデアを企業に提供することができる。 3つの異なる自然言語処理手法が適用され,ほとんどのモデルにおいて約5%の精度向上が得られた。

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