E-ticaret sitelerinde yer alan yorumların bert ve albert dil modelleri ile analizi

Günümüzde popüler hale gelen çevrimiçi alışveriş (e-ticaret) platformları hızlı, kolay, güvenli ve temassız bir alışveriş deneyimi sunmaları nedeniyle pek çok insan tarafından sıklıkla tercih edilmektedir. Müşterilerin çevrimiçi alışveriş sırasında satın alma işlemini gerçekleştirmeden önce doğru karar verebilmelerini sağlamak amacıyla başvurdukları ürün ve hizmet ile ilgili çevrimiçi platformlar üzerinden yapılan olumlu veya olumsuz yorumlar alışveriş tercihlerinde önemli bir rol oynamaktadır. E-ticaret platformlarında yer alan ürünlere ait müşteri yorumları, müşterilerin ürün/hizmet hakkında gerçekçi bir fikir edinmelerine ve işletmelerin bu yorumları değerlendirerek performanslarını arttırmasına katkı sağlamaktadır. Ancak bu yorumların müşteriler tarafından tek tek okunması ve analiz edilmesi oldukça zaman alıcı ve zor bir süreçtir. Bu süreç aynı zamanda dikkat dağınıklığı gibi etkiler nedeniyle ürün yorumlarının analizinde insan hatası riskini de beraberinde getirmektedir. Müşterilerin ilgilendikleri ürün ve hizmet hakkında hızlı ve doğru karar verebilmelerini sağlamak için makine öğrenimi algoritmalarına dayalı dil analiz modellerinin geliştirilmesi üzerine çeşitli çalışmalar yapılmaktadır. Ele alınan bu tez çalışmasında BERT ve ALBERT dil modelleri kullanılarak, e-ticaret siteleri üzerinde yer alan ürünlere/hizmetlere ait müşteri yorumları kullanılarak ürün/hizmet hakkında duygu analizi yapılması planlanmıştır. Çalışmada elde edilen analiz sonuçlarının e-ticaret platformları üzerinde müşteri memnuniyetini artırması ve buna bağlı olarak pazarlama stratejileri ve ürün geliştirme gibi konulara katkı sağlaması öngörülmektedir.

Online shopping (e-commerce) platforms, which have become popular today, are often preferred by many people because they offer a fast, easy, secure and contactless shopping experience. Positive or negative comments made on online platforms about the product and service that customers apply for, in order to enable them to make the right decision before making the purchase during online shopping, play an important role in their shopping preferences. Customer reviews of products on e-commerce platforms help customers get a realistic idea about the product/service and help businesses improve their performance by evaluating these comments. However, reading and analyzing these comments one by one by customers is a time-consuming and difficult process. This process also brings the risk of human error in the analysis of product reviews due to effects such as distraction. Various studies are carried out on the development of language analysis models based on machine learning algorithms in order to enable customers to make fast and accurate decisions about the product and service they are interested in. In this study, it is planned to conduct a sentiment analysis about the product/service by using customer comments on products/services on e-commerce sites using BERT and ALBERT language models. It is predicted that the results of the analysis obtained in the study will increase customer satisfaction on e-commerce sites and contribute to issues such as marketing strategies and product development.