YZ Merkezi
Yapay zekâ sözlüğü
Başlangıç seviyesi
Duygu Analizi (Sentiment Analysis)
Sentiment Analysis
31.08.2026 tarihinde güncellendi
Duygu analizi, doğal dil işleme tekniklerini kullanarak bir metinde ifade edilen duygusal tonu, tutumu ve kanaati (olumlu, olumsuz, nötr) otomatik olarak tespit eden yöntemdir.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiŞirketlerin ve araştırmacıların kullanıcı geri bildirimlerini, sosyal medya paylaşımlarını ve müşteri yorumlarını kitlesel ölçekte anlamlandırmasını sağlar.
Çalışma mantığı: Metin ön işlemeden geçirilir, kelimeler veya cümleler vektörlere dönüştürülür ve bir sınıflandırıcı (makine öğrenmesi veya LLM) metnin taşıdığı duygu kutbunu (Polarity) hesaplar.
Kullanım alanları: Sosyal medya marka takibi, e-ticaret ürün yorumları analizi, müşteri destek taleplerinin aciliyetine göre önceliklendirilmesi ve borsa haber duyarlılığı ölçümü.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: İroni, alaycılık (sarkazm), argo ve kültürel deyimlerin doğru anlaşılması klasik modeller için oldukça zordur.
Çalışma mantığı: Metin ön işlemeden geçirilir, kelimeler veya cümleler vektörlere dönüştürülür ve bir sınıflandırıcı (makine öğrenmesi veya LLM) metnin taşıdığı duygu kutbunu (Polarity) hesaplar.
Kullanım alanları: Sosyal medya marka takibi, e-ticaret ürün yorumları analizi, müşteri destek taleplerinin aciliyetine göre önceliklendirilmesi ve borsa haber duyarlılığı ölçümü.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: İroni, alaycılık (sarkazm), argo ve kültürel deyimlerin doğru anlaşılması klasik modeller için oldukça zordur.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaDoğal dildeki metin parçalarından sübjektif duygu, tutum ve duygu kutupluluğunu (polarity) çıkaran NLP sınıflandırma ve metin madenciliği sürecidir.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoBir otel rezervasyon sitesinin 'Oda temizdi fakat personel çok ilgisizdi' yorumunu analiz ederek temizlik için olumlu, hizmet için olumsuz duygu skoru üretmesi.