Uyarı
Bu Dosyada İki Kod Vardır Biri Kütüphane Kullanarak Diğeri İse Eğitilerek Çalışmaktadır.
-
Bu Depo hem FastApi hemde Takım İçi Tanıtım Depomuzdur.
-
Veri kazıma işleminde kullandığımız kodumuz ise : https://github.com/T-RaxTeam/T-RaxTeamWebScrapping
X isimli sitede yer alan müşteri yorumlarını analiz ederek, ürünler hakkında detaylı duygu analizi yapmayı amaçlıyoruz. Bu proje, müşteri geri bildirimlerini otomatik olarak sınıflandırarak, işletmelerin ürün ve hizmetlerini iyileştirmelerine yardımcı olmayı hedeflemektedir.
-Veri Toplama : Müşteri yorumlarının toplanması.
-Veri Ön İşleme : Yorumların temizlenmesi ve etiketlenmesi.
-Model Eğitimi : Verilerin kullanılarak modelin eğitilmesi.
-Model Değerlendirmesi : Modelin performansının ölçülmesi ve iyileştirilmesi.
-Sonuçların Analizi : Modelin yorumları doğru bir şekilde sınıflandırıp sınıflandıramadığının incelenmesi.
-Uygulama ve Entegrasyon : Modelin canlı sistemde kullanılması ve test edilmesi.
Veri seti, Hepsiburada'dan alınan müşteri yorumlarından oluşmaktadır. Veri seti, temizlenmiş ve önceden etiketlenmiş yorumlardan oluşmaktadır. Veriler, Excel formatında depolanarak hızlı erişim ve işlemeye uygun hale getirilmiştir. Ayrıca T-Rax Team Hepsiburada Yorum Çekici Sistemi İle de Veri setini geliştirmiş bulunmaktayız.
Proje, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) modeli kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Doğal dil işleme teknikleri arasında tokenizasyon, lemmatizasyon ve sentiment analizi yer almaktadır.
Model, yorumları beş duygu kategorisine ayıracak şekilde eğitilmiştir. Eğitim sırasında GPU kullanılarak hızlandırma sağlanmıştır. Modelin performansı, doğruluk, precision, recall ve F1-score metrikleri ile değerlendirilmiştir
Proje kapsamında elde edilen bulgular, modelin yüksek doğruluk oranı ile müşteri yorumlarını doğru bir şekilde sınıflandırabildiğini göstermiştir. İşletmeler, bu analizler sayesinde müşteri memnuniyetsizliklerini hızlı bir şekilde tespit edebilir ve gerekli önlemleri alabilir.
Gelecekte, modelin daha büyük veri setleri üzerinde eğitilmesi ve farklı büyük şirket platformlarına uygulanması planlanmaktadır. Ayrıca, modelin duygu analizine ek olarak, öneri sistemleri ve müşteri profilleme gibi ek özellikler eklenmesi düşünülmektedir. Modelimizi geliştirmek istemekteyiz.
Hüseyin Can Biçer : Veri Seti ve Veri Tabanı Hazırlama - Kaptan
Arif Dalyan : Yazılım ve Geliştirme - Kaptan Yardımcısı
Hüseyin Özdemir : Makine Öğrenimi - Üye
Remzi Efe Karakuş : Yapay Zeka Geliştirme - Üye
Bülent Karaatlı - Danışman
Yarışmaya Katılacak Arkadaşlara Başarılar Dileriz.