Türkçe Açıklama için Tıklayınız

Proje Genel Bakış:

Bu proje, Amazon ürünlerine yapılan yorumları analiz ederek kişilerin duygularını belirlemek ve NLP (Doğal Dil İşleme) yöntemleriyle kullanıcıların vereceği yıldız sayısını tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Proje, metin verilerini işleme, metin sınıflandırma ve duygu analizi gibi NLP tekniklerini kullanarak kullanıcıların yorumlarından elde edilen bilgilerle ürünlere verilecek yıldız sayılarını öngörmeyi hedefler.

Proje Hedefleri:

• Veri Toplama: Amazon ürünlerine yapılan yorumları toplayarak bir veri seti oluşturmak.

• Metin İşleme: Metin verilerini ön işleme adımlarını uygulayarak temizlemek, düzenlemek ve anlamlı hale getirmek.

• Duygu Analizi: Metin sınıflandırma yöntemleri kullanarak kullanıcı yorumlarının duygusunu (olumlu, olumsuz veya nötr) belirlemek.

• Yıldız Tahmini: Kullanıcı yorumlarının duygusunu ve içeriğini kullanarak ürünlere verilecek yıldız sayısını tahmin etmek.

Proje Özellikleri:

• Veri Toplama: Amazon'un API'sini veya web scraping tekniklerini kullanarak ürün yorumlarını toplayarak bir veri seti oluşturmak.

• Metin İşleme: Metin verilerini tokenize etmek, stop-words'leri kaldırmak ve lemmatization gibi metin ön işleme adımlarını uygulamak.

• Duygu Analizi: Metin sınıflandırma algoritmalarını (örneğin, Naive Bayes, SVM, vs.) kullanarak yorumları olumlu, olumsuz veya nötr olarak sınıflandırmak.

• Yıldız Tahmini: Kullanıcı yorumlarının içeriği ve sınıflandırılmış duygularını kullanarak ürünlere verilecek yıldız sayısını regresyon veya sınıflandırma algoritmalarıyla tahmin etmek.

Project Overview:

This project aims to analyze Amazon product reviews to determine users' sentiments and predict the star ratings (on a scale of 1 to 5) that users would give using Natural Language Processing (NLP) techniques. The project involves using NLP methods such as text processing, text classification, and sentiment analysis to predict the star ratings based on users' reviews.

Project Objectives:

• Data Collection: Collect Amazon product reviews to create a dataset.

• Text Processing: Preprocess text data by cleaning, formatting, and making it meaningful.

• Sentiment Analysis: Determine the sentiment of user reviews (positive, negative, or neutral) using text classification methods.

• Star Rating Prediction: Predict the star ratings given to products by users based on the sentiment and content of their reviews.

Project Features:

• Data Collection: Gather product reviews from Amazon using their API or web scraping techniques to create a dataset.

• Text Processing: Tokenize text data, remove stop words, and apply text preprocessing steps like lemmatization.

• Sentiment Analysis: Use text classification algorithms (e.g., Naive Bayes, SVM, etc.) to classify reviews as positive, negative, or neutral.

• Star Rating Prediction: Predict star ratings for products using regression or classification algorithms based on the content and classified sentiments of user reviews.