İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Metin madenciliği›Görüş Madenciliği — Varlık Bazlı Duygu Çıkarımı
Process / pipeline

Görüş Madenciliği — Varlık Bazlı Duygu Çıkarımı

Opinion Mining (Aspect-Based Sentiment Extraction) · Ayrıca şöyle bilinir: aspect-based sentiment analysis, opinion extraction, Görüş Madenciliği (Opinion Mining)

Görüş madenciliği, bir ürün, hizmet veya konu hakkındaki kullanıcı görüşlerini sistematik olarak çıkaran ve analiz eden, tartışılan belirli özellikleri (varlıkları), her birine yönelik ifade edilen duyguyu ve görüş sahiplerini belirleyen bir doğal dil işleme görevidir. Bing Liu (2012) tarafından pekiştirilen bu yöntem, tek bir belge düzeyindeki etiketin ötesine geçerek yapılandırılmış varlık–görüş–sahip kayıtları üretir.

ScholarGate
  1. Process / pipeline
  2. v1
  3. 2 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Görüş Madenciliği
Argüman MadenciliğiDuygu AnaliziMetin Sınıflandırması

Ne zaman kullanılır

Görüş madenciliği, görüş içeren metin verileriniz olduğunda ve genel duygu yerine özellik düzeyinde duyguya ihtiyaç duyduğunuzda — örneğin aynı metin içinde farklı niteliklerin övüldüğü ve eleştirildiği ürün veya hizmet incelemelerinde — uygundur. Bir alan ontolojisi veya ürün özelliği listesi gerekli değildir ancak varlık çıkarımını belirlemeye yardımcı olur. Genel bir kural olarak, en az yaklaşık 50 görüş belgesi toplayın; metin verisi olmadan yöntem çalışamaz.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Tek bir belge çapında etiketi yerine, ince taneli, özellik düzeyinde görüş üretir.
  • Görüş sahibini yakalayarak, kimin hangi özellik hakkında ne söylediğini belirleyen varlık–görüş–sahip yapısını tanımlar.
  • Yapılandırılmamış inceleme metnini, bir veri kümesi boyunca özetlenebilen yapılandırılmış, karşılaştırılabilir kayıtlara dönüştürür.
Sınırlılıklar
  • Belge düzeyinde duygu analizinden daha karmaşıktır: görüşler onlara eklenmeden önce varlıklar çıkarılmalıdır.
  • Bir alan ontolojisi veya ürün özelliği listesi mevcut olduğunda, varlık çıkarımını yönlendirerek doğruluğu artırır.
  • Makul miktarda görüş metni gerektirir; çok küçük veri kümeleri kararsız varlık düzeyinde özetler verir.

SSS

Görüş madenciliği duygu analizinden nasıl farklıdır?

Belge düzeyinde duygu analizi, bütün bir metin parçasına tek bir kutup etiketi atar. Görüş madenciliği daha ince tanelidir: önce tartışılan belirli varlıkları çıkarır, ardından her varlığa yönelik duyguyu ve görüş sahibini belirler, tek bir karardan ziyade yapılandırılmış varlık–görüş–sahip kayıtları üretir.

Bir ürün özelliği listesine veya ontolojisine ihtiyacım var mı?

Kesinlikle gerekli değildir, ancak bir alan ontolojisi veya ürün özelliği listesi, varlık çıkarımını belirlemeye yardımcı olur ve alanınızda neyin bir varlık olarak sayıldığını tanımlayarak doğruluğu artırır.

Ne kadar metne ihtiyacım var?

Genel bir kural olarak, en az yaklaşık 50 görüş belgesi toplayın. Varlık düzeyinde özetler çok küçük veri kümelerinde kararsızdır çünkü her varlık yalnızca birkaç kez görünebilir.

Çıktı neye benziyor?

Belge başına tek bir etiket yerine, çıktı bir dizi varlık–görüş–sahip üçlüsüdür — tartışılan özellik, ona yönelik ifade edilen kutup ve belirlenebildiği yerde sahip — bu daha sonra veri kümesi boyunca özellik bazında toplanabilir.

Kaynaklar

  1. Liu, B. (2012). Sentiment Analysis and Opinion Mining. Morgan & Claypool. DOI: 10.2200/S00416ED1V01Y201204HLT016 ↗
  2. Pang, B. & Lee, L. (2008). Opinion Mining and Sentiment Analysis. Foundations and Trends in Information Retrieval, 2(1-2), 1-135. DOI: 10.1561/1500000011 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 1). Opinion Mining (Aspect-Based Sentiment Extraction). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/text-mining/opinion-mining

İlişkili yöntemler

Argüman MadenciliğiDuygu AnaliziMetin Sınıflandırması

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Argüman MadenciliğiMetin madenciliği↔ karşılaştır
  • Duygu AnaliziMetin madenciliği↔ karşılaştır
  • Metin SınıflandırmasıMetin madenciliği↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Benzer yöntemler

Öznitelik Tabanlı Duygu Analizi (ABSA)Duygu AnaliziArgüman MadenciliğiBilgi ÇıkarımıÖznellik TespitiVarlıklar Arası Anlamsal İlişkilerle İlişki Çıkarımı

İlgili referans kavramlar

Metin Sınıflandırması ve Duygu AnaliziBilgi ÇıkarımıBilgi ÇıkarımıMetin SınıflandırmasıKlinik Dokümantasyonda Doğal Dil İşlemeDoğal Dil İşleme

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Opinion Mining (Opinion Mining (Aspect-Based Sentiment Extraction)). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/text-mining/opinion-mining · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Bing Liu
Year
2012
Type
NLP information-extraction task
Output
Aspect–opinion–holder triples with polarity
MinSample
50
VarType
Text data
İlişkili yöntemler
Argüman MadenciliğiDuygu AnaliziMetin Sınıflandırması
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil