Uygulama Hakkında
Geliştirilecek olan TÜMDA projesi Türkçe dilinde enformasyon işlemeye katkı sağlayacaktır.
Günümüzde iletişim ve enformasyon teknolojilerinin önemi tartışılmazdır.
Günümüzde iletişim ve enformasyon teknolojilerinin önemi tartışılmazdır. Enformasyon, işgücü, sermaye ve arazi gibi ekonomik faktörlerin yanında dördüncü bir faktör ve toplumda yaptırım gücü olan dördüncü kuvvet olarak kabul edilmektedir. Özellikle, bankacılık ve sigortacılık, e-ticaret, eğitim ve medya alanlarında enformasyon kullanımı ve değerlendirilmesi ile ilgili yapay zekâ ve makine öğrenmesi gibi kavramları içeren çalışmalar günümüzde oldukça fazlalaşmış ve günlük hayatımızda “akıllı sistemler” adı altında yer bulmaya başlamıştır.
Bizim, bu tür projelerle ilgili dikkat çekmek istediğimiz önemli bir konu vardır. Bu projeler, mühendis (yazılım ve donanım bağlamında), işletmeci (yönetici ve müşteriden veriyi toplayan bağlamında) ve dil bilimcilerin (uygulamaların insan seviyesinde iletişim kurabilmelerini sağlamak bağlamında) bir arada çalıştığı projeler iken, metinlerin anlamlarını ortaya koymakta eksiklikler yaşandığı, “anlam” öğesine yeterince vurgu yapılamadığı görülmektedir. Bu açıdan, bu üçlünün yanına iletişimcilerin (metin verilerin taşıdıkları anlamların yorumlanması bağlamında) de eklenmesi büyük önem taşımaktadır. Geliştirilecek olan TÜMDA projesi Türkçe dilinde enformasyon işlemeye katkı sağlayacaktır.
İşletmelere özel olarak etkin stratejiler oluşturma konusunda yeni ve geliştirilebilir olanaklar sunulabilecektir.
Bu projede, e-ticaret verileri, televizyon programları (haber, spor, tartışma, dizi vb.) ile ilgili sosyal medya (Twitter, Instagram, Facebook gibi platformlar, bloglar, tartışma forumları, alış-veriş siteleri, şikâyet siteleri vb.) paylaşımlarının meydana getirdiği kullanıcı geribildirimlerine ilişkin metin tabanlı verileri makine öğrenimi yöntemleri ile analiz edip sınıflandırma yapabilecek bir algoritma geliştirilmektedir. Türkçe metin veriler, içerdikleri anlamlara göre makine öğrenimi yöntemleri kullanılarak sınıflandırılmaktadır. Geribildirimler, negatif, nötr, pozitif kutuplara atanmaktadır.
Sosyal medyanın “anlık tepki” vermeye müsait ortamını değerlendiren medya kuruluşları bulunmaktadır. Fakat Türkçe metinlerin içeriklerinin sınıflandırılmasında geçerli ve etkin olabilecek bir algoritma henüz olmadığı için bir yayın ile ilgili geri bildirimleri analiz edecek otomatize sistemler henüz bulunmamaktadır. Bu algoritma ile geribildirimlerin otomatik olarak sınıflandırılması mümkün olacağından işletmeler için çok önemli olan müşteri memnuniyeti ve tutundurma çalışmalarını daha iyi değerlendirmek mümkün olacaktır.
Geliştirilen algoritmanın uygulaması bir web uygulaması ve mobil uygulama olacak şekilde açık kaynak kodlu Tensorflow ve Angular kütüphaneleri kullanılarak tasarlanmaktadır. Uygulama, işlenecek Türkçe geribildirim metninin kutbunu yüzdelik oranlar vererek belirleyecektir. Web tarayıcısı üzerinden kullanıcılar tarafından erişebilecektir.
Türkçe metinlerin analizi için kullanılabilecek kullanışlı bir uygulama yoktur. Bu algoritmanın çeşitli alanlarda kullanılması ile işletmelere özel olarak etkin stratejiler oluşturma konusunda yeni ve geliştirilebilir olanaklar sunulabilecektir.
Proje Yürütücüsü
Marmara Üniversitesi İletişim Fakültesi, Gazetecilik Bölümü Bilişim Anabilim Dalı
Prof. Dr. Çiğdem Aytekin
Öğretim ÜyesiProje Ekibi
Projenin gelişiminde rol oynayan, aktif ekip üyeleri
Gökhan Efendi
Tezli Yüksek Lisans ÖğrencisiRG Bilişim Baş Teknoloji Sorumlusu
Katkı Sağlayanlar
Geçmişte projeye önemli katkı sağlayanlar
Prof. Dr. Cem Sefa Sütcü
Öğretim Üyesi