File size: 2,219 Bytes
643ed52 60616a2 e9f84ba 60616a2 e9f84ba 60616a2 3447cd8 60616a2 3447cd8 60616a2 e9f84ba 60616a2 3447cd8 60616a2 e9f84ba 60616a2 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 |
---
license: mit
task_categories:
- text-classification
language:
- tr
tags:
- nlp
- absa
- sentiment
size_categories:
- 1K<n<10K
---
## Dataset Details
- **Dataset Name:** ABSA (Aspect-Based Sentiment Analysis)
- **Size:** 5045 instances
- **Language(s):** Turkish
- **Task:** Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)
- **Categories:** Etek, Kaban, Gömlek, Kazak, Pantolon
- **Polarity:** Negatif, Nötr, Pozitif
- **Aspect:** Kalite, Kumaş, Renk, Beden, Kargo, Fiyat
- **License:** MIT
### Dataset Sources
Bu veri kümesi Yıldız Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği öğrencilerinin Bilgisyar Proje kapsamında geliştirdikleri proje için oluşturulmuştur. Veriler Trendyol ve HepsiBurada sitelerinde bulunan giyim ürünlerine ait yorumları içermektedir.
Veri kümesi CSV formatındadır ve Türkçe dilindeki ürün yorumları üzerinde yapılan Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) görevi için oluşturulmuştur. Yorumlar, belirli bir aspect (örneğin, kalite, beden, kumaş, vb.) üzerinden sınıflandırılmıştır.
Her bir yorum, bir polarity etiketi (pozitif, negatif, nötr) ile değerlendirilmiştir.
**Dataset Fields**
id: Her bir yorumun benzersiz kimliği
star: Yorumun yıldız puanı (1-5 arasında)
sub_kategori: Ürün kategorisi (örneğin, gömlek, pantolon vb.)
normalized_yorum: Yorum metni (önceden işlenmiş ve normalize edilmiş)
aspects: Yorumun ele aldığı özellik veya konu (örneğin, kalite, beden, kumaş vb.)
polarity: Yorumun duygusal tonu: Negatif, Pozitif, Nötr
#### Data Collection and Processing
Veri setinde bulunan yorumlara zemberek kütüphanesi kullanılarak normalizasyon işlemi uygulanmıştır.
#### Who are the source data producers?
@rmysysv @ebrukilic
### Annotations
Etiketleme işlemi veri kümesi oluşturucuları tarafından gerçekleştirilmiştir.
## Bias, Risks, and Limitations
Bias: Veri setindeki etiketlerin, kullanılan platformlardaki yorumların temsil ettiği kullanıcı kitlesine özgü olabileceği için, modelin farklı kullanıcı gruplarına genellenmesi sınırlı olabilir.
Limitations: Veri seti, belirli bir türdeki ürünleri temsil etmektedir ve çok çeşitli ürün kategorilerini içermemektedir. |