ytu-ara-proje-absa / README.md
ebrukilic's picture
Update README.md
e0bb8fa verified
|
raw
history blame
2.37 kB
metadata
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
  • Developed by: ebru kılıç , rumeysa nur yasav

Dataset Sources

Bu veri kümesi Yıldız Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği öğrencilerinin Bilgisayar Projesi kapsamında geliştirdikleri ABSA projesi 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 ait olduğu ürünün kimliği
  • star: Yorumun yıldız puanı (0,1,2: olumsuz (1 ve 2 rating), olumlu (4 ve 5 rating), nötr (3 rating))
  • 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.

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.