Akgümüş, Muhammed MehmetBoyacı, Ali2024-10-122024-10-1220231305-89912618-5997https://doi.org/10.54525/tbbmd.1163852https://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/1188264https://hdl.handle.net/11467/9006Bu çalışmada; bankacılık sektöründe müşterilerden gelen her türlü bildirimlerin sınıflandırılması, sonrasında bu sınıfların önceliklendirilmesi ve bu önceliğe göre müşteriye geri bildirim verilmesi amaçlanmıştır. Bu sayede müşteri memnuniyeti sağlayacak öncelikli bildirimlere hızlı çözüm üretilebilmesi hedeflenmiştir. Verilerin sınıflandırılmasıyla ilgili yapılan literatür taramasında yüksek doğruluk değerlerinin; Lojistik Regresyon, Uzun Kısa Süreli Bellek, Multinominal Naive Bayes ve Destek Vektör Makinesi algoritmaları ile elde edildiği gözlemlenmiştir. Bu sebeple bu algoritmalarla gerçek bir banka veri seti üzerinde Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing - NLP) yöntemleri kullanılarak eğitim ve sınama işlemleri gerçekleştirilmiştir. Yeni bir yöntem olarak sunulan iki aşamalı yaklaşımla sınırlı sayıda veri setiyle çalışılarak doğruluk değerlerini yüzde yetmişin üzerine çıkarılması başarılmıştır.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessDoğal Dil İşlemeMakine ÖğrenimiTürkçe Metin SınıflandırmaMüşteri MemnuniyetiLogistic RegresyonDestek Vektör MakinesiUzun Kısa Süreli BellekMultinominal Naive BayesArticle1614552118826410.54525/tbbmd.1163852