YouTube Video Sentiment Analizi

YouTube video yorumlarını çekerek ML.NET ile sentiment (duygu) analizi yapan bir .NET uygulaması.

🎯 Özellikler

• ✅ YouTube Yorum Çekme: YouTube Data API v3 ile video yorumlarını çeker
• ✅ ML.NET Sentiment Analizi: Pozitif/negatif yorum sınıflandırması
• ✅ Akıllı Model Güncelleme: Her analiz sonrası model otomatik öğrenir
• ✅ Detaylı Rapor:
  • Pozitif/negatif yorum sayıları ve yüzdeleri
  • Ortalama beğeni sayısı
  • Weighted memnuniyet skoru (beğeni ağırlıklı)
• ✅ Türkçe Destek: Türkçe yorumlar için optimize edilmiş model

📋 Gereksinimler

• .NET 8.0 SDK
• YouTube Data API v3 anahtarı (Nasıl alınır?)

🚀 Kurulum

1. Projeyi klonlayın:

   git clone <repo-url>
   cd YoutubeVideoSentiment

2. Paketleri yükleyin:

   dotnet restore

3. API anahtarını yapılandırın:

   • appsettings.example.json dosyasını appsettings.json olarak kopyalayın
   • YouTubeApiKey alanına API anahtarınızı yazın
   • Veya YOUTUBE_API_KEY environment variable'ını ayarlayın

4. Uygulamayı çalıştırın:

   dotnet run

📊 Kullanım

1. Program çalıştığında YouTube video URL'sini girin
2. Yorumlar otomatik olarak çekilir ve analiz edilir
3. Detaylı rapor konsola yazdırılır
4. Model otomatik olarak güncellenir (yeni yorumlarla öğrenir)

🏗️ Proje Yapısı

YoutubeVideoSentiment/
├── Models/              # Veri modelleri
├── Services/            # İş mantığı servisleri
│   ├── YouTubeCommentService.cs      # Yorum çekme
│   ├── SentimentAnalysisService.cs   # ML.NET analizi
│   └── SentimentReportService.cs     # Rapor oluşturma
├── Program.cs           # Ana uygulama
└── appsettings.json    # Yapılandırma (gitignore'da)

🔧 Teknik Detaylar

• ML.NET: Binary classification ile sentiment analizi
• Incremental Learning: Her analiz sonrası model güncellenir
• Akıllı Etiketleme: Model tahmini + beğeni sayısı kombinasyonu
• CSV Kayıt: Eğitim verisi training_data.csv dosyasına kaydedilir

📝 Notlar

• YouTube API bazı yorumları döndürmeyebilir (silinmiş, gizli, moderasyonda)
• İlk çalıştırmada model eğitilir, sonraki çalıştırmalarda kaydedilmiş model yüklenir
• Model zamanla daha doğru hale gelir (her video analizi ile öğrenir)

📄 Lisans

Bu proje eğitim amaçlıdır.