scripts/review_summarizer.py

import pandas as pd
import numpy as np
from transformers import (
    AutoTokenizer,
    AutoModelForSequenceClassification
)
import torch
import os
import requests
from collections import Counter
import warnings
from nltk.tokenize import word_tokenize
import nltk
import re
import google.generativeai as genai
from dotenv import load_dotenv

warnings.filterwarnings('ignore')

# NLTK indirmelerini try-except bloğuna alalım
try:
    nltk.download('stopwords', quiet=True)
    nltk.download('punkt', quiet=True)
except:
    print("NLTK dosyaları indirilemedi, devam ediliyor...")

class ReviewAnalyzer:
    def __init__(self):
        # Load environment variables
        load_dotenv()
        
        # Configure Gemini API
        genai.configure(api_key=os.getenv('GOOGLE_API_KEY'))
        self.model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')
        
        # Diğer model kurulumları (sentiment analizi için)
        self.setup_sentiment_model()

        self.turkish_stopwords = self.get_turkish_stopwords()

        # Lojistik ve satıcı ile ilgili kelimeleri tanımla
        self.logistics_seller_words = {
            # Kargo ve teslimat ile ilgili
            'kargo', 'kargocu', 'paket', 'paketleme', 'teslimat', 'teslim',
            'gönderi', 'gönderim', 'ulaştı', 'ulaşım', 'geldi', 'kurye',
            'dağıtım', 'hasarlı', 'hasar', 'kutu', 'ambalaj', 'zamanında',
            'geç', 'hızlı', 'yavaş', 'günde', 'saatte',

            # Satıcı ve mağaza ile ilgili
            'satıcı', 'mağaza', 'sipariş', 'trendyol', 'tedarik', 'stok',
            'garanti', 'fatura', 'iade', 'geri', 'müşteri', 'hizmet',
            'destek', 'iletişim', 'şikayet', 'sorun', 'çözüm', 'hediye',

            # Fiyat ve ödeme ile ilgili
            'fiyat', 'ücret', 'para', 'bedava', 'ücretsiz', 'indirim',
            'kampanya', 'taksit', 'ödeme', 'bütçe', 'hesap', 'kur',

            # Zaman ile ilgili teslimat kelimeleri
            'bugün', 'yarın', 'dün', 'hafta', 'gün', 'saat', 'süre',
            'bekleme', 'gecikme', 'erken', 'geç'
        }

    def get_turkish_stopwords(self):
        """Genişletilmiş stop words listesini hazırla"""
        github_url = "https://raw.githubusercontent.com/sgsinclair/trombone/master/src/main/resources/org/voyanttools/trombone/keywords/stop.tr.turkish-lucene.txt"
        stop_words = set()

        try:
            response = requests.get(github_url)
            if response.status_code == 200:
                github_stops = set(word.strip() for word in response.text.split('\n') if word.strip())
                stop_words.update(github_stops)
        except Exception as e:
            print(f"GitHub'dan stop words çekilirken hata oluştu: {e}")

        stop_words.update(set(nltk.corpus.stopwords.words('turkish')))

        additional_stops = {'bir', 've', 'çok', 'bu', 'de', 'da', 'için', 'ile', 'ben', 'sen',
                          'o', 'biz', 'siz', 'onlar', 'bu', 'şu', 'ama', 'fakat', 'ancak',
                          'lakin', 'ki', 'dahi', 'mi', 'mı', 'mu', 'mü', 'var', 'yok',
                          'olan', 'içinde', 'üzerinde', 'bana', 'sana', 'ona', 'bize',
                          'size', 'onlara', 'evet', 'hayır', 'tamam', 'oldu', 'olmuş',
                          'olacak', 'etmek', 'yapmak', 'kez', 'kere', 'defa', 'adet'}
        stop_words.update(additional_stops)

        print(f"Toplam {len(stop_words)} adet stop words yüklendi.")
        return stop_words

    def preprocess_text(self, text):
        """Metin ön işleme"""
        if isinstance(text, str):
            # Küçük harfe çevir
            text = text.lower()
            # Özel karakterleri temizle
            text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
            # Sayıları temizle
            text = re.sub(r'\d+', '', text)
            # Fazla boşlukları temizle
            text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
            # Stop words'leri çıkar
            words = text.split()
            words = [word for word in words if word not in self.turkish_stopwords]
            return ' '.join(words)
        return ''

    def setup_sentiment_model(self):
        """Sentiment analiz modelini hazırla"""
        self.device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
        print(f"Using device for sentiment: {self.device}")

        model_name = "savasy/bert-base-turkish-sentiment-cased"
        self.sentiment_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
        self.sentiment_model = (
            AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
            .to(self.device)
            .to(torch.float32)
        )

    def filter_reviews(self, df):
        """Ürün ile ilgili olmayan yorumları filtrele"""
        def is_product_review(text):
            if not isinstance(text, str):
                return False
            return not any(word in text.lower() for word in self.logistics_seller_words)

        filtered_df = df[df['Yorum'].apply(is_product_review)].copy()

        print(f"\nFiltreleme İstatistikleri:")
        print(f"Toplam yorum sayısı: {len(df)}")
        print(f"Ürün yorumu sayısı: {len(filtered_df)}")
        print(f"Filtrelenen yorum sayısı: {len(df) - len(filtered_df)}")
        print(f"Filtreleme oranı: {((len(df) - len(filtered_df)) / len(df) * 100):.2f}%")

        return filtered_df

    def analyze_sentiment(self, df):
        """Sentiment analizi yap"""
        def predict_sentiment(text):
            if not isinstance(text, str) or len(text.strip()) == 0:
                return {"label": "Nötr", "score": 0.5}

            try:
                cleaned_text = self.preprocess_text(text)

                inputs = self.sentiment_tokenizer(
                    cleaned_text,
                    return_tensors="pt",
                    truncation=True,
                    max_length=512,
                    padding=True
                ).to(self.device)

                with torch.no_grad():
                    outputs = self.sentiment_model(**inputs)
                    probs = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=1)
                    prediction = probs.cpu().numpy()[0]

                score = float(prediction[1])

                if score > 0.75:
                    label = "Pozitif"
                elif score < 0.25:
                    label = "Negatif"
                elif score > 0.55:
                    label = "Pozitif"
                elif score < 0.45:
                    label = "Negatif"
                else:
                    label = "Nötr"

                return {"label": label, "score": score}

            except Exception as e:
                print(f"Error in sentiment prediction: {e}")
                return {"label": "Nötr", "score": 0.5}

        print("\nSentiment analizi yapılıyor...")
        results = [predict_sentiment(text) for text in df['Yorum']]

        df['sentiment_score'] = [r['score'] for r in results]
        df['sentiment_label'] = [r['label'] for r in results]
        df['cleaned_text'] = df['Yorum'].apply(self.preprocess_text)

        return df

    def get_key_phrases(self, text_series):
        """En önemli anahtar kelimeleri bul"""
        text = ' '.join(text_series.astype(str))
        words = self.preprocess_text(text).split()
        word_freq = Counter(words)
        # En az 3 kez geçen kelimeleri al
        return {word: count for word, count in word_freq.items()
               if count >= 3 and len(word) > 2}

    def generate_summary(self, df):
        """Yorumları özetle"""
        # Yorumları ve yıldızları birleştir
        reviews_with_ratings = [
            f"Yıldız: {row['Yıldız Sayısı']}, Yorum: {row['Yorum']}"
            for _, row in df.iterrows()
        ]
        
        # Prompt hazırla
        prompt = f"""
        Aşağıdaki ürün yorumlarını analiz edip özet çıkar:

        {reviews_with_ratings[:50]}  # İlk 50 yorumu al (API limiti için)

        Lütfen şu başlıklar altında özetle:
        1. Genel Değerlendirme
        2. Olumlu Yönler
        3. Olumsuz Yönler
        4. Öneriler

        Önemli: Yanıtını Türkçe olarak ver ve madde madde listele.
        """
        
        try:
            response = self.model.generate_content(prompt)
            summary = response.text
        except Exception as e:
            summary = f"Özet oluşturulurken hata oluştu: {str(e)}"
        
        return summary

    def analyze_reviews(self, df):
        """Tüm yorumları analiz et"""
        try:
            # Yorumları filtrele
            filtered_df = self.filter_reviews(df)
            
            # Sentiment analizi yap
            analyzed_df = self.analyze_sentiment(filtered_df)
            
            return analyzed_df
            
        except Exception as e:
            print(f"Analiz sırasında hata oluştu: {str(e)}")
            return pd.DataFrame()

def analyze_reviews(file_path):
    df = pd.read_csv(file_path)

    analyzer = ReviewAnalyzer()

    filtered_df = analyzer.filter_reviews(df)

    print("Sentiment analizi başlatılıyor...")
    analyzed_df = analyzer.analyze_sentiment(filtered_df)

    analyzed_df.to_csv('sentiment_analyzed_reviews.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
    print("Sentiment analizi tamamlandı ve kaydedildi.")

    print("\nÜrün özeti oluşturuluyor...")
    summary = analyzer.generate_summary(analyzed_df)

    with open('urun_ozeti.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(summary)

    print("\nÜrün Özeti:")
    print("-" * 50)
    print(summary)
    print("\nÖzet 'urun_ozeti.txt' dosyasına kaydedildi.")

if __name__ == "__main__":
    analyze_reviews('data/macbook_product_comments_with_ratings.csv')