Türkçe Haber Metinlerinin Çok Terimli Naive Bayes Algoritması Kullanılarak Sınıflandırılması
Yazarlar (3)
Sakarya Üniversitesi, Türkiye
Dr. Öğr. Üyesi Murat IŞIK
Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi, Türkiye
Fırat Üniversitesi, Türkiye
| Makale Türü |
Özgün Makale
(Ulusal alan endekslerinde (TR Dizin, ULAKBİM) yayınlanan tam makale)
|
||
| Dergi Adı | Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi | ||
| Dergi ISSN | 1308-9072 | ||
| Dergi Tarandığı Indeksler | TR DİZİN | ||
| Makale Dili | Türkçe | Basım Tarihi | 01-2021 |
| Cilt / Sayı / Sayfa | 33 / 2 / 519–526 | DOI | 10.35234/fumbd.871986 |
| Özet |
| Hızla gelişen teknoloji ile verilere erişmek oldukça kolaylaşmış ancak elde edilen bu veri yığınlarının işlenmesi ve analiz edilmesi ise büyük bir problem haline gelmiştir. Bu çalışmada çevrimiçi bir haber sitesinden metin halinde toplanan yazıların, metin madenciliği ile daha önceden belirlenmiş haber kategorilerine ayrılması sağlanmıştır. Metin halinde toplanan 2248 haber verisi için iki ayrı yöntem kullanılmış ve haberlerin, birinci yöntemde %95,24'ü ikinci yöntemde ise %99,86'sı doğru olarak sınıflandırılmıştır. Türkçe dilinin özgün yapısından kaynaklı sınıflandırma yapılmasının zorluğundan dolayı bu çalışma ileriki metin madenciliği uygulamaları için faydalı olacaktır. Ayrıca elde edilen sonuçlar, literatürde yer edinmiş benzer çalışmalar ile karşılaştırılarak analiz edilmiştir. |
| Anahtar Kelimeler |
| Metin madenciliği | veri madenciliği | metin sınıflandırma | naive bayes | rastgele orman | makine öğrenmesi |
BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
| Atıf Sayıları | |
| TRDizin | 1 |
| Google Scholar | 2 |