img
img
Türkçe Haber Metinlerinin Çok Terimli Naive Bayes Algoritması Kullanılarak Sınıflandırılması    
Yazarlar (3)
Emrah Aydemir
Sakarya Üniversitesi, Türkiye
Dr. Öğr. Üyesi Murat IŞIK Dr. Öğr. Üyesi Murat IŞIK
Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi, Türkiye
Türker Tuncer
Fırat Üniversitesi, Türkiye
Devamını Göster
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
Makale Türü Açık Erişim Özgün Makale
Makale Alt Türü 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 No 33
Sayı 2
Sayfalar 519 / 526
Doi Numarası 10.35234/fumbd.871986
BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
Atıf Sayıları
TRDizin 1
Türkçe Haber Metinlerinin Çok Terimli Naive Bayes Algoritması Kullanılarak Sınıflandırılması

Paylaş