Türkçe için karşılaştırmalı metin sınıflandırma analizi

Authors : Savaş YILDIRIM, Tuğba YILDIZ

Pages : 879-886

View : 10 | Download : 6

Publication Date : 2018-10-12

Article Type : Research Paper

Abstract :Normal 0 false false false TR X-NONE X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:`Normal Tablo`; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:``; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin-top:0cm; mso-para-margin-right:0cm; mso-para-margin-bottom:10.0pt; mso-para-margin-left:0cm; line-height:115%; mso-pagination:widow-orphan; font-size:11.0pt; font-family:`Calibri`,sans-serif; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:`Times New Roman`; mso-bidi-theme-font:minor-bidi; mso-ansi-language:TR;} Metin Sınıflandırma Doğal Dil İşleme insert ignore into journalissuearticles values(DDİ); alanında önemli bir yere sahiptir. Son zamanlarda metinsel verilerin artması ve otomatik etiketlenmesi gerekliliği, metin sınıflandırma probleminin önemini artırmıştır. Geleneksel yaklaşımlardan öne çıkan kelime torbası yöntemi yıllardır metin sınıflandırmasında başarılı olmaktadır. Son zamanlarda sinir ağları dil modelleri DDİ problemlerine başarılı bir şekilde uygulanmış ve bazı alanlarda büyük başarı kaydetmişlerdir. Yapay Sinir Ağları insert ignore into journalissuearticles values(YSA); temelli mimarilerin en önemli avantajı daha etkili kelime ve metin gösterilimlerin oluşturmasıdır. Bu gösterilimler, geleneksel yöntemlere göre daha az boyutlu ve daha etkili bulunmuştur. Özellikle anlambilimsel ve sözdizimsel analizlerde başarılı uygulamalar yapılmıştır. Öte yandan daha uzun vektörlerle gösterilim kullanan geleneksel kelime torbası yöntemleri, metin gösterilimleri anlamında hala gücünü korumaktadır. Ancak Türkçe için bu iki yaklaşımın herhangi bir karşılaştırılması yapılmamıştır. Bu çalışmada, geleneksel kelime torbası yaklaşımı ile sinir ağı temelli yeni gösterilim yaklaşımları metin sınıflandırması açısından karşılaştırılmıştır. Bu çalışmalarda gördük ki etkili özellik seçimleri geleneksel yöntemlerinin hala yeni kuşak kelime gömme insert ignore into journalissuearticles values(word embeddings); yaklaşımı ile yarışacak düzeydedir. Son olarak deneylerimizi bu iki yaklaşım açısından çeşitlendirerek raporladık ve Türkçe için başarılı metin sınıflandırma mimarisini bu raporda ayrıntılı tartıştık.
Keywords : Metin sınıflandırma, Makine öğrenmesi, Yapay sinir ağları