Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız: http://hdl.handle.net/11547/7396
Başlık: ULUSLARARASI HABER RAPORLARININ RAPOR ĠÇERĠKLERĠNDE KULLANILAN ĠFADELERE GÖRE MAKĠNE ÖĞRENMESĠ YÖNTEMĠYLE SINIFLANDIRILMASI VE DENETLENMESĠ
Yazarlar: DURNAGÖL, Firdevs
Anahtar kelimeler: Sınıflandırma
Metin Madenciliği
Makine Öğrenmesi
Gazetecilik
Rastgele Orman Algoritması
Yayın Tarihi: 2020
Özet: Rapor verisinin miktarının çok olması durumunda giderek artan veri yoğunluğu içinde tasnifi ve arşivlenmesine yönelik işlemlerin yapılması zordur. Bu zorluğun aşılması, raporların denetlenmesi, düzenlenmesi ve düzeltilmesi, Karar Destek Sistemleri yollarından biri olan Makine Öğrenme ile aşılabilir. Raporların analiz edilmesi, anlamsız veriler arasından anlamlı verilerin çıkarılması, verinin kullanımı açısından büyük kolaylık sağlamaktadır. Bu yapılan araştırma, uluslararası yayın yapan büyük bir medya organının çevrimiçi olarak dünya çapında yayınladığı haber ve bilgi raporlarının makine öğrenme algoritmaları kullanılarak sınıflandırılmasına dayanmaktadır. Uygulamanın analiz aşamasında Rastgele Orman Karar Ağacı, ZeroR, Naif Bayes yöntemleri kullanılmıştır. Bu yöntemlerin sınıflandırma başarıları birbirleri ile karşılaştırılmıştır. Bunlar arasında en iyi sonuçları veren algoritma Rastgele Orman Karar Ağacı yönteminin dayandığı algoritmada parametrik değişiklikler ve düzenlemeler yapılması sonucu rapor sınıflandırmada sonuçlarda yüksek iyileştirmeler elde edilmiştir. Başarı oranı %91‟e ve performans süresi 0.47s‟e çıkmıştır. Araştırmadaki veri seti içerisinde her birinden 600 rapor olacak şekilde üç adet sınıf, uluslararası konularda raporlar, spor raporları, dergi (magazin) raporlarıdır. Veri setinin bir kısmı eğitim ve bir kısmı test kümesi olarak kullanılmış, 10-katlı çapraz doğrulama yöntemi ile algoritmik doğruluklar denetlenmiştir. Bu sayede, veri seti, hem test hem de eğitim kümesi olarak kullanılmıştır. Derleme ortamı olarak Weka veri madenciliği yazılımı kullanılmıştır.
URI: http://hdl.handle.net/11547/7396
Koleksiyonlarda Görünür:Tezler -- Thesis

Bu öğenin dosyaları:
Dosya Açıklama BoyutBiçim 
10331502.pdf1.57 MBAdobe PDFKüçük resim
Göster/Aç


DSpace'deki bütün öğeler, aksi belirtilmedikçe, tüm hakları saklı tutulmak şartıyla telif hakkı ile korunmaktadır.