Enformasyon sistemlerinde saklı Markov modeli ve Bayes tabanlı sınıflandırıcılar ile bilgi modellerinin geliştirilmesi

Bilgi teknolojilerinin gelişmesi ile birlikte bilgisayar ve internet ortamında çok sayıda metin yığını oluşmuştur. Kullanıcılar, bu yoğunluktaki metin yığınları karşısında istedikleri bilgiyi elde etmek için zorluklar ile karşılaşmaktadırlar. Kullanıcılar çoğu kez bu verileri incelemek için zaman bulamamaktadır. Mevcut enformasyon sistemleri ise bu yoğunluktaki kitlelerden enformasyon sağlamada yetersiz kalmaktadır. Çalışmada bilgisayar ve internet ortamındaki metin içeriklerinden otomatik olarak enformasyon sağlayacak model geliştirilerek büyük boyutlardaki metin kitlelerinden, bilgisayar ortamında otomatik olarak enformasyonun elde edilmesi amaçlanmaktadır. Çalışmada aşamalı işlemlerden oluşan kompleks bir model geliştirilmiştir. Modelde Türkçe'nin sondan eklemeli dil yapısı dikkate alınarak kelimeleri eklerinden ayırma işlemleri için algoritma oluşturulmuştur. Modelin teorik yapısını oluşturan Saklı Markov modeli ve Bayes tabanlı sınıflandırıcılar ile kelimeler türlerine göre sınıflandırılmıştır. Kelimeler ile bu kelimelere ilişkin veriler ve alanlar, varlık ilişki modeli ile incelenerek veritabanına aktarılmış ve yapısal sorgulama dili (SQL) ile enformasyon çıkarım işlemleri gerçekleştirilmiştir. Modelin internet ortamından elde edilen 584 kelimelik Türkçe metin içeriğine uygulanması sonucunda, kelimeleri türlerine göre sınıflandırma başarısı % 90,8 olarak elde edilmiştir. Ayrıca model 584 kelimelik metin kitlesinden otomatik olarak 13 kelimelik anlamlı ve metni temsil yeteneği yüksek bir enformasyon sağlamıştır. Türkçe Dili'nde yazılmış metin içeriklerinden enformasyon sağlamak için geliştirilen model, kelimeleri türlerine göre sınıflamada ve otomatik enformasyon elde etme konusunda başarılı sonuçlar sağladığı gözlemlenmiştir.