Metin sınıflandırma için öznitelik seçimi ve globalleştirmenin etkisi

Günümüzde internet hizmetlerinin artmasıyla her geçen gün metinsel veri üssel olarak artış göstermektedir. Bu metinlerin daha anlamlı ve kullanışlı hale gelebilmesi için metinlerin içeriklerine göre sınıflandırılması gerekmektedir. Bu sebeple otomatik metin sınıflandırma yaklaşımları oldukça önem kazanmıştır. Metin sınıflandırma yaklaşımlarının temel görevi metinleri içeriklerine göre sınıflara atamaktır. Metin içerikli dokümanları içeriklerine uygun sınıflara atayabilmek için birçok işlem adımları bulunmaktadır. Bunlar; öznitelik çıkartma, öznitelik seçimi, öznitelik ağırlıklandırma ve sınıflandırma işlemleridir. Metin sınıflandırma başarımını artırabilmek için bu aşamaların her biri ayrı bir öneme sahiptir. Ancak öznitelik seçimi son yıllardaki çalışmalarda daha popüler hale gelmiştir. Bu tez çalışmasında, metin sınıflandırma için kullanılan lokal öznitelik seçim metotları üzerinde farklı globalleştirme (maksimum, toplam, ağırlıklı toplam) teknikleri kullanılarak performans karşılaştırması yapılmış ve literatürde var olan güncel öznitelik seçim metotlarının performansından daha yüksek performansa sahip yeni bir öznitelik seçim metodu önerilmiştir. Bu amaçla farklı karakteristiğe sahip veri kümeleri üzerinde globalleştirme tekniklerinin başarımı nasıl değiştirdiğini gözlemlemiş olduk. Ayrıca, özniteliğin koleksiyon bazlı ve sınıf bazlı skorlarını göz önünde bulundurarak, Ayrıntılı Öznitelik Seçimi (EFS) adında yeni bir öznitelik seçim metodu önerilmiştir.