Master'sOpen Access

Multiclass analysis of automatic text classification techniques

2018
0 views
0 downloads
Advisor: Dr. Öğr. Üyesi İsmail Burak Parlak

Abstract (TR)

Metin sınıflandırma ve kümeleme; doğal dil işleme uygulamaları içerisindeki en popüler araştırma alanlarındandır. Bu iki alan, otomatik metin analizi başlığındaki uygulamalarda derlem dinamiklerini ölçecek metriklerin belirlenmesinde araştırmacılara farklı olanaklar sunmaktadır. Metin analizi uygulamalarında geliştirilen İngilizce tabanlı sistemlerin en çok konuşulan ikinci dil olarak gösterilen İspanyolca için yeteri kadar incelenmediği gözlemlenmektedir. Özellikle, çok sınıflı metin sınıflandırması konusunda yapılan çalışma sayılarının İngilizce ile karşılaştırıldığında oldukça az olduğu görülmektedir. Bu çalışmanın amacı, İspanyolca metin sınıflandırma için kullanılabilecek bir derlem üzerinde, makine öğrenmesi yöntemleri ile sınıflandırıcılar geliştirmek ve farklı parametreler üzerinden karşılaştırmalı analizini gerçekleştirmektir. Bunun yanında duyarlılık analizi uygulanarak yöntemler içerisindeki kritik parametre değerleri ölçülerek optimum performans etkilerinin hesaplanması da amaçlanmıştır. 10 farklı konudan oluşan bir derlem hazırlanarak oluşturulan İspanyolca derlem içerisinde; elektronik gazete ve dergilerdeki metinler, gerekli ön işlem adımları uygulandıktan sonra konularına göre dizinlenerek makine öğrenmesi için hazırlanmıştır. Naive Bayes, Karar Ağaçları (Decision Trees), Maksimum Entropi ve Karar Destek Vektör Makineleri kullanılmıştır. Sınıflandırıcıların performansa etki eden temel parametreleri incelenmiş ve en çok etki edenler üzerinde analiz yapılmıştır. Yapılan 1800'den fazla testin sonuçları ilgili metotların başarıyla konu sınıflandırma yapabildiğini göstermektedir. Duyarlılık analizi sınıflandırıcının doğruluk değerinde %2 ile %16 arasında iyileşme sağlamaktadır. En iyi performansı veren metotlar konu tahmin konusunda %89, %88 ve %87 gibi bir doğruluğa ulaşmaktadır. Test sonuçları doğruluk, kesinlik ve anmanın yanında, sınıflandırıcı modeli hazırlanması için gerekli işlem süresi yönünden de incelenerek optimum sınıflandırıcı için yorum yapılmıştır.

Author

Dr. Semuel Franko

How to Cite

Semuel Franko (Yüksek Lisans Tezi). Multiclass analysis of automatic text classification techniques, 2018, Galatasaray University.

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Galatasaray University