Sosyal Medya Platformu Üzerinde Gizli Anlam Analizi

Authors : Volkan ALTINTAŞ, Kamil TOPAL, Mehmet ALBAYRAK

Pages : 863-869

Doi:10.31590/ejosat.590521

View : 23 | Download : 15

Publication Date : 2019-08-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Günlük hayatımızın vazgeçilmez bir parçası haline gelen Internet ve sosyal medya alanındaki gelişmeler ile birlikte, bilgisayar ve mobil cihaz kullanıcıların farklı mecralardaki yorumlarında büyük artış yaşanmaktadır. Bu büyük veri miktarında    artış nedeniyle, kullanıcı paylaşımlarımda konu başlıklarını ve özelliklerinin doğru ve otomatik olarak çıkarılması önemli bir problem haline gelmiştir. Çeşitli platformlarda paylaşılan kullanıcı metinleri, ilişkisel olmayan ve düzensiz verilerdir. Bu verileri sınıflandırmak, büyük veri işleme ve yapay zekâ çalışma alanlarından biri olan doğal dil işleme için önemli bir konudur. Doğal dil işlemenin kullanım amaçları arasında, ilişkisel olmayan düzensiz metinlerden, anlamlı veriler elde etmek önemli bir çalışma konusudur. Buradan hareketle; iki insanın karşılıklı anlaştığı doğal bir dili anlayıp, cevap verme, özet çıkarma, gibi doğal bir insan zekasının yapabildiğini çok daha hızlı yapabilmek büyük bir önem taşımaktadır. Doğal dil işlemenin alt çalışma alanlarından biri olan konu modelleme, birçok belgenin hangi konuları içerdiğini ve bu konuların önemli özelliklerini ortaya koyar. Günümüzde birçok içerik sağlayıcılar, takipçilerine, anlık içeriklerin önerilmesi işleminde, konu modelleme yapılarını kullanarak, veri akışını doğru kişilere, çok hızlı bir şekilde yönlendirebilirler. Daha önceden etiketlenmiş eğitim setine gerek duymayan Gizli Anlam Analizi (Latent Semantic Indexing - LSI) algoritması bu çalışmada kullanılmıştır. Bu çalışmada, Türkçe kullanıcı girdilerinin yer aldığı Ekşisözlük platformunda, “Apple”, “Samsung” ve “Microsoft” başlıklı tartışmalar elde edilerek ve bu tartışmaların alt konu başlıkları “Gizli Anlam Analizi” yöntemi ile modellenmiştir. Toplanan verilerden alt konu başlıkları bulunarak, elde edilen konu başlıkları ile kategoriler karşılaştırılmış, karşılaştırma sonucunda F-Score ile doğruluk oranı ölçülmüştür. Elde edilen F-Score değeri, %74 doğruluk oranı ile bu veri seti ve bu algoritma için sınıflandırma yapıldığını göstermiştir.
Keywords : Doğal Dil İşleme, Gizli Anlam Analizi, Metin Madenciliği