Haber Metinlerinden Sosyo-ekonomik ve Epidemiyolojik Konuların Metin Madenciliğine Dayalı Belirlenmesi

Authors : Aytuğ ONAN

Pages : 295-300

Doi:10.31590/ejosat.957004

View : 26 | Download : 15

Publication Date : 2021-07-31

Article Type : Conference Paper

Abstract :Bilgi teknolojilerindeki ilerlemeler ile, Web’te aralarında sosyo-ekonomik ve epidemiyolojik konuların da yer aldığı birçok konuda önemli boyutta metin belgeleri paylaşılmaktadır. Internetteki çeşitli platformlarda paylaşılan haber makaleleri, hastalık raporları ve haber bültenleri gibi metin-tabanlı paylaşımlar, ortaya çıkan bulaşıcı hastalık salgınlarının erken tespiti için de önemli bir bilgi kaynağı niteliğine sahiptir. Bu bilgi, web tabanlı biyo-gözetim sistemleri geliştirilmesi için de son derece kritik önem taşımaktadır. Webte yayınlanan haber makalelerinin sayısının sürekli olarak artması, bu kaynaklarının hastalık, salgın ve sosyo-ekonomik faktörleri önceden belirlemede kullanılmasını zorlaştırmaktadır. Bu nedenle, etkin bir web tabanlı biyogözetim sistemi geliştirilmesi için, haber metinlerini uygun konulara hızlı ve yüksek başarım ile atayan metin madenciliği ve makine öğrenmesi tabanlı sistemlere gereksinim duyulmaktadır. Bu çalışmada, hayvanlar üzerinde viral bir hastalık olan ASF ve sosyo-ekonomik konularda haber metinleri içeren bir derlem üzerinde temel makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarının, sınıflandırıcı topluluğu mimarilerinin ve temel metin temsil yöntemlerinin başarımları karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Haber metinlerinin temsil edilmesinde üç temel n-gram modeli olan (1-gram, 2-gram ve 3-gram) temsilleri, terim sıklığı, terim varlığı ve TF-IDF terim ağırlıklandırma yaklaşımları ile birarada kullanılarak toplam dokuz farklı metin temsili elde edilmiştir. Elde edilen metin temsilleri, dört temel sınıflandırma algoritması olan Naive Bayes algoritması, destek vektör makineleri, k-en yakın komşu algoritması ve lojistik regresyon algoritmaları ile değerlendirilmiştir. Bunun yanı sıra, torbalama yöntemi, yükseltme yöntemi, rastgele alt-uzay yöntemi ve çoğunluk oylaması algoritması kullanılarak, haber metinlerinden sosyo-ekonomik ve epidemiyolojik konuların saptanmasında, topluluk öğrenme yöntemlerinin etkinlikleri de analiz edilmiştir. Deneysel analizlerde kullanılan temel sınıflandırıcılar arasında en yüksek başarım Naive Bayes algoritması ile topluluk öğrenmesi mimarileri arasında en yüksek başarım ise rastgele alt-orman algoritmasının Naive Bayes ile kullanılmasıyla elde edilmiştir. Deneysel sonuçlar, metin madenciliği ve makine öğrenmesi yöntemlerinin salgın hastalıkların erken belirlenmesi için kullanılmasının uygun olduğunu göstermektedir.
Keywords : metin madenciliği, makine öğrenmesi, topluluk öğrenmesi