Türkçe Tweetlerden Makine Öğrenmesi ile Meslek Tahmini

Authors : İslam MAYDA

Pages : 55-60

Doi:10.31590/ejosat.1168269

View : 17 | Download : 14

Publication Date : 2022-09-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Sosyal medya platformlarının yaygınlaşması ve kullanıcı sayılarının hızla artmaya devam etmesiyle birlikte sosyal medyada üretilen veri miktarı da hızlı bir şekilde büyümektedir. Bu veriden bilgi çıkarmaya yönelik yapılan bilimsel çalışmaların hedeflerinden biri de meslek tahminidir. Sosyal medya kullanıcılarının meslek bilgisi, akıllı öneri sistemleri başta olmak üzere birçok farklı alanda kullanılabilmektedir. Bu çalışmada da Türkçe tweetler kullanılarak meslek tahmini yapılması amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında öncelikle 25.000 Türkçe tweetten oluşan meslek veri kümesi oluşturulmuş ve kamuya açık olarak paylaşılmıştır. Bu veri kümesi üzerinde çeşitli önişleme adımları uygulanmış, hem kelimelerin kendileri hem de kelime kökleri kullanılarak özellik kümeleri çıkarılmıştır. Yapılan testlerde tweetler hem tekil olarak hem de 5’li ve 10’lu gruplar halinde birleştirilerek kullanılmıştır. Destek Vektör Makinesi ve Lojistik Regresyon yöntemlerinin uygulandığı deneylerde özellik seçimi yapılarak testler tekrar edilmiştir. Tekil tweetlerle yapılan deneylerde en iyi sonuç %74,90 doğruluk oranı olarak elde edilirken, 5’li gruplar halinde birleştirilmiş tweetlerle yapılan deneylerde %96,20 ve 10’lu gruplar halinde birleştirilmiş tweetlerle yapılan deneylerde %99,00 doğruluk oranları en iyi performanslar olarak raporlanmıştır. Testlerde kelime köklerinin kullanılmasının kelimelerin kendilerini kullanmaya göre daha yüksek başarı gösterdiği ve özellik seçiminin genel olarak başarıyı yükselttiği görülmüştür. Çalışmanın sonunda, alınan bu sonuçlar tartışılmış ve gelecek çalışmalara dair öneriler sunulmuştur.
Keywords : Meslek tahmini, Meslek tespiti, Makine öğrenmesi, Doğal dil işleme, Twitter