Türkçe Haber Metinlerinin Konvolüsyonel Sinir Ağları ve Word2Vec Kullanılarak Sınıflandırılması

Authors : Çiğdem ACI, Adem ÇIRAK

Pages : 219-228

Doi:10.17671/gazibtd.457917

View : 17 | Download : 17

Publication Date : 2019-07-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada, Konvolüsyonel Sinir Ağları (KSA) ve Word2Vec metodu kullanılarak Turkish Text Classification 3600 (TTC-3600) veri kümesi üzerinde metin sınıflandırma çalışması yapılmış ve aynı veri kümesi kullanılarak yapılan önceki çalışma ile kıyaslanmıştır. Çalışmada TTC-3600’ün ham ve Zemberek yazılımıyla gövdelenmiş halleri üzerinde iki farklı KSA eğitilmiş ve test edilmiştir. KSA ve Word2Vec metodu, klasik istatistiksel ve makine öğrenmesine dayalı sınıflandırma algoritmalarından daha iyi bir performans (%93,3 doğruluk) göstermiştir. Türkçe doğal dil işleme çalışmalarının azlığı ve bu alandaki özellik çıkarma yöntemlerinin limitli olması sebebiyle, kelimelerin semantik değerlerinin önceden eğitilmiş Word2Vec ağı ile sınıflandırmaya katılabilmesi KSA modellerinin doğruluk değerlerini arttırmıştır.
Keywords : Türkçe metin sınıflandırma, konvolüsyonel sinir ağları, derin öğrenme, word2vec