Türkçe Köşe Yazılarında Yapay Sinir Ağlarıyla Yazar ve Gazete Tahmin Etme

Authors : Emrah AYDEMİR

Pages : 45-56

Doi:10.24012/dumf.425754

View : 19 | Download : 11

Publication Date : 2019-03-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Doğal dil işleme alanı doküman sınıflandırma ve doğrulama işlemleri ile ilgilenmektedir. Bir metnin yazarı tespit edilmek istenirse kuşkusuz en önemli unsur kullanılacak özelliklerdir ve bu özellikler doğrudan başarıya etki edecektir. Bu çalışmada dört farklı Türkçe gazetenin her birinden 10 adet yazar rastgele olarak seçilmiş ve her bir yazarın da toplam 10 adet köşe yazısı rastgele tespit edilmiştir. Yazarı tanımaya yönelik olarak belirlenen 30 adet özellik yazar tanıma için belirlenmiş ve geri yayılımlı yapay sinir ağlarına girdi olarak verilmiştir. Çıktı olarak ise yazar adı modelinin kurgulandığı bu çalışmada eğitim ve test verileri altı farklı şekilde k-katlı çapraz doğrulama yöntemi ile ayrıştırılmıştır. İç katmandaki sinir sayıları da farklı katman ve değerlerde değiştirilerek denemeler yapılmış ve en iyi modele ulaşmak hedeflenmiştir. Çalışma sonucunda her bir gazete için farklı doğruluk oranları elde edilmiştir. En yüksek başarı oranı %86.9 iken, en düşük başarı oranı %75.0 elde edilmiştir. Başarı oranlarının birbirlerinden farklı çıkmasında ise her gazetedeki yazarın yazarlık özelliklerinin ayırt ediciliği etkili olduğu düşünülmektedir.
Keywords : Makine Öğrenmesi, Yazar Tahmini, Metin Sınıflandırma