IAD Index of Academic Documents
  • Home Page
  • About
    • About Izmir Academy Association
    • About IAD Index
    • IAD Team
    • IAD Logos and Links
    • Policies
    • Contact
  • Submit A Journal
  • Submit A Conference
  • Submit Paper/Book
    • Submit a Preprint
    • Submit a Book
  • Contact
  • Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi
  • Volume:9 Issue:4
  • CLASSIFICATION OF USER COMMENTS IN A MOBILE APPLICATION USING DATA AUGMENTATION WITH MACHINE LEARNIN...

CLASSIFICATION OF USER COMMENTS IN A MOBILE APPLICATION USING DATA AUGMENTATION WITH MACHINE LEARNING TECHNIQUES

Authors : Özer ÇELİK, Gürkan KAPLAN
Pages : 1398-1407
Doi:10.21923/jesd.906211
View : 33 | Download : 15
Publication Date : 2021-12-20
Article Type : Research Paper
Abstract :Son yıllarda sosyal medya kullanımının artması ile beraber neredeyse her konuda takip edilemeyecek kadar çok yorum bulunmaktadır. Bu yorumlar hem olumlu hem de olumsuz yorumlar içermektedir. Fakat günümüzde çok sayıda yorumu takip etmek neredeyse imkansızdır. Bu çalışmada açık erişimli Anadolu Üniversitesi’nin mobil uygulamasına yapılan kullanıcı yorumlarının çeşitli makine öğrenmesi teknikleri ile metin sınıflandırması yapıldı. Uygulamaya yapılan yorumların içerikle mi yoksa uygulama ile mi ilgili olduğu tahmin edilmeye çalışıldı. Buna ek olarak aşırı örnekleme ve az örneklemenin metin sınıflandırma performansına etkisi incelendi. Bu amaçla sentetik azınlık aşırı örnekleme tekniği insert ignore into journalissuearticles values(Smote);, yoğun en yakın komşu az örnekleme tekniği insert ignore into journalissuearticles values(CNN); ve rasgele az örnekleme tekniği insert ignore into journalissuearticles values(RUS); veri setine uygulandı. Mobil uygulamadan alınan 1008 kullanıcı yorumu içerik ve uygulama açısından süreçlerden geçirilerek sınıflandırıldı. Smote aşırı örnekleme sınıflandırmasında ANN algoritması %93.57 doğrulukla en iyi sınıflandırma olarak bulundu. CNN algoritmasında Rassal Orman algoritması %72.22 doğrulukla en iyi sınıflandırmalar olarak bulundu. RUS tekniğinde ise Aşırı Gradient artırma %84.44 doğrulukla en iyi sınıflandırma olarak bulundu.
Keywords : Metin sınıflandırma, Makine öğrenmesi, Yapay Zeka, Doğal dil işleme

ORIGINAL ARTICLE URL

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.


Index of Academic Documents
İzmir Academy Association
CopyRight © 2023-2026