Geri Dön

Metin madenciliğinde kullanılan yöntemlerin karşılaştırılması: Siyasi parti liderlerinin grup genel toplantı konuşmaları ile bir uygulama

Comparison of techniques and methodologies used in text mining: An application with group meeting speeches of Turkish political part leaders

PDF İndir

  1. Tez No: 296124
  2. Yazar: KEZİBAN SEÇKİN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ERMAN COŞKUN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Siyasal Bilimler, Business Administration, Political Science
  6. Anahtar Kelimeler: Metin Madenciliği, N-gram, Vektör Uzay Modeli, Naive Bayes, Metin Madenciliği Uygulamaları, Konuşma, Konuşma analizi, Konuşma becerisi, Konuşma sistemleri, Liderler, Metin, Metin inceleme, Siyasi partiler, Veri madenciliği, İstatistiksel analiz, Text Mining, N-gram, Vector-space Model, Naïve Bayes, Applications of Text Mining, Speech, Speech analysis, Speaking skills, Speaking systems, Leaders, Text, Text examination, Political parties, Data mining, Statistical analysis
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sakarya Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Üretim Yönetimi ve Pazarlama Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

İletişim ve bilgisayar teknolojilerindeki gelişmelere paralel olarak, insanlar daha fazla bilgiye erişim olanağı bulmuşlardır. Bilginin çok kısa sürede toplanması, depolanması, işlenmesi ve bilgiye dönüştürülüp yeniden istenilen birimlere aktarılması ihtiyacı yeni disiplinlerin ortaya çıkmasına neden olmuştur. Metin madenciliği bu yeni disiplinlerin doğuşuyla ortaya çıkan bilgi analiz yöntemlerinden biridir ve yapısal olmayan verilerden yani metinlerden anlamlı ve kullanılabilir bilgilerin çıkarılması için metinin çeşitli istatistiksel yöntemlerle analiz edilmesini amaçlamaktadır.Bu çalışmanın amacı, metin madenciliğinin her aşamasında kullanılan dilbilgisel ve istatistiksel teknik ve algoritmaların incelenmesi ve karşılaştırılması, ayrıca sınıflandırma algoritmaların metin madenciliği uygulamalarında gösterdiği performansın incelenmesidir. Çalışmada metin madenciliği uygulaması olarak, siyasi parti liderlerinin yaptığı grup genel toplantı konuşma metinlerinin sınıflandırılması için gerekli analiz ve sonuçlarına yer vermiştir. Bu amaç doğrultusunda Türkiye'deki üç büyük siyasi parti liderine ait 10'ar konuşmanın yer aldığı 30 adet konuşmadan oluşan veri seti kullanılmıştır. Özellik çıkarımı tekniklerinden gövdeleme yöntemi, grup genel toplantı konuşmaları kullanılarak elde edilen 2-gramlar ve 3-gramlar, kelime kümeleme yöntemlerinden K-Means algoritması gibi dilbilgisel ve istatistiksel özellikler kullanılarak 8 farklı özellik vektörü oluşturulmuştur ve bu özellik vektörleri frekansa göre ve terim frekansı x ters doküman frekansı ağırlıklandırma yöntemlerine göre ağırlıklandırılmıştır. Makine öğrenmesi yöntemlerinden olan Naive Bayes, Destek Vektör Makinesi, K-En Yakın Komşuluk Algoritması ve Karar Ağaçları algoritmaları kullanılarak her bir özellik vektörünün sınıflandırmadaki başarıları karşılaştırılmıştır.Çalışmanın sonuçlarına göre, en başarılı sınıflandırma algoritması Naive Bayes ve Destek Vektör Makinesi algoritmalarıdır. Dokümanların sınıflandırılmasında, grup genel toplantı konuşmaları kullanılarak elde edilen 2-gramların ve K-Means algoritması ile elde edilen özellik vektörlerinin konuşmaları sınıflandırma üzerinde daha başarılı sonuçlar ürettikleri görülmüştür.

Özet (Çeviri)

In parallel with the developments in communication and computer technologies, much more information is available today. Collecting information in a very short time, storing, processing, transmitting and transforming it into new information for the demanding departments have given way to the emergence of new disciplines. Text mining is one of these disciplines. Text mining is analyzing un-structured data, namely texts, by means of various statistical methods to extract meaningful and usable information.The first aim of this study is to conduct research on linguistics and technical algorithms which are used in text mining, to compare them and to analyze performance of different classification algorithms with an application. In application part, the aim of this study was to determine by which political party leader the chosen party caucus speeches were made. In this thesis, on this basis, a data set made up of 30 different speeches, every 10 of which were made by one of 3 political leaders, were used. By using parsing method, a feature extraction method, and 2-grams and 3-grams gained from caucus speeches as well as word clustering methods such as K-Means algorithms having characteristics of linguistic and statistical features, 8 different feature vectors were formed. By weighting of these feature vectors were made according to weighting methods of term frequency and term frequency x inverse document frequency. By means of Naive Bayes, a machine learning method, support vector machines, k-nearest neighbor algorithm and decision trees algorithms, the success of each feature vector in classification was compared with that of others.In this study, the most successful classification methods were Naive Bayes and support vector machines. As to classifying documents, 2-grams, gained from caucus speeches, and feature vectors, obtained with the help of K-Means algorithms, were seen to produce more successful results in classifying the speeches.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    724944

    İngilizce haber metinlerinde GDT ve NOMF yöntemleri ile konu modelleme: Türkiye ve Yunanistan örneği

    Topic modeling with LDA and NMF in English news texts: The case of Turkey and Greece

    SEFA YAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik Üniversitesi

    İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA BERBER

  2. Tez No

    444175

    Mikroblog hizmetlerindeki örtük bilginin veri madenciliği teknikleri ile keşfi

    Discovery of tacit knowledge in the microblogging services by data mining techniques

    FERİDUN CEMAL ÖZÇAKIR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Enformatik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN

  3. Tez No

    479534

    Büyük veri analizi yöntemleri ve yazılım teknolojileriyle metin madenciliği

    Text mining using big data analysis methods and tools

    EVREN PALA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHava Harp Okulu Komutanlığı

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜRAY YILMAZ

  4. Tez No

    372757

    Destek vektör makineleri üzerine bir çalışma

    A study on support vector machines

    MUSTAFA MURAT ARAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TURHAN MENTEŞ

  5. Tez No

    450617

    Büyük veri araçlarından Hadoop kullanarak veri madenciliği

    Data mining using Hadoop big data tool

    MEHMET UMUT SALUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEZAİ TOKAT

Geri Dön