@article{article_472226, title={Kelime Vektörü Yöntemlerinin Model Oluşturma Sürelerinin Karşılaştırılması}, journal={Bilişim Teknolojileri Dergisi}, volume={12}, pages={141–146}, year={2019}, DOI={10.17671/gazibtd.472226}, author={Bilgin, Metin}, keywords={Word2Vec,modeling time,training time,CBoW,Skip-Gram,natural language processing}, abstract={<span style="font-size:10pt;line-height:115%;font-family:Calibri, sans-serif;">Bu çalışmada duygu analizi için oluşturulan iki farklı veri kümesi, kelime vektörü algoritması olan Word2Vec ile modellenmiştir. Model oluşturulurken Word2Vec’in iki farklı yöntemi olan CBoW (Continous Bag of Words) ve Skip-Gram kullanılmıştır. Word2Vec ile bir metnin modelini oluşturmak için genellikle Ortalama yöntemi kullanılmaktadır. Bu çalışmada hem CBoW hem de Skip-Gram yöntemleriyle bir metni modellemek için üç farklı yöntem önerilmiştir. Model oluşturma (eğitim zamanı) süreleri her ikisi içinde ölçülmüştür. Sonuç olarak modelleme süresi açısından CBoW’un Skip-Gram’dan daha başarılı olduğu deneysel olarak gösterilmiştir. <b> <i> </i> </b> </span>}, number={2}, publisher={Gazi University}