Research Article

Türkçe Köşe Yazılarında Yapay Sinir Ağlarıyla Yazar ve Gazete Tahmin Etme

Volume: 10 Number: 1 March 15, 2019

Türkçe Köşe Yazılarında Yapay Sinir Ağlarıyla Yazar ve Gazete Tahmin Etme

Öz

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.

Anahtar Kelimeler

References

  1. Amasyalı M.F., Diri B. (2006). Automatic Written Turkish Text Categorization in Terms of Author, Genre and Gender, 11th International Conference on Applications of Natural Language to Information Systems, Austria.
  2. Amasyalı, M. F., Diri, B., Türkoğlu, F. (2006). Farklı özellik vektörleri ile Türkçe dokümanların yazarlarının belirlenmesi. In The Fifteenth Turkish Symposium on Artificial Intelligence and Neural Networks (TAINN'2006).
  3. Aşlıyan, R., Günel, K. (2011). A Comparison of Syllabifying Algorithms for Turkish. Advanced Research in Computer Science, 3(1): 58-78.
  4. Brinegar, C.S. (1963). Mark Twain and the Quintus Curtius Snodgrass Letters: A Statistical Test of Authorship, Journal of the American Statistical Association, 58:85-96.
  5. Burrows, J.F. (1992). Not unless you ask nicely: the interpretative nexus between analysis and information, Literary Linguist Comput, 7:91-109.
  6. Cavnar, W. B. ve Trenkle, J. M. (1994). N-gram-based text categorization, Proceedings of SDAIR-94, 3rd Annual Symposium on Document Analysis and Information Retrieval. Information Systems Project Management, Jolyon E. Hallows, AMACOM Pres.
  7. Diri, B., Amasyalı M.F. (2003). Automatic Author Detection for Turkish Texts. Artificial Neural Networks and Neural Information Processing, pp. 138-141.
  8. Fung, G., Mangasarian, O. (2003). The Disputed Federalist Papers: SVM Feature Selection via Concave Minimization.In Proceedings of the 2003 Conference of Diversity in Computing, pp. 42-46, Atlanta, Georgia, USA.

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

-

Journal Section

Research Article

Publication Date

March 15, 2019

Submission Date

May 21, 2018

Acceptance Date

June 4, 2018

Published in Issue

Year 2019 Volume: 10 Number: 1

IEEE
[1]E. Aydemir, “Türkçe Köşe Yazılarında Yapay Sinir Ağlarıyla Yazar ve Gazete Tahmin Etme”, DUJE, vol. 10, no. 1, pp. 45–56, Mar. 2019, doi: 10.24012/dumf.425754.

Cited By