Yüzyıllardır süregelen yazarı belirsiz metinler sorunu, internet çağının başlamasıyla oldukça artmıştır. Bu durumun en büyük sebebi internetteki verilerin çok yüksek oranını yapısal olmayan verilerin oluşturması ve bu yapısal olmayan verilerin de büyük bir bölümünü sınıflandırılmamış, yazarları belirsiz metinlerin oluşturmasıdır. Son yıllarda yapılan sınıflandırma işlemlerinde makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanılması, yazar tanıma problemlerine yeni bir bakış açısı getirmiştir. Bu çalışmada makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak yazar tanıma problemi için web tabanlı arayüze sahip uçtan uca bir uygulama geliştirilmiştir. Sınıflandırma işlemi için 37 yazarın köşe yazılarından oluşturulmuş 46715 metin verisi içeren bir derlem kullanılmıştır. Bu derlemden TF-IDF yöntemi kullanılarak öznitelikler çıkarılmış ve bir veri kümesi elde edilmiştir. Daha sonra veri kümesi, Destek Vektör Makineleri (DVM), NB (NB) ve RO (RO) gibi makine öğrenme algoritmaları ile eğitilmiş ve test edilmiştir. Test sonucunda, DVM %90 doğruluk oranıyla en iyi performansı gösteren sınıflandırıcı model olmuştur. Elde edilen DVM modeline, Python programlama dilinin kütüphanelerinden olan Flask kullanılarak bir web arayüzü geliştirilmiştir. Son olarak uygulama, kararlı ve dağıtıma uygun bir halde çalıştırılması amacıyla Docker konteynerına dönüştürülmüştür. Sonuç olarak, uçtan uca geliştirilen bir yazar tanıma uygulaması doğrudan son kullanıcı tarafından kullanılabilir biçimde sunulmuştur. Makine öğrenmesi desteğiyle web tabanlı böyle bir uygulamanın oluşturulması, yazar tanıma çalışmasını daha anlamlı ve kullanılabilir hale getirmiştir.
Berry, M. W., “Survey of Text Mining”, Computing Reviews, 45(9),548,2004
Brocard M. L., Traore I. Saad S., Woungang I., “Authorship Verification for Short Messages using Stylometry”, Computer, Information and Telecommunication Systems (CITS), 2013
Ma J., Li Y., Teng G., Wang F. Zhao Y.,”Sequential Pattern Mining for Chinese E-mail Authorship Identification”, The 3rd Intetnational Conference on Innovative Computing Information and Control (ICICIC), 2008
Diederich J., Kindermann J., Leoopold E., Paass G., “Authorship Attribution with Support Vector Machines”, Applied intelligence, 2003
Zheng R., Li J., Chen H., Huang Z., “A Framework for Authorship Identification of Online Messages: Writing Style Features and Classification Techniques”, Journal of the American Society of Information Science and Technology, 2006
Abbasi A., Hsinchun C., “Applying Authorship Analysis to Extremist-group Web Forum Messages”, IEEE Intelligent Systems, 2005
Patton J. M, Can F., “A Stylometric Analysis of Yaşar Kemal’s İnce Mehmed Tetralogy”, Computers and the Humanities, 2004
Yavanoğlu Ö., “Stilistik Özellikler Kullanılarak Yazar Tanıma İşinde Yapay Sinir Ağlarının Başarımının Değerlendirilmesi: Türkçe Köşe Yazıları”, 2017
Diri B., Amasyalı, M.F., “Automatic Turkish Text Categorization in Terms of Author, Genre and Gender”, 2006
Doğan S., “Türkçe Dökümanlar İçin N-Gram tabanlı Sınıflandırma: Yazar Tür ve Cinsiyet”, 2006
Cavnar, W. B., “Trenkle J. M., N-gram-based Text Categorization, Proceedings of SDAIR-94, 3rd Annual Symposium on Document Analysis and Information Rertrieval”. Information Systems Project Management, Jolyon E. Hallows, AMACOM Pres. 1994
Kızrak, M., Bolat B., “Derin Öğrenme ile Kalabalık Analizi Üzerine Detaylı Bir Araştırma”, Bilişim Teknolojileri Dergisi, c.11, no:11 2018
Hotho A., Nürnberger A., Paab G., “A Brief Survey of Text Mining”, 2005
Kaya S., “Doğal Dil İşleme Teknikleriyle Yazar-Kitap Tanıma”, 2018
Aksoy N., “Türkçe Dilinde Yapılmış Açık Uçlu Sınavların Doğal Dil İşleme ile Otomatik Olarak Değerlendirilmesi”, 2021
Khalid S., Khalil T., Nasreen S., “A Survey of Feauture Selection and Feature Extraction Techniques in Machine Learning” , Proceedings of 2014 Science and Information Conference, 2014
Abstract: The problem of unidentified texts, which has been going on for centuries, has increased considerably with the beginning of the internet age. The biggest reason for this situation is that very high percentage of data on the internet is composed of unstructured data, and a large part of this unstructured data is composed of unclassified texts with uncertain authors. The use of machine learning methods in classification processes in recent years has brought a new perspective to authorship identification problems. In this study, an end-to-end application with a web-based interface was developed for the authorship identification problem using machine learning methods. First of all, a corpus containing 46715 text data was created from the columns of 37 authors. Features were extracted from this corpus using the TF-IDF method and a dataset was obtained. Then the dataset is trained and tested with Support Vector Machines (SVM), NB (NB) and Random Forest (RF) machine learning algorithms. As a result of the test, SVM was the best performing classifier model with 90% accuracy. A web interface was developed for the obtained SVM model by using Flask, one of the libraries of the Python programming language. Then, the application has been converted into a Docker container to run it in a stable and distribution-friendly state. As a result, an end-to-end authorship identification application has been made to deploy available directly to the end user. The creation of such a web-based application with the support of machine learning has made the authorship identification study more meaningful and usable.
Berry, M. W., “Survey of Text Mining”, Computing Reviews, 45(9),548,2004
Brocard M. L., Traore I. Saad S., Woungang I., “Authorship Verification for Short Messages using Stylometry”, Computer, Information and Telecommunication Systems (CITS), 2013
Ma J., Li Y., Teng G., Wang F. Zhao Y.,”Sequential Pattern Mining for Chinese E-mail Authorship Identification”, The 3rd Intetnational Conference on Innovative Computing Information and Control (ICICIC), 2008
Diederich J., Kindermann J., Leoopold E., Paass G., “Authorship Attribution with Support Vector Machines”, Applied intelligence, 2003
Zheng R., Li J., Chen H., Huang Z., “A Framework for Authorship Identification of Online Messages: Writing Style Features and Classification Techniques”, Journal of the American Society of Information Science and Technology, 2006
Abbasi A., Hsinchun C., “Applying Authorship Analysis to Extremist-group Web Forum Messages”, IEEE Intelligent Systems, 2005
Patton J. M, Can F., “A Stylometric Analysis of Yaşar Kemal’s İnce Mehmed Tetralogy”, Computers and the Humanities, 2004
Yavanoğlu Ö., “Stilistik Özellikler Kullanılarak Yazar Tanıma İşinde Yapay Sinir Ağlarının Başarımının Değerlendirilmesi: Türkçe Köşe Yazıları”, 2017
Diri B., Amasyalı, M.F., “Automatic Turkish Text Categorization in Terms of Author, Genre and Gender”, 2006
Doğan S., “Türkçe Dökümanlar İçin N-Gram tabanlı Sınıflandırma: Yazar Tür ve Cinsiyet”, 2006
Cavnar, W. B., “Trenkle J. M., N-gram-based Text Categorization, Proceedings of SDAIR-94, 3rd Annual Symposium on Document Analysis and Information Rertrieval”. Information Systems Project Management, Jolyon E. Hallows, AMACOM Pres. 1994
Kızrak, M., Bolat B., “Derin Öğrenme ile Kalabalık Analizi Üzerine Detaylı Bir Araştırma”, Bilişim Teknolojileri Dergisi, c.11, no:11 2018
Hotho A., Nürnberger A., Paab G., “A Brief Survey of Text Mining”, 2005
Kaya S., “Doğal Dil İşleme Teknikleriyle Yazar-Kitap Tanıma”, 2018
Aksoy N., “Türkçe Dilinde Yapılmış Açık Uçlu Sınavların Doğal Dil İşleme ile Otomatik Olarak Değerlendirilmesi”, 2021
Khalid S., Khalil T., Nasreen S., “A Survey of Feauture Selection and Feature Extraction Techniques in Machine Learning” , Proceedings of 2014 Science and Information Conference, 2014
İ. Erdoğan, M. Güllü, and H. Polat, “Makine Öğrenmesi Algoritmaları ile Uçtan Uca Yazar Tanıma Uygulaması Geliştirme”, ECJSE, vol. 9, no. 4, pp. 1303–1314, 2022, doi: 10.31202/ecjse.1134698.