Automatic Evaluation of Opinions Concerning FATİH Project with Text Mining Methods

In this study, it is aimed to make automatic determination of views towards the FATIH project in internet environment by using text mining methods. The study is based on two main parts. In the first step, text mining data preprocessing software was developed to convert non-structural data sets on the internet into structured data. In the second step, interpretation is automatically classified by applying machine learning algorithms on the data converted into the structural data set with the developed text mining data preprocessing software. The most important distinguishing feature of the developed text mining data preprogramming software is that its views at the data preprocessing step are not only available for the FATIH project but it is available at the data preprocessing step of all the desired text classification purposes. In the study, the texts containing 444 visions for the FATIH project were represented as vectors by the tf-idf weighting method and the model performance criteria of the classification algorithms were compared. Highest achievement for performance comparison algorithms is detected that Sequential Minimal Optimization Algorithm (88.73%). Keywords— Text mining, FATİH project, text classification, opinion mining, sequential minimal optimization algorithm. 292 BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ, CİLT: 10, SAYI: 3, TEMMUZ 2017 1. GĠRĠġ (INTRODUCTION) Son yıllarda dijital ortamda kayıt altına alınan bilgi miktarı her geçen gün artmaktadır. Dijital ortamdaki metin dosyaları, forum verileri ve eposta içerikleri gibi yapısal olmayan bu verilerin analiz edilmesi kolay değildir. Bu verilerin analizinde klasik sorgu metotları yetersiz kalmakta, bu nedenle metin yığınları içinden değerli bilginin çıkarılması için metinlerin sınıflandırılması gerekmektedir. İnternet ortamında bulunan forum verilerinin analiz edilmesi, özellikle incelenecek veri sayısı büyük ise, çok fazla emek, maliyet ve zaman isteyen bir süreçtir. Bu bağlamda forum verilerinin metin madenciliği ile otomatik tespitinin yapılması, istatistiksel olarak değerlendirilmesinde önemlidir. Günümüzde yapılan veri madenciliği ve makine öğrenmesi çalışmaları genellikle veri tabanı veya veri ambarlarındaki veriler gibi yapısal veriler üzerinde odaklanmaktadır. Fakat günlük hayatta karşılaşılan; metin dosyaları, web sayfalarında yer alan forum verileri, eposta içerikleri, makaleler, bloglar ve açık uçlu anket cevapları gibi verilere bakıldığında çoğunlukla verilerin yapısal olmayan metinsel veriler olduğu görülmektedir. Yapılandırılmış veri tipi, belirli kurallar ve sistemler doğrultusunda depolandıkları için kolay erişilebilir, düzenlenebilir ve kategorize edilebilir [1]. Yapısal olmayan veriler ise standart kurallara sahip değildir ve veri analiz süreci yapısal olan verilere göre daha karmaşıktır. Metinsel verilerin yazımında standart kurallar olmadığından bilgisayar bunları anlayamamaktadır. Her bir metnin dili ve içerdiği anlam amaca bağlı olarak çeşitlilik göstermektedir. Yapısal olmayan bilgiden içerik çıkarmak için kullanılan geleneksel yöntemler içeriği açıklayıcı sonuçlar elde edemez [2]. Bu nedenle metin verisindeki anlamın ortaya çıkarılabilmesi yani otomatik veri analizi için kullanılan yöntem metin madenciliğidir. Metin madenciliği; önceden bilinmeyen ve önemli olan bilgilerin keşfedilmesi amacıyla çok sayıda dokümanı analiz eden bir teknolojidir [3]. Metin madenciliği yöntemleri arasında metin sınıflandırma yaygın olarak kullanılmaktadır. Metin sınıflandırma bir dokümanın özelliklerine bakılarak önceden belirlenmiş belli sayıdaki kategorilerden hangisine dahil olacağını belirleme işlemidir [4]. Metin sınıflandırma için belge sınıflandırma, metin kategorilerinin belirlenmesi gibi farklı isimler de kullanılmaktadır. Metin sınıflandırma uygulamalarında Naive Bayes, Karar Ağaçları, Yapay Sinir Ağları, Destek Vektör, Örnek Tabanlı ve İstatistiksel Dil Modeli Tabanlı Sınıflandırıcılar yaygın olarak tercih edilmektedir [5]. Literatürde birçok farklı problem alanları için metin madenciliği yöntemleri kullanılmıştır. Bu çalışmalara örnek olarak; metin içerikli Türkçe dokümanların sınıflandırılması [6], müşteri memnuniyetlerinin belirlenmesinde metin madenciliği tekniklerinin kullanılması [7], akademik belgelerin otomatik olarak sınıflandırılması [8], web ortamındaki verilerden siyasi görüşlerin modellenmesi ve tahmin edilmesi [9], Türkçe dokümanlarda yapay sinir ağları ile yazar tanıma [10] ve sosyal medyada tüketicilerin markalara bakış açılarının tespiti [11] gösterilebilir.