Doğadan esinlenen evrimsel algoritmalara dayalı sorgu sınıflandırması için öznitelik seçimi & seçkili bilgi erişimi için aday kümesi seçimi
Feature selection for query classification & candidate set selection for selective information retrieval based on nature inspired evolutionary algorithms
Yazar: HALİL İBRAHİM ÇAKIR
Danışman: DOÇ. DR. AHMET ARSLAN
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bilgi erişim = Information access

Özet:
Seçkili bilgi erişim sistemleri literatüründeki çalışmalar incelendiğinde tamamında önceden tanımlanmış aday kümelerinin kullanıldığı görülmektedir. Ancak bu aday kümelerinin belirlenmesinde ne tür yöntemlerin kullanıldığı net bir olarak bilgi karşımıza çıkmamaktadır. Bu tez çalışmasında seçkili bilgi erişim sistemleri için aday kümesinin belirlenmesi ve sorgu sınıflandırmasına yönelik özniteliklerin seçilmesi işlemi evrimsel algoritmaların ortak optimizasyon kapsamında kullanımıyla gerçekleştirilmiştir. Deneysel çalışmalar üç grupta değerlendirilmektedir: Seçkili Gövdeleme, Seçkili Terim Ağırlıklandırma ve her iki yaklaşımın beraber düşünüldüğü Seçkili Gövdeleme ile Terim Ağırlıklandırma. İlk iki yaklaşımda seçkili olan komponentin alternatif modelleri arasından seçim yapılırken diğer tüm komponentler sabit tutulmaktadır. Sonuncusunda ise farklı komponentlere ait modeller ikili olarak eşleştirilerek elde edilen tüm alt kümeler ayrı bir model gibi düşünülmektedir. Deneysel çalışmaların doğrulanması amacıyla k-katlı çapraz doğrulama yöntemi kullanılmıştır. Önerilen yöntemin tüm veri setlerinde en iyi ortalama olan tekil sistemden daha yüksek başarım elde ettiği gözlemlenmiştir. Ayrıca bulunan sonuçlar istatistiksel olarak anlamlı çıkmıştır. Nihai olarak elde edilen bireylerin genotiplerinde kodlanmış olan komponent ve öznitelikler bilgi erişimi kapsamında irdelenmiştir.

Abstract:
When studies in the selective information retrieval systems literature are examined, it is seen that predefined candidate sets are used in all of them. However, there is no clear information on what kind of methods were used to determine these candidate groups. In this thesis study, the process of determining the candidate set for selective information retrieval systems and selecting the attributes for query classification was carried out by using evolutionary algorithms within the scope of joint optimization. Experimental studies are evaluated in three groups: Selective Stemming, Selective Term Weighting, and Selective Stemming and Term Weighting, where both approaches are considered together. In the first two approaches, the selection is made among alternative models of a component, while all other components are kept fixed. In the third one, all subsets obtained by pairwise matching of models belonging to different components are considered as separate information retrieval systems. The k-fold cross validation method was used to verify experimental studies. It has been observed that the proposed method achieves higher performance than the single system, which is the best average for each data set. Additionally, the results found were statistically significant. The components and features encoded in the genotypes of the individuals ultimately obtained were examined within the scope of information retrieval perspective.