Makine öğrenmesi teknikleri ile metinlerin otomatik olarak sınıflandırılması
Text categorization with machine learning techniques
Yazar: AYSUN DOĞRUSÖZ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. NİLGÜN GÜLER BAYAZIT
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu tezin amacı, veri madenciliginin bir alt dalı olan metin madenciligi kapsamındagünümüzün en önemli sorunlarından olan metin sınıflama algoritmalarının matematikselmodelinin incelenmesi ve bir uygulamasının yapılmasıdır. Literatürde bu konu ile ilgili birçokçalısma yapılmıstır. Tez çalısmasında bu çalısmalar incelenmis ve sonuçlar yorumlanmıstır.Tez çerçevesinde ilk önce metin madenciligi ve metin sınıflama problemi tanıtılacaktır.Ardından metin sınıflama probleminin matematiksel ifadesi üzerinde durulacaktır. Metinsınıflama problemi uygulanmadan önce problemde kullanılacak olan metinsel verilerinüzerinde yapılan ön islem asamaları incelenecektir. Ön islem asamalarından sonrametinlerden bilgi çıkarımı, vektör uzay modeli ve metinlerin dogru sınıflandırılma yüzdesininarttırılmasına yönelik gelistirilen özellik seçim algoritmaları ele alınacaktır. Bunun yanı sırametin sınıflama için gelistirilmis olan sınıflama algoritmalarından bahsedilecek, bualgoritmaların olumlu ve olumsuz yönleri üzerinde durulacak ve algoritmalar kıyaslanacaktır.Tezin son bölümünde ise algoritma performanslarının sayısal sonuçları yer alacaktır. Eldeedilen sonuçlardan yola çıkarak özellik seçim algoritmalarının sınıflama yüzdesini ne ölçüdeetkiledigi tartısılacaktır. Sonuçlar tablolar yardımı ile yorumlanacak ve öneriler sunulacaktır.Anahtar Kelimeler: Metin Sınıflama, Vektör Uzay Modeli, Naive Bayes, Çoklu NaiveBayes, Tamamlayıcı Naive Bayes, En Yakın K Komsuluk, Bilgi Kazancı, Oransal Kazanç,Ki-Kare.

Abstract:
The aim of this thesis is to study the mathematical model of text classification algorithms,being one of the most important problems of present time, and then, to apply it to the real lifeby using the context of text mining which is a sub branch of data mining. There have been alot of studies in literature about this subject. In this thesis, these previous workings will bestudied while their results will be interpreted.In the frame of this thesis, firstly, text mining and the problem of text classification will beintroduced. After that, the formulation of classification problem will be explained. Beforeapplying the text classification problem, the pre-calculation processes of text data will beclarified to use in the problem. Following these pre-calculation processes; being aimed atvector-space model, at taking information from text and at increasing the percent of correctclassifying, the feature selection algorithms will be discussed. Besides, developed for textclassification, the classification algorithms will be illustrated and then compared with eachother by presenting their positive and negative sides.In the last section, there are the numerical results of algorithm performances. The influence offeature selection algorithms on the classification percent will be argued by using obtainedresults. Final results will be interpreted with the help of graphs and presented in tableaus.Keywords: Text Classification, Vector-Space Model, Naive Bayes, Multinomial NaiveBayes, Complement Naive Bayes, K-Nearest-Neighbor, Information Gain, Gain Ratio, Chi-Square