Doğal dil işlemede makine öğrenme yöntemlerinin şair tanıma problemi üzerinde kıyaslanması
Comparison of machine learning methods in natural language processing on the poet recognition problem
Yazar: AYKHAN BAGHIROV
Danışman: PROF. DR. ALİ SEBETCİ
OSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİ / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu tez çalışması, doğal dil işleme ve makine öğrenimi alanlarında, farklı algoritmaların şair tanıma problemini çözmedeki performanslarını karşılaştırmayı amaçlamaktadır. Tezde, farklı şairlerin şiirlerinden oluşan bir veri seti kullanılarak çeşitli makine öğrenme algoritmalarının performansları değerlendirilmiştir. Çalışma kapsamında incelenen algoritmalar arasında Destek Vektör Makineleri, Gaussyen Naif Bayes, Çok Katmanlı Algılayıcı, Lojistik Regresyon, Stokastik Gradyan İnişi, Ekstra Rastgele Ağaçlar ve Aşırı Gradyan Artışı yer almaktadır. Tezde kullanılan veri seti, farklı şairlere ait şiirlerden oluşmakta ve bu veriler üzerinde yürütülen ön işlemler arasında metnin temizlenmesi, nitelik çıkarımı ve vektörleştirme işlemleri bulunmaktadır. Deneysel çalışma, her bir algoritmanın hiper-parametrelerinin optimizasyonu ve performans metriklerinin çıkarılmasını içermektedir. Bu değerlendirmeler, hangi algoritmanın şair tanıma problemi üzerinde daha yüksek performans gösterdiğini belirlemeye yardımcı olmuştur. Sonuçlar, Lojistik Regresyon, Stokastik Gradyan İnişi ve Ekstra Rastgele Ağaçlar yöntemlerinin diğer algoritmalara kıyasla daha yüksek doğruluk ve daha düşük hata oranları ile öne çıktığını göstermiştir. Performans açısından bu yöntemleri, Çok Katmanlı Algılayıcı, Aşırı Gradyan Artışı ve Destek Vektör Makineleri izlemiş, en zayıf performansı Gaussyen Naif Bayes algortiması göstermiştir. Bu sonuçlar, model seçimi yaparken sadece doğruluk oranlarına değil, aynı zamanda veri setinin özelliklerine, modelin varsayımlarına ve problem tanımına da dikkat edilmesi gerektiğini göstermektedir.

Abstract:
This thesis compares the performance of various methods in natural language processing and machine learning in tackling the poet recognition challenge. The thesis analyzed the effectiveness of various machine learning algorithms on a data set of poems by diverse poets. The methods investigated in the study include Support Vector Machines, Gaussian Naive Bayes, Multilayer Perceptron, Logistic Regression, Stochastic Gradient Descent, Extra Random Trees, and Extreme Gradient Boosting. The data set used in the thesis comprises of poems by various poets, and preliminary operations performed on this data include text cleaning, feature extraction, and vectorization. The experimental investigation covers the optimization of each algorithm's hyperparameters as well as the extraction of performance measures. These evaluations assisted in determining which algorithm performed best on the poet recognition problem. The results showed that the Logistic Regression, Stochastic Gradient Descent, and Extra Random Trees approaches outperformed other algorithms in terms of accuracy and error rates. In terms of performance, these algorithms were followed by Multilayer Perceptron, Extreme Gradient Boosting and Support Vector Machines, with the Gaussian Naive Bayes algorithm coming in last. These findings demonstrate that when selecting a model, consideration should be given not just to accuracy rates, but also to the characteristics of the data collection, model assumptions, and problem specification.