NLP kullanılarak haberlerin yaş gruplarına göre sınıflandırılması
Classification of news according to age groups using NLP
Yazar: RABİA KONTUK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ METİN TURAN
İstanbul Ticaret Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Doğal dil işleme = Natural language processing

Özet:
Çalışma kapsamında haber metinlerinin yaş gruplarına göre Doğal Dil İşleme tekniğinden faydalanılarak sınıflandırılması sağlanmıştır. Çünkü gelişen teknoloji ile beraber özellikle çocuk yaş grubunun, zarar görebileceği içeriklerden uzak tutulması gerekmektedir. Her ne kadar İnternet Servis Sağlayıcıları ailelere filtreleme imkanları sunsa da ailelerin çoğu bu filtrelemeyi uygulamakta zorlanmakta veya kayıtsız kalmaktadırlar. Bu tür olumsuz durumların üstesinden gelmek için internette yayınlanan içerikler üzerinde yasal bir kontrol sistemi gerekmektedir. Python dili kullanılarak geliştirilen çalışmada Türkçe haber metinlerinin Doğal Dil işlemleri için Zemberek Kütüphanesi kullanılmıştır. Havighurst'ün Gelişim Kuramından faydalanılarak Çocukluk, Ergenlik ve Yetişkinlik yaş grupları belirlenmiştir. Belirlenen yaş gruplarına ait haberlerin bulunduğu toplamda 3925 haber öğesini içeren bir veri kümesi oluşturulmuştur. Veri kümesinin eğitim haberleri ile sözlük oluşturulup sınama haberleri ile de sözlük test edilmiştir. İlk test işleminde haberin yaş grubunu belirleme doğruluğu %71 olarak bulunmuştur. Gözlem doğrultusunda, sadece isimleri içeren sözlük ile %73'lük bir başarı elde edilmiştir. Diğer bir gözlem doğrultusunda, Ergenlik yaş grubuna ait kelimelerin diğer iki grupla örtüşmesi nedeniyle, Ergenlik yaş grubu ile Çocukluk yaş grubu birleştirilip yetişkin ve yetişkin olmayan yeni yaş grupları oluşturulmuş, sadece isimleri barındıran bir sözlük ile %83 oranında daha ayrıştırıcı bir sonuç elde edilmiştir.

Abstract:
Within the scope of the study, it was provided to classify news texts according to age groups by using Natural Language Processing technique. Because with the developing technology, especially the child age group should be kept away from the content that can be damaged. Although Internet Service Providers provide families with filtering facilities, most families find it difficult to implement this filter or remain indifferent. In order to overcome such negative situations, a legal control system is required on the content published on the internet. In the study developed using Python language, Zemberek Library was used for Natural Language operations of Turkish news texts. Childhood, Adolescence and Adulthood age groups were determined by using Havighurst's Development Theory. A dataset containing 3925 news items was created in which there are news belonging to the determined age groups. The educational news of the dataset was created and a dictionary was tested with the test news. In the first test process, the accuracy of determining the age group of the news was found to be 71%. In line with the observation, a 73% success was achieved with a dictionary containing only names. In line with another observation, since the words belonging to the Adolescence age group overlap with the other two groups, the Adolescence age group and the Childhood age group have been combined to create new adult and non-adult age groups, resulting in a distinctive result of 83% with a dictionary containing only names.