Metin madenciliği yöntemleri ile yazar tanıma: Divan Edebiyatı örneği
Authorship recognition with text mining methods: The example of Divan literature
Yazar: ALİ OSMAN BİLGİN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA BERBER
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Türk Dili ve Edebiyatı = Turkish Language and Literature ; İstatistik = Statistics
Dizin: Metin madenciliği = Text mining ; Metin sınıflandırma = Text categorization

Özet:
Özellikle 21. yy'ın başından itibaren bilişim teknolojilerinin artan hızda gelişmesi ve gündelik hayatın neredeyse her aşamasına entegre olması ile birçok alanda büyük miktarda veri toplanmaya başlanmıştır. Bu verilerin sistematik bir şekilde depolanması, hızlı bir şekilde yönetilmesi ve kolaylıkla analiz edilebilmesi için veri tabanı yönetim sistemleri kullanılmaktadır. Bilişim dünyasındaki bilgilerin büyük çoğunluğu düz metin, e-posta, resim, ses ve video dosyaları gibi sistematik olmayan verilerdir. Geleneksel istatistiki yöntemler ile analiz edilemeyen bu verilerden anlamlı bilgiler çıkarabilmek için veri madenciliği, metin madenciliği, duygu analizi, görüntü ve ses işleme gibi yöntemler kullanılmaktadır. Bu çalışmada incelenen veriler de metin formatında olduğundan metin madenciliği yöntemleri kullanılmıştır. Metin madenciliğinin temel hedefleri metinlerin konularına göre ayrıştırılması, özetinin çıkarılması, başlıklarının eklenmesi ve yazarlarının belirlenmesidir. Bu çalışma ile 25 divan edebiyatı şairine ait eserlerin yazarlarını belirleyen bir sistem geliştirilmiştir. Metin madenciliğinin metin sınıflandırma algoritmalarından yararlanılarak sözcüklerin analiz edilmesine dayanan bu sistemde her bir parametrenin olası değerleri için 20 farklı model kurulmuştur. Her modelin tek tek karşılaştırılması neticesinde %91,45'lık doğruluk ve %90,23'lük f-değerine ulaşılmıştır. Böyle bir çalışmanın uzun vadede yazarı bilinmeyen eserlerin sahiplerinin tespitine dair tahminleri destekleyebileceği düşünülmektedir.

Abstract:
Especially since the beginning of the 21st century, with the increasing speed of information technology and integration into almost every phase of everyday life, a large amount of data has been collected in many areas. Database management systems are used to store such data in order to utilize them systematically, manage them quickly, and analyze them easily. The vast majority of data in the information world is non-systematic, such as pictures and audio files, text files in pdf, word and txt. formats, e-mails, and log files kept on web pages. Methods such as data mining, text mining, sentiment analysis, image and sound processing are used to extract significant information from these data, which cannot be analyzed by traditional statistical methods. For this study text mining methods have been used since the data analyzed in this study are in text format. The main target of text mining is to separate the texts according to their subjects in order to summarize them, to add their titles and to determine their authors. In this study, a system has been developed to determine the authors of 25 poetry works belonging to Divan Literature. In this system, which is based on analyzing the words by using the text classification algorithms of text mining, 20 different models have been established for the possible values of each parameter. As a result of our individual comparisons of each model, 91.26% accuracy and 90.23% f-value ratings were achieved. Such this study is thought to be able to support estimates of the identification of authors of unknown works in the long term.