Derin öğrenme yöntemiyle akademik makaleler için anahtar kelime çıkarımı
Keyword extraction for academic papers by deep learning method
Yazar: GİZEM ÇAY
Danışman: PROF. DR. MEHMET KAYA
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Kuramsal Temeller Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Son zamanlarda teknolojinin gelişmesi ile birlikte haberler, sosyal medya, bankacılık, eğitim vb. her
alanda veri miktarı hızla artmaktadır. Teknolojinin hızlı gelişmesi, akademisyen sayısının artması ile birlikte
akademik alandaki veri miktarını da hızlı artırmaktadır. Verilerin sayısındaki aşırı artış doğru bilgiye
ulaşmayı zorlaştırmaktadır. Verilerdeki aşırı miktardaki artış nedeniyle, özellikle metinsel verilerde,
belgedeki verileri herhangi bir amaç kaybetmeden metni özetleyebilecek anahtar kelimelere ihtiyaç vardır.
Metinlerde bulunan uygun anahtar kelimeler bir belgenin son derece özlü bir özeti olarak hizmet edebilir ve
belgeleri kolayca düzenlememize ve içeriğine göre onları almamıza yardımcı olabilir. Fakat belgelerin büyük
bir kısmında atanmış anahtar kelimeler bulunmamaktadır. Öte yandan, yüksek kaliteli anahtar kelimelerin
manuel olarak atanması pahalı, zaman alıcı ve hataya açıktır. Bu nedenle, insanların otomatik anahtar kelime
çıkarma işlemini gerçekleştirmesine yardımcı olmayı amaçlayan çoğu algoritma ve sistem önerilmiştir.
Literatürde anahtar kelime çıkarma konusunda yapılmış çalışmalar mevcuttur. Yapılan çalışmalarda
genel olarak makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmaları kullanılmıştır. Klasik anahtar kelime
çıkarmada bir metinde en çok geçen kelimeler alınarak makalenin anahtar kelimeleri verilmektedir. Bu
çalışmada metin içinde en çok geçen kelimelerin diğer kelime grupları ile ne kadar sık geçtiğine bakılarak
anahtar kelime önerisi yapılmaktadır. Ayrıca en fazla geçen kelimelere göre elimizdeki korpusla makale
içindeki kelime gruplarını bulmadan da anahtar kelime çıkarma işlemi yapılmıştır.

Abstract:
With the development of technology recently, news, social media, banking, education, etc. The
amount of data is increasing rapidly in each area. With the rapid development of technology and the increase
in the number of academicians, the amount of data in the academic field increases rapidly. The excessive
increase in the number of data makes it difficult to reach correct information. Due to the excessive increase
in data, especially in textual data, keywords are needed that can summarize the text without losing any
purpose in the document. Appropriate keywords in the texts can serve as a highly concise summary of a
document and can help us easily organize the documents and get them based on their content. However, most
of the documents do not have assigned keywords. On the other hand, manually assigning high-quality
keywords is expensive, time-consuming and error-prone. For this reason, most algorithms and systems have
been proposed to help people perform automatic keyword extraction.
There are studies on keyword extraction in the literature. Machine learning algorithms are generally
used in the studies. In the extraction of classic keywords, the most frequently used words in a text are given
and the keywords of the article are given. In this study, the keyword suggestion is made by looking at the
most frequently used words in the text and by looking at how many words have passed with the other words.
In addition, according to the most frequently used words, with the corpus we have, the keyword extraction
process was carried out without finding the word groups in the article.