Metin madenciliği yöntemi ile araştırma makalesi sınıflandırması
Research article classification with text mining method
Yazar: TUĞBA GÜRBÜZ
Danışman: DOÇ. DR. ÇELEBİ ULUYOL
Gazi Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı / Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Bilgi çıkarımı = Information extraction ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Metin madenciliği = Text mining ; Metin sınıflandırma = Text categorization ; Web servisleri = Web services

Özet:
Bu çalışma kapsamında metin madenciliği yöntemi ile araştırma makalelerinin konularına göre sınıflandırılması amaçlanmaktadır. Çalışma için kullanılan veri seti, "Web Madenciliği" yöntemi ile Python kodu yazılarak elde edilen araştırma makalelerinden oluşmaktadır. Metin koleksiyonu, DergiPark-Akademik internet sitesindeki "Tıp", "Sosyal", "Temel Bilimler" ve "Mühendislik" konu başlıklarındaki 16 konu alanındaki makaleleri içermektedir. Makale verileri, yazım dili İngilizce ve Türkçe olan makaleler olmak üzere iki ayrı metin koleksiyonundan oluşturulmuştur. Metin madenciliği süreçlerinin ilk adımı olan metin koleksiyonu oluşturulduktan sonra, her iki metin verilerinin öz (abstract) bölümlerine metin ön işleme ve öz nitelik seçimi adımları uygulanmıştır. Sonrasında veri madenciliğinde kullanılan, denetimli (supervised) makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarından Naive Bayes, Rastgele Orman ve Destek Vektör Makinesi algoritmaları kullanılarak makaleler konu alanlarına göre sınıflandırılmıştır. Metin madenciliğinin son adımı olan değerlendirme ve yorumlama aşamasında ise, uygulama ile her iki veri seti için algoritmaların çalışma performanslarının değerlendirilmesi ve makale yazım diline göre karşılaştırılması makine öğrenmesi performans ölçütlerine göre yapılmıştır. Araştırma bulgularına göre algoritmaların çalışma süreleri İngilizce ve Türkçe veri setleri için birbirine yakın süreler olup; en hızlı çalışan algoritma Naive Bayes iken en yavaş çalışan algoritma Destek Vektör Makinesi olmuştur. Her iki yazım dilindeki algoritma sonuçları birbirine yakın değerler olmakla birlikte genellikle en iyi sınıflandırma başarısına sahip algoritma Destek Vektör Makinesidir.

Abstract:
Within the scope of this thesis, it is aimed to classify the research articles according to their subjects with the text mining method. The data set used for the study consists of research articles that obtained by writing Python code with a state of the art web mining method. The collection of texts includes articles in 16 subject areas under the titles of "Medicine", "Social", "Basic Sciences" and "Engineering" on the DergiPark-Academic website. The article data was created from two separate text collections: Articles written in English and Turkish. After creating the text collection, which is the first step of the text mining processes, text preprocessing and feature selection steps were applied to the abstract parts of both text data. Then, the articles were classified according to their subject areas by employing Naive Bayes, Random Forest and Support Vector Machine algorithms from supervised machine learning classification algorithms used in data mining. In the evaluation and interpretation stage, which is the last step of text mining, evaluation of the performance of algorithms for both data sets and comparison according to article writing language was made according to the machine learning performance criteria with the application. According to the research results, the working times of the algorithms were close to each other for the English and Turkish data sets. The fastest running algorithm is Naive Bayes while the slowest running algorithm is Support Vector Machine. On the other hand, Support Vector Machine dominates with the best accuracy result among others. Algorithm performance in both Turkish and English languages do not differ remarkably in terms of accuracy and speed.