Kelime yörüngeleri ile metin sınıflandırma
Text classification with word trajectories
Yazar: İSLAM MAYDA
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MEHMET FATİH AMASYALI
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Doğal dil işleme = Natural language processing ; Metin sınıflandırma = Text categorization ; Twitter = Twitter

Özet:
Bir kişi tarafından yazılan metinler analiz edilerek, metinlerin yazarına dair hangi çıkarımların yapılabileceği sorusunun popülerliği günümüzde artarak devam etmektedir. İnternetin yaygınlaşmasıyla, elektronik ortamda üretilen ve büyük bölümü metinlerden oluşan verilerin miktarı da çok hızlı bir şekilde artmaktadır. Şimdiye kadar metinden yola çıkarak, yazarın kim olduğunu, cinsiyetini, yaşını, karakterini, hatta politik eğilimini gibi birçok özelliğini tahmin etmeye yönelik çok sayıda çalışma yapılmış ve yapılmaya devam etmektedir. Bu tezde ise iki farklı veri kümesi kullanılarak iki farklı hipotez üzerinde çalışma yapılmıştır. Birinci çalışmadaki amaç metinden yola çıkarak yazarın anksiyete veya depresyon gibi bir psikolojik hastalığının olup olmadığının tahminin yapılmasıdır, ancak bu çalışmada istenen başarı oranları elde edilememiştir. İkinci çalışmadaki amaç ise, en popüler mikroblog sitesi olan Twitter'da kimliğini açıklamadan paylaşımlar yapan kullanıcıların kim olduğunun, aday yazarların makaleleri kullanılarak tahmin edilmesidir ve bu çalışmada yüksek başarı oranları elde edilmiştir. Yapılan çalışma sonucunda, bir Twitter hesabının kime ait olduğunu tespit etmeye çalışırken, bu hesaptan paylaşılan tweetlerin her birini birer metin olarak değerlendirmektense, belirli sayıda tweeti birleştirerek oluşturulan daha uzun tweet metinlerini kullanmanın çok daha başarılı sonuçlar verildiği görülmüştür. Metinleri sayısallaştırmada kelimelerin kendilerini, köklerini ve 3-gramları kullanılmıştır. Çeşitli sınıflandırıcılar arasından en başarılı sonuçları destek vektör makineleri ile elde edilmiştir.

Abstract:
The popularity of the question, "What can be deduced about the author by analyzing the text written by his/her?" is increasingly continuing in our day. With the proliferation of the Internet, the amount of the data which is generated online and mostly consisted of texts is rapidly increasing. Up to now, numerous studies have been done based on text such as author identification, guessing the gender, age, personality, and even political tendency of the author.  In this thesis, two studies were done on two hypothesises by using two different data sets. The aim in the first study was guessing the psychological disorders of the author such as anxiety and depression based on his/her text, however the desired accuracy rates could not been obtained in this study. The aim in the second study was identification of the authors who makes sharing without revealing his/her identity on Twitter which is the most popular microblog web site, by using the articles of the candidate authors, and high accuracy rates were achieved in this study. As a result of the study conducted we perceived that, while trying to identify the author of a Twitter account, using the longer tweet texts which are obtained by concatenating the specific number of tweets gives more accurate results than using each tweet individually. The words themselves, their stems and 3-grams were used for digitizing of the texts. The most successful results were achieved with support vector machines from among several classifiers.