TF-IDF ve Doc2Vec Tabanlı Türkçe Metin Sınıflandırma Sisteminin Başarım Değerinin Ardışık Kelime Grubu Tespiti ile Arttırılması
Enhancing the Performance of TF-IDF and Doc2Vec based Turkish Text Categorization System with Phrase Modeling
Yazar: Kınık, Doğancan; Güran, Aysun
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 21, 2020
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; TF-IDF,Doc2Vec,Phrase detection,Ensemble learning,Text categorization ; TF-IDF,Doc2Vec,Ardışık kelime grubu tespiti,Topluluk öğrenmesi,Metin sınıflama

TF-IDF terim ağırlıklandırma ölçümü kelimelerin metinler içinde geçme sıklığı bilgisine dayalıdır. Bu ölçüm kelimeler arasındaki anlamsal ilişkiyi barındırmamaktadır. Yapay sinir ağlarına dayalı olan Doc2Vec metodu kelimeler ve kelimeleri içeren dokümanlar arasındaki anlamsal ilişkiyi barındırmakta ve yönetilebilir boyutlu doküman vektörlerinin elde edilmesini sağlamaktadır. Ardışık kelime gurubu tespitinin metin madenciliği üzerindeki olumlu etkileri literatürde sunulan pek çok çalışma tarafından belirtilmiştir. Ardışık kelime gurubu tespiti doküman içindeki anlamsal bütünlüğün sağlanması açısından önemlidir. Bu çalışmada, hem geleneksel TF-IDF terim ağırlıklandırma ölçümünün, hem de YSA’lara dayalı bir yöntem olan Doc2Vec yönteminin kullanımı ile vektörleştirilen dokümanlar üzerinde temel makine öğrenmesi sınıflandırıcılarının ve topluluk öğrenmesi algoritmalarının başarım değerleri kıyaslanmıştır. Çalışmamızda temel sınıflandırıclar olarak Naive Bayes, K-En yakın komşuluk, Lojistik Regresyon, Karar Destek Makineleri, Karar Ağaçları, Çok Katmanlı Algılayıcılar ve topluluk öğrenmesi metotlarından Rassal Orman, Torbalama ve Adaboost algoritmaları kullanılmıştır. Ayrıca son olarak  en başarılı üç sınıflandırma algoritması Çoğunluk oylaması ile birleştirilmiş ve elde edilen sonuçlar paylaşılmıştır. Sınıflandırıcılar farklı uzunluklarda haber dokümanlarını içeren 4 farklı Türkçe veri kümesi üzerinde uygulanmıştır. Çalışmamızın literatüre olan katkısı sınıflandırma aşamasına geçilmeden önce dokümanların içindeki ardışık kelime grubu tespitinin gerçekleştirilmesi ve dokümanların bu kelime öbeklerinin tek bir kelime gibi ele alınmasıyla vektörleştirildikten sonra, uygulanan sınıflandırıcıların başarım değerlerinin arttığının gösterilmesi olmuştur. Ardışık kelime grubu tespiti için kelimelerin birlikte geçme sıklığı prensibine dayalı olan bir prensip dışında, Türkçe Vikipedi’nin kelime bağlantıları da kullanılmış ve dokümanlar içinde az sayıda geçmesine rağmen anlamlı olan ardışık kelime öbeklerinin tespiti gerçekleştirilebilmiştir. Ardışık kelime grubu tespiti ile sınıflandırma deneylerinin hemen hemen tümünde daha yüksek başarım değerleri elde edilmiştir.

TF-IDF term weighting measure is based on frequency of words in texts. This measure doesn’t capture the semantic relationship between words. Doc2Vec which is based on artificial neural networks can capture the semantic relations between the words and it enables to yield document vectors of a more manageable size. Consecutive word detection has been reported to have important effects on text mining by many studies. Consecutive word phrases are important for expressing the semantic integrity within the texts. In this study, the performances of traditional machine learning classifiers and ensemble learning algorithms are compared on four different Turkish datasets which are vectorized with both traditional TF-IDF term weighting measurement and Doc2Vec method. The classifiers have been applied on 4 different Turkish datasets containing news documents of different lengths. The contributions of our study are “to apply consecutive word detection process to the documents before the classification phase” and “to show that the performances of the applied classifiers’ results have been increased after the consecutive word detection phase is applied”. In addition to the approach based on frequency of words for consecutive word detection, we also use the url links of Turkish Wikipedia. By using consecutive word detection, higher performance values are presented in almost all classification experiments.