Sosyal Medya Platformu Üzerinde Gizli Anlam Analizi
Latent Semantic Analysis on Social Media Platform
Yazar: Altıntaş, Volkan; Topal, Kamil; Albayrak, Mehmet
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 16, 2019
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Natural Language Processing,Latent Semantic Analyses,Text Mining ; Doğal Dil İşleme,Gizli Anlam Analizi,Metin Madenciliği

Günlük hayatımızın vazgeçilmez bir parçası haline gelen Internet ve sosyalmedya alanındaki gelişmeler ile birlikte, bilgisayar ve mobil cihazkullanıcıların farklı mecralardaki yorumlarında büyük artış yaşanmaktadır. Bubüyük veri miktarında   artış nedeniyle,kullanıcı paylaşımlarımda konu başlıklarını ve özelliklerinin doğru ve otomatikolarak çıkarılması önemli bir problem haline gelmiştir. Çeşitli platformlardapaylaşılan kullanıcı metinleri, ilişkisel olmayan ve düzensiz verilerdir. Buverileri sınıflandırmak, büyük veri işleme ve yapay zekâ çalışma alanlarındanbiri olan doğal dil işleme için önemli bir konudur. Doğal dil işlemeninkullanım amaçları arasında, ilişkisel olmayan düzensiz metinlerden, anlamlıveriler elde etmek önemli bir çalışma konusudur. Buradan hareketle; iki insanınkarşılıklı anlaştığı doğal bir dili anlayıp, cevap verme, özet çıkarma, gibidoğal bir insan zekasının yapabildiğini çok daha hızlı yapabilmek büyük birönem taşımaktadır. Doğal dil işlemenin alt çalışma alanlarından biri olan konumodelleme, birçok belgenin hangi konuları içerdiğini ve bu konuların önemliözelliklerini ortaya koyar. Günümüzde birçok içerik sağlayıcılar,takipçilerine, anlık içeriklerin önerilmesi işleminde, konu modellemeyapılarını kullanarak, veri akışını doğru kişilere, çok hızlı bir şekilde yönlendirebilirler.Daha önceden etiketlenmiş eğitim setine gerek duymayan Gizli Anlam Analizi(Latent Semantic Indexing - LSI) algoritması bu çalışmada kullanılmıştır. Buçalışmada, Türkçe kullanıcı girdilerinin yer aldığı Ekşisözlük platformunda,“Apple”, “Samsung” ve “Microsoft” başlıklı tartışmalar elde edilerek ve butartışmaların alt konu başlıkları “Gizli Anlam Analizi” yöntemi ilemodellenmiştir. Toplanan verilerden alt konu başlıkları bulunarak, elde edilenkonu başlıkları ile kategoriler karşılaştırılmış, karşılaştırma sonucundaF-Score ile doğruluk oranı ölçülmüştür. Elde edilen F-Score değeri, %74doğruluk oranı ile bu veri seti ve bu algoritma için sınıflandırma yapıldığınıgöstermiştir.

There is a dramatic rise in the number of comments in Internet, which is an indispensable tool for our daily lives. Modelling topics and their features have become more important because of this high volume. Social media users’ texts shared in various social media websites are unstructured and not relational data. Clustering this data is one of the most important study area of Natural Language Processing which is a crucial branch of Artificial Intelligence.The purpose of NLP is to get information from unstructured data and react in proper way just like two human being understand each other via a natural language. NLP can do such these jobs faster than natural intelligence. Topic Modelling produces the results of existing topics and their features from large collection of documents.  Content providers may distribute the information to the right people fast by using topic modelling tools. In this study, we use Latent Semantic Indexing (LSI) algorithm since it does not need annotated data to train the model. We collect Turkish entries related to “Apple”, “Samsung” and “Microsoft” in EkşiSözlük and find the subtopics of the discussions. Sub topics were found and the topics were compared with the categories and F-Score was measured for accuracy. The obtained F-Score showed 74% accuracy rate for this data set and this algorithm.