Kanser hastalığı ile ilgili paylaşımlar için Dirichlet ayrımı ile gizli konu modelleme
Kanser hastalığı ile ilgili paylaşımlar için Dirichlet ayrımı ile gizli konu modelleme
Yazar: Altıntaş, Volkan; Albayrak, Mehmet; Topal, Kamil
Dergi: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Vol. 36 No. 4, 2020
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Doğal dil işleme,konu modelleme,metin madenciliği,gizli dirichlet ayrımı,sosyal medya

Sosyal medya ortamlarında, kullanıcılar yaşadıkları olaylar ile ilgili edindikleri tecrübeleri paylaşmaktadır. Kişiler başlarından geçen bir olayı, yeni gördükleri bir şehri, okudukları kitabı vb. paylaşarak aynı belirli konular hakkında diğer kişilere deneyimlerini aktarmaktadır. Sosyal medya kullanan bireylerin konuştuğu konulardan biri de sağlık problemleri ve bu konudaki deneyimlerin paylaşılmasıdır. Sağlık problemi yaşayan bazı bireyler, geçirdikleri hastalıkları, gördüğü tedavileri ve sonuçlarını, her bir evresinde kazandıkları tecrübeleri sosyal ortamlarda yazarak paylaşmaktadır. Bu paylaşımlar gerek bilgilendirici gerekse hastalıkla mücadelede moral/motivasyon için diğer hastalar açısından önem arz etmektedir. Paylaşım sayısının fazla olması, hastalıkların çeşitliği ve veri miktarının büyüklüğü nedeniyle insan tarafından manuel olarak yorumlanması imkânsız hale gelmektedir. Bu çalışmada, Reddit sosyal platformu üzerinden, kanser hastalığı ile ilgili paylaşımlar toplanarak bu veriler üzerinde çalışılmıştır. Bu paylaşımlar üzerinden yapay zekâ tabanlı konu modelleme algoritmalarından “Gizli Dirichlet Ayrımı (GDA)” algoritması ile konuşulan başlıca konu başlıkları bulunmuştur. Konu başlıklarının konuşulan konu ile ilişkisi incelenmiş ve içerik analizi yapılmıştır. Kanser hastalığı ile ilgili paylaşımlar içerisinde en fazla konuşulan içeriklerin belirlenmesi hedeflenmiştir. Ayrıca t-SNE tekniği kullanılarak konuların birbiri arasındaki ilişkisi incelenmiştir. GDA algoritması ile modelleme sonucunda elde edilen konu başlıklarında bulunan kelimelerin yapılan tutarlılık testinde uyumlu olduğu görülmüştür.

Sosyal medya ortamlarında, kullanıcılar yaşadıkları olaylar ile ilgili edindikleri tecrübeleri paylaşmaktadır. Kişiler başlarından geçen bir olayı, yeni gördükleri bir şehri, okudukları kitabı vb. paylaşarak aynı belirli konular hakkında diğer kişilere deneyimlerini aktarmaktadır. Sosyal medya kullanan bireylerin konuştuğu konulardan biri de sağlık problemleri ve bu konudaki deneyimlerin paylaşılmasıdır. Sağlık problemi yaşayan bazı bireyler, geçirdikleri hastalıkları, gördüğü tedavileri ve sonuçlarını, her bir evresinde kazandıkları tecrübeleri sosyal ortamlarda yazarak paylaşmaktadır. Bu paylaşımlar gerek bilgilendirici gerekse hastalıkla mücadelede moral/motivasyon için diğer hastalar açısından önem arz etmektedir. Paylaşım sayısının fazla olması, hastalıkların çeşitliği ve veri miktarının büyüklüğü nedeniyle insan tarafından manuel olarak yorumlanması imkânsız hale gelmektedir. Bu çalışmada, Reddit sosyal platformu üzerinden, kanser hastalığı ile ilgili paylaşımlar toplanarak bu veriler üzerinde çalışılmıştır. Bu paylaşımlar üzerinden yapay zekâ tabanlı konu modelleme algoritmalarından “Gizli Dirichlet Ayrımı (GDA)” algoritması ile konuşulan başlıca konu başlıkları bulunmuştur. Konu başlıklarının konuşulan konu ile ilişkisi incelenmiş ve içerik analizi yapılmıştır. Kanser hastalığı ile ilgili paylaşımlar içerisinde en fazla konuşulan içeriklerin belirlenmesi hedeflenmiştir. Ayrıca t-SNE tekniği kullanılarak konuların birbiri arasındaki ilişkisi incelenmiştir. GDA algoritması ile modelleme sonucunda elde edilen konu başlıklarında bulunan kelimelerin yapılan tutarlılık testinde uyumlu olduğu görülmüştür.