Belge Sınıflandırması
---------------------

Belge sınıflandırması veya belge kategorizasyonu, kütüphane bilimi, bilgi bilimi ve bilgisayar biliminde önemli bir konudur. Bu görev, bir belgeyi bir veya daha fazla sınıfa veya kategoriye atamayı içerir. Bu atama işlemi genellikle "manuel olarak" (veya "entelektüel olarak") veya algoritmik olarak gerçekleştirilebilir. Belgelerin entelektüel olarak sınıflandırılması genellikle kütüphane biliminin alanına girerken, belgelerin algoritmik olarak sınıflandırılması esas olarak bilgi bilimi ve bilgisayar biliminde incelenir. Ancak, bu iki yaklaşım arasında önemli örtüşmeler bulunmaktadır ve bu nedenle belge sınıflandırma konusunda disiplinler arası araştırmalar mevcuttur.
Belgeler, metin, resim, müzik vb. gibi farklı türlerde olabilir ve her bir türün kendine özgü sınıflandırma zorlukları bulunmaktadır.

Belgeler, içeriklerine göre veya diğer özelliklerine (belge türü, yazarı, basım yılı vb.) göre sınıflandırılabilir.
İçeriğe dayalı yaklaşımda, belgenin içeriği ve teması dikkate alınarak sınıflandırma yapılır. Bu yöntemde, belgenin metin içeriği incelenir ve belgeye en uygun sınıflar belirlenir. İsteğe dayalı yaklaşımda ise, belgenin sahibi veya kullanıcısı tarafından belirlenen önceden tanımlanmış kategoriler kullanılır. Bu yaklaşımda, kullanıcılar belgeyi istedikleri kategoriye atarlar.

İçerik Tabanlı(Contend-based) ve İsteğe Dayalı(Request-oriented) Sınıflandırma
------------------------------------------------------------------------------

İçerik bazlı sınıflandırma, bir belgedeki belirli konulara verilen önemin, belgenin atanacağı sınıfı belirlediği bir sınıflandırma türüdür. Örneğin, kütüphanelerde sınıflandırma için genel bir kural, bir kitabın içeriğinin en az %20'sinin kitabın atanacağı sınıfla ilgili olması gerektiğidir. Otomatik sınıflandırmada ise, verilen kelimelerin bir belgede görünme sayısı gibi metrikler kullanılabilir.

Talep odaklı sınıflandırma veya indeksleme, kullanıcı talebinin belgelerin nasıl sınıflandırılacağını etkilediği bir sınıflandırma yaklaşımıdır. Bu tür bir sınıflandırmada, sınıflandırıcı şu soruları sorar: "Bu varlık hangi tanımlayıcılar altında bulunmalıdır?" ve "tüm olası sorguları düşünerek, eldeki varlığın hangileriyle ilgili olduğuna karar verin."

İstek odaklı sınıflandırma, belirli bir hedef kitleye veya kullanıcı grubuna yönelik olarak yapılan sınıflandırmadır. Örneğin, feminist çalışmalara odaklanan bir kütüphane veya veritabanı, tarihi bir kütüphaneyle karşılaştırıldığında belgeleri farklı şekilde sınıflandırabilir veya dizinleyebilir. Ancak, istek odaklı sınıflandırmayı politika tabanlı sınıflandırma olarak düşünmek daha uygun olabilir: Sınıflandırma belirli ideallere göre yapılır ve sınıflandırmayı yapan kütüphanenin veya veritabanının amacını yansıtır. Bu nedenle, istek odaklı sınıflandırma sadece kullanıcı çalışmalarına dayalı bir sınıflandırma veya indeksleme değildir. Yalnızca kullanım veya kullanıcılarla ilgili ampirik veriler uygulandığında, istek odaklı sınıflandırma, kullanıcı tabanlı bir yaklaşım olarak kabul edilmelidir.

Sınıflandırma ve İndeksleme
---------------------------

Belgeleri sınıflara atamak ("sınıflandırma") ile konuları belgelere atamak ("konu indeksleme") arasında yapılan bazı terminolojik ayrımların verimli olmadığına dair bir görüş bulunmaktadır. Frederick Wilfrid Lancaster'ın da belirttiği gibi," bu ayrımların anlamsız olduğu ve sadece kafa karışıklığına yol açtığı" ifade edilir. Bu görüş, bir sınıflandırmanın gerçekte bir eş anlamlılar sözlüğüne dönüştürülebileceği ve bu işlemin tersinin de yapılabileceği gerçeğiyle desteklenmektedir. Bir belgeye bir terim atayarak (örneğin, kontrollü bir sözlükten bir terim seçerek), bu belgeyi o terim tarafından indekslenen dokümanlar sınıfına atamak anlamına gelir (yani, X olarak indekslenen veya sınıflandırılan tüm dokümanlar aynı doküman sınıfına aittir). Başka bir deyişle, bir belgeyi etiketlemek, onu o etiket altında indekslenen belge sınıfına atamakla aynı şeydir.

Otomatik Belge Sınıflandırması
------------------------------

Otomatik belge sınıflandırma görevleri genellikle üç ana türe ayrılır:

1. **Denetimli Belge Sınıflandırması**: Bu türde, harici mekanizmalar (örneğin, insan geri bildirimi) belgeler hakkında doğru sınıflandırma bilgisini sağlar. Bu yöntemde, belgeler önceden tanımlanmış sınıflara atanır ve sınıflandırma süreci insan denetimi altında gerçekleşir.

2. **Denetimsiz Belge Sınıflandırması (Belge Kümeleme)**: Bu türde, sınıflandırma için harici bilgi kullanılmadan belgeler gruplara veya kümeler halinde sınıflandırılır. Benzer özelliklere sahip belgeler bir araya getirilerek doğal gruplamalar oluşturulur.

3. **Yarı Denetimli Belge Sınıflandırması**: Bu tür, belgelerin bazı kısımlarının dış mekanizmalar tarafından etiketlendiği bir yaklaşımı içerir. Bu yöntemde, belirli bir kısmı denetimli olarak sınıflandırılmış belgeler ve denetimsiz olarak sınıflandırılan belgelerin bir kombinasyonu kullanılabilir.

Çeşitli lisans modelleri altında birçok yazılım ürünü mevcuttur ve bu ürünler genellikle belge sınıflandırma görevlerini desteklemek için kullanılır.

##### Teknikler

Otomatik belge sınıflandırma teknikleri şunları içerir;

* Yapay Sinir Ağı(Artificial neural network)
* Konsept Madenciliği (Concept Mining)
* ID3 veya C4.5 gibi karar ağaçları
* Beklenti Maksimizasyonu
* Anında Eğitilen Sinir Ağları
* Gizli Anlamsal İndeksleme
* Çoklu Örnek Öğrenme
* Naive Bayes Sınıflandırıcısı
* Doğal Dil İşleme Yaklaşımları
* Kaba Küme Tabanlı Sınıflandırıcı
* Yumuşak Küme Tabanlı Sınıflandırıcı
* Destek VEktör Makineleri (SVM)
* K-en yakın komşu algoritmaları
* tf-idf

Uygulamalar
-----------

Sınıflandırma teknikleri çeşitli alanlarda uygulanmaktadır:

1. **Spam Filtreleme**: E-posta spam mesajlarını meşru e-postalardan ayırmaya çalışan bir işlem.

2. **E-posta Yönlendirme**: Genel bir adrese gönderilen bir e-postanın konuya bağlı olarak belirli bir adrese veya posta kutusuna yönlendirilmesi.

3. **Dil Tanımlama**: Bir metnin dilini otomatik olarak belirleme. 

4. **Tür Sınıflandırması**: Bir metnin türünü otomatik olarak belirleme.

5. **Okunabilirlik Değerlendirmesi**: Bir metnin okunabilirlik derecesini otomatik olarak belirleyerek farklı yaş grupları veya okuyucu türleri için uygun materyalleri bulma amacıyla veya daha büyük bir metin basitleştirme sisteminin parçası olarak kullanma. 

6. **Duygu Analizi**: Bir konuşmacının veya yazarın bir konuya veya bir belgenin genel bağlamsal kutupluğuna ilişkin tutumunu belirleme. 

7. **Halk Sağlığı Sürveyansında Sosyal Medya Kullanımı ile Sağlıkla İlgili Sınıflandırma**: Sosyal medyayı kullanarak halk sağlığıyla ilgili verilerin sınıflandırılması. 

8. **Makale Triyajı**: Manuel literatür kürasyonu için makalelerin seçilmesi, örneğin biyolojide manuel olarak derlenmiş ek açıklama veritabanlarının oluşturulmasının ilk adımı olarak yapılan işlem.

Bu teknikler, belgelerin içeriğini veya özelliklerini analiz ederek, onları belirli kategorilere veya sınıflara atamak için kullanılır.

Ayrıca Bakınız
--------------

* Kategorizasyon
* Sınıflandırma (belirsizliği giderme)
* Bileşik Terim İşleme
* Konsept tabanlı görüntü indeksleme
* İçerik tabanlı görüntü alımı
* Ondalık bölüm numaralandırma
* Belge
* Belge alımı
* Belge kümeleme
* Bilgi alma
* Bilgi organizasyonu
* Bilgi Organizasyon Sistemi
* Makine öğrenme
* Ana Dil Tanımlaması
* Dize metrikleri
* Konu (belgeler)
* Konu indeksleme
* Denetimli öğrenme , denetimsiz öğrenme
* Metin madenciliği , web madenciliği , kavram madenciliği

Referanslar
-----------