Türkçe Haber Metinlerinin Çok Terimli Naive Bayes Algoritması Kullanılarak Sınıflandırılması

dc.contributor.authorAydemir, Emrah
dc.contributor.authorIşık, Murat
dc.contributor.authorTuncer, Türker
dc.date.accessioned2026-08-12T15:27:55Z
dc.date.issued2021
dc.departmentFırat Üniversitesi
dc.description.abstractHızla gelişen teknoloji ile verilere erişmek oldukça kolaylaşmış ancak elde edilen bu veri yığınlarının işlenmesi ve analiz edilmesi ise büyük bir problem haline gelmiştir. Bu çalışmada çevrimiçi bir haber sitesinden metin halinde toplanan yazıların, metin madenciliği ile daha önceden belirlenmiş haber kategorilerine ayrılması sağlanmıştır. Metin halinde toplanan 2248 haber verisi için iki ayrı yöntem kullanılmış ve haberlerin, birinci yöntemde %95,24'ü ikinci yöntemde ise %99,86'sı doğru olarak sınıflandırılmıştır. Türkçe dilinin özgün yapısından kaynaklı sınıflandırma yapılmasının zorluğundan dolayı bu çalışma ileriki metin madenciliği uygulamaları için faydalı olacaktır. Ayrıca elde edilen sonuçlar, literatürde yer edinmiş benzer çalışmalar ile karşılaştırılarak analiz edilmiştir.
dc.identifier.doi10.35234/fumbd.871986
dc.identifier.endpage526
dc.identifier.issn1308-9072
dc.identifier.issue2
dc.identifier.startpage519
dc.identifier.trdizinid1124800
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.35234/fumbd.871986
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/1124800
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11508/32099
dc.identifier.volume33
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.language.isotr
dc.relation.ispartofFırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.relation.tubitakinfo:eu-repo/grantAgreement/TUBITAK//
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_TR-Dizin_20260511
dc.subjectVeri madenciliği
dc.subjectmakine öğrenmesi
dc.subjectmetin sınıflandırma
dc.subjectnaive bayes
dc.subjectMetin madenciliği
dc.subjectrastgele orman
dc.titleTürkçe Haber Metinlerinin Çok Terimli Naive Bayes Algoritması Kullanılarak Sınıflandırılması
dc.typeArticle

Dosyalar