XVI. Türkiye'de İnternet Konferansi

BaşlıkÇevrimiçi Haber Metinlerinin Otomatik Olarak Sınıflandırlmas
ÖğrenciEvet
Yazar(lar) Yazar 1
Name: Hakan Aşan
Org: Dokuz Eylül Üniversitesi
Country: TR
E-mail: hakan.asan_AT_hotmail.com

Yazar 2
Name: Efendi Nasiboğlu
Org: Dokuz Eylül Üniversitesi
Country: TR
E-mail: efendi.nasibov_AT_deu.edu.tr
Diğer Yazar(lar)0536 509 7969
Anahtar Kelimelerİnternet, Text Madenciliği, Sınıflandırma, RSS
Özetİnternet gün geçtikçe inanılmaz derece büyüyen ve bu büyümeye bağlı olarak karmaşıklaşan bir yapıya sahiptir. Bilginin sanal alanda bu denli çok olması kullanıcılar açısından avantaj gibi görülmekle birlikte istenilen bilgiye ulaşmak gittikce önemli bir sorun haline gelmektedir. Özellikle internetteki bilginin doğal dille yazılmış olması istenilen bilgiye ulaşmayı daha zor hale getirmektedir. Bu karmaşık ancak bir o kadar zengin kaynaktan bilgiye ulaşmanın ve gerekli anlamlar çıkarmanın en etkili yollarından bir tanesi bilgiyi kategorilere ayırmaktan geçmektedir. Kategorileştirilen bilgi anlamsal farklılıklar ve benzerlikler yaratabilir, bunun sonucunda da gerekli sonuçlara varmayı kolaylaştırabilir. Metin madenciliği teknikleri gerekli bilgiye ulaşmayı hızlı ve etkin şekilde sağlamaktadır. Yapılan bu çalışma, metin madenciliği teknikleri kullanılarak, haber sitelerinin RSS (Really Simple Syndication) servislerinde anlık olarak yayınlanan haber metinlerini otomatik olarak sınıflandırmayı amaçlamıştır. Haber sitesindeki dört farklı kategoriden (ekonomi, spor, hava durumu ve sağlık) anlık olarak haberler çekilerek sınıflandırılıp haber servisi sınıflandırılması ile karşılaştırılmıştır. Önerilen yöntem %97 başarı oranı ile haber metinlerini sınıflandırmıştır.
Başlıklar Hesaplama ve Tarama motorları
Dosya  195.5 KB
 

 

Powered by OpenConf®
Copyright ©2002-2009 Zakon Group LLC