Gender identification of authors of turkish text
Türkçe metinlerde yazarın cinsiyet tahmini
- Tez No: 598726
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HADİ HAKAN MARAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çankaya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 55
Özet
Geçtiğimiz yıllara baktığımızda, bilgisayar ortamında depolanan belgelerin sayısı her geçen gün daha da artmaktadır. İnternetin yaygınlaşması ile birlikte metin tabanlı sosyal medya uygulamalarındaki kullanıcı sayısı da artış göstermektedir. Sosyal medyanın kullanımının aktif olması nedeniyle, kısa metinlerde yazar cinsiyetinin belirlenmesi, metin sınıflama kapsamında güncel bir araştırma konusu durumuna gelmiştir. İnternet ortamında kişiler cinsiyetlerini sakladıkların dolayı, bu çalışma alanı günümüzde popüler hale gelmiştir. Bu çalışmada, internet üzerinden rastgele seçilmiş ve farklı konulardan oluşan makalelerden yararlanılarak veri seti oluşturulmuştur. Oluşturulan veri setinde sınıflandırma için cinsiyet özelliği kullanılmıştır. Çalışma sırasında oluşturulan veri seti üzerinde cümle özellikleri, kelime özellikleri, karakter özellikleri ve noktalama işaretleri özelliklerinden yararlanılmıştır. Çıkan sonuçlara beş farklı sınıflandırma metodu kullanılarak, performansları birbirleriyle karşılaştırılmıştır. Çıkan sonuçlara göre en başarılı metot Rastgele Orman algoritmasıdır.
Özet (Çeviri)
The number of documents that are stored in a computerized environment is increasing day by day. Following the widespread use of the internet, the number of users of text-based social media applications is also expected to increase. In view of this, the content of text classification and the gender identification of authors of short texts have become an active research subject, due to the use of social media. This field has become popular since users often hide their genders in an internet environment. A dataset is created of articles on different subjects, chosen randomly from the internet. The property of gender is used for classification in this generated dataset. The sentence, word, character and punctuation features of these articles are utilized in a dataset created in this work. Following this, the performance of five different classification methods is compared, and the results show that the most successful method is the random forest algorithm.
Benzer Tezler
- Kelime yörüngeleri ile metin sınıflandırma
Text classification with word trajectories
İSLAM MAYDA
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET FATİH AMASYALI
- Orhan Pamuk'un ?Kar' ve 'Masumiyet Müzesi' adlı romanlarında kadının temsili
Representation of woman in Orhan Pamuk's novals named 'Kar' and 'Masumiyet Müzesi'
AYŞE ŞULE SÜZÜK
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Türk Dili ve Edebiyatıİstanbul ÜniversitesiKadın Çalışmaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEYNEP TÜL AKBAL SÜALP
- Derin öğrenme algoritmaları kullanarak yazar, tür ve cinsiyet tanıma
Author, genre and gender identification using deep learning algorithms
MELİKE BEKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTekirdağ Namık Kemal ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR TÜFEKCİ
- Age and gender identification by SMS text messages
SMS metin mesajları ile yaş ve cinsiyet belirleme
AHMAD JAMAL KHDR KHDR
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CİHAN VAROL
- Investigation of text mining methods on Turkish text
Türkçe metinler üzerinde metin madenciliği yöntemlerinin incelenmesi
EZGİ PASİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEDAT ÇAPAR