Empirical comparison of naïve bayes event models and smoothing methods for text classification
Metin sınıflandırma için yumuşatma yöntemlerinin ve saf bayes olay modellerinin deneysel karşılaştırması
- Tez No: 641478
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MURAT CAN GANİZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bayes yöntemi, Türkçe metinler, Veri madenciliği, Bayesian method, Turkish texts, Data mining
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Doğuş Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Naive bayes, kolay uygulanması ve düşük karmaşıklığı nedeniyle metin sınıflandırmada yaygın olarak kullanılan algoritmalardan biridir. Metin sınıflandırma için, Naïve bayes algoritmasının yaygın olarak kullanılan event modelleri vardır. Bunlar, Multivariate Bernoulli ve multinomial modelleridir. Çoğu çalışmada, hemen hemen her koşulda multivariate Bernoulli modele göre daha iyi performansa sahip olduğu varsayımına dayanarak model olarak multinomial model, smoothing method olarak ise Laplace seçilmiştir. Bu tez, deneysel olarak Naive Bayes event modelleri analiz etmeyi ve farklı bir bakış açısıyla yöntemleri düzgünleştirerek bu yaygın varsayıma ışık tutmayı amaçlıyor. Naive Bayes event modelleri arasındaki farkı netleştirmek için, bu modellerin metin sınıflandırma performansı İngilizce ve Türkçe olmak üzere iki farklı dildeki veri kümeleri üzerinde karşılaştırılmıştır. Kapsamlı deneyler sonucunda, multinomial modelin üstün performansının her zaman gözlenmediği görülmüştür. Multivariate Bernoulli model, farklı boyuttaki öğrenme kümelerinin olduğu koşullar altında uygun bir smoothing yöntemi ile kombine edildiğinde iyi performans gösterebilir.
Özet (Çeviri)
Naïve Bayes is one of the most commonly used algorithms in text classification due to its easy implementation and low complexity. There are two commonly referred event models in Naïve Bayes for text categorization; multivariate Bernoulli and multinomial models. A very large number of studies choose multinomial model and Laplace smoothing just based on the assumption that it performs better than multivariate model under almost any conditions. This thesis aims to shed some light into this widely adopted assumption by empirically analyzing Naïve Bayes event models and smoothing methods from a different perspective. In order to clarify the difference between these event models of Naïve Bayes, their classification performance are compared on different languages –English and Turkish-datasets. Results of our extensive experiments demonstrate that superior performance of multinomial model does not observed all the time. On the other hand, multivariate Bernoulli model can perform well when combined with an appropriate smoothing method under different training data size conditions at any training set size.
Benzer Tezler
- Üniversitelerin idari süreçlerini iyileştirmek için akıllı konuşma aracı geliştirme: Sakarya Üniversitesi vaka çalışması
Developing an intelligent conversational agent to improve administrative processes at universities: A case study of Sakarya University
KANAAN AL JAF
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMİL ÖZ
- Türkçe e-ticaret yorumlarında transformer tabanlı duygu analizi
Transformer-based sentiment analysis on Turkish e-commerce reviews
MUHAMMET ŞAMİL İKİZOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUNCAY ÖZCAN
- Domuz ciğeri ve bezelye tohumundan diamin enziminin izolasyonu saflaştırılması ve özelliklerinin incelenmesi
The Isolation of DAO from pig liver and pea seedling and purification and specification
YÜKSEL GÜVENİLİR(AVCIBAŞI)
- Performance comparison of macos bare metal, docker on mac, and linux VMon macos: A study of I/O, database, and web server workloads
Macos bare metal, Mac'te docker ve Macos'te linux VM'nin performans karşılaştırması: G/Ç, veritabanı ve web sunucusu iş yüklerinin incelenmesi
ISRAA MOQBEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Mühendislik BilimleriÜsküdar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. AHMET ŞENOL
- Comparison of various transition mechanisms from IPv4 to IPv6
IPv4'den IPv6'ya farklı geçiş mekanizmalarının karşılaştırması
FARIS AL-FAYYADH
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT KOYUNCU