Classification of news according to age groups using NLP

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0002-2132-0973en_US
dc.authorid0000-0002-1941-6693en_US
dc.contributor.authorKontuk, Rabia
dc.contributor.authorTuran, Metin
dc.date.accessioned2021-02-07T11:56:09Z
dc.date.available2021-02-07T11:56:09Z
dc.date.issued2020en_US
dc.departmentFakülteler, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümüen_US
dc.description.abstractBu çalışmada, Doğal Dil İşleme kullanılarak elektronik ortamlardaki haberlerin yaş gruplarına göre etiketlenmesi amaçlanmıştır. Haber sitelerinden toplanan haber veri setinin eğitim amaçlı seçilmiş olanları, NLP Zemberek Kütüphanesi kullanılarak Python dili ile işlenmiş, Havighurst’ün “Gelişim Kuramı” nın güncel duruma adapte edilmiş Çocukluk, Ergenlik ve Yetişkinlik yaş gruplarını temsil edebilecek kelime sözlüğü oluşturulmuştur (her kelimenin hangi yaş grubuna uygun olduğu). Daha sonra, bu sözlük kullanılarak haber veri setinin test amaçlı seçilmiş olanlarının sınıflarını belirlemek üzere bir sınıflandırıcı önerilmiştir. Testler sonucunda, geliştirilen sözlüğün 0.70 oranında doğru sınıfı tespit edebildiği görülmüştür.en_US
dc.description.abstractIn this study, it is aimed to label the news in electronic media according to age groups by using Natural Language Processing. The selected ones for training in the news dataset collected from the news sites were processed in Python language using the NLP Zemberek Library, and a vocabulary dictionary that could represent Childhood, Adolescence and Adult age groups of Havighurst's Development Theory adapted to the current situation was created (which age group of each word as appropriate). A classifier was then proposed to determine the classes of the news dataset selected for testing using this dictionary. As a result of the tests, it was seen that the developed dictionary can detect the correct class with a success rate of 0.70.en_US
dc.identifier.doi10.29109/gujsc.686177en_US
dc.identifier.endpage382en_US
dc.identifier.issue2en_US
dc.identifier.startpage372en_US
dc.identifier.trdizinid368157en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11467/4667
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.29109/gujsc.686177
dc.identifier.volume8en_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizinen_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherGazi Üniversitesien_US
dc.relation.ispartofGazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknolojien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectHaber Yaş Grubu Tespitien_US
dc.subjectYaş Grubu Sözlüğüen_US
dc.subjectZembereken_US
dc.subjectDoğal Dil İşlemeen_US
dc.subjectNews Age Groupen_US
dc.subjectDetectionen_US
dc.subjectAge Group Dictionaryen_US
dc.subjectNatural Languageen_US
dc.subjectProcessingen_US
dc.titleClassification of news according to age groups using NLPen_US
dc.title.alternativeNLP Kullanılarak Haberlerin Yaş Gruplarına Göre Sınıflandırılmasıen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
5876 NLP Kullanılarak Haberlerin Yaş Gruplarına Göre Sınıflandırılması.pdf
Boyut:
895.44 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.56 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği (İngilizce Destekli) Bölümü Koleksiyonu
TR Dizin İndeksli Yayınlar