Metin Sınıflandırma için Öznitelik Ağırlıklandırma Metotlarının Lokal Öznitelik Seçim Metotları Üzerindeki Rolü

Abstract

İnternet teknolojilerinin gelişimiyle birlikte metinsel verilerde ciddi bir artış yaşanmıştır. Bu metinsel verilerin anlamlı hale gelebilmesi için otomatik metin sınıflandırma yaklaşımları önemli hale gelmiştir. Otomatik metin sınıflandırma yaklaşımlarında öznitelik seçimi ve öznitelik ağırlıklandırma önemli bir yer tutar. Bu çalışmada, öznitelik ağırlıklandırma metotlarının lokal öznitelik seçim metotları üzerindeki etkisi ayrıntılı bir şekilde incelenmiştir. Çalışmada iki farklı ağırlıklandırma metodu, üç farklı lokal öznitelik seçim metodu, üç farklı kriter veri kümesi ve iki sınıflandırıcı kullanılmıştır. En yüksek Mikro-F1 ve Makro-F1 skoru, Reuters-21578 veri kümesi için 92.88 ve 65.55, 20Newsgroup veri kümesi için 99.02 ve 98.15, Enron1 veri kümesi için 97.19 ve 93.40’tır. Deneysel sonuçlar, OddsRatio (OR) öznitelik seçim metodu, Terim Frekansı (TF) öznitelik ağırlıklandırma ve Destek Vektör Makinesi (DVM) sınıflandırıcı kombinasyonu ile daha iyi sonucun elde edildiğini göstermektedir.