Daha İyi Dağıtımla İyileştirilmiş Dengesiz Veriler Üzerinde Derin Öğrenme ile Verimli Metin Sınıflandırması

Loading...
Publication Logo

Date

2022

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Open Access Color

GOLD

Green Open Access

No

OpenAIRE Downloads

OpenAIRE Views

Publicly Funded

No
Impulse
Top 10%
Influence
Average
Popularity
Top 10%

Research Projects

Journal Issue

Abstract

Teknolojik gelişmeler ve internetin yaygınlaşması, günlük olarak üretilen verilerin katlanarak artmasına neden olmaktadır.\rBu veri tufanının önemli bir kısmı sosyal medya, iletişim araçları, müşteri hizmetleri gibi uygulamalardan gelen metin\rverilerinden kaynaklanmaktadır. Bu büyük miktarda metin verisinin işlenmesi otomasyona ihtiyaç duymaktadır. Son\rzamanlarda metin işlemede önemli başarılar elde edilmiştir. Özellikle derin öğrenme uygulamaları ile metin sınıflandırma\rperformansı oldukça tatmin edici hale gelmiştir. Bu çalışmada, metin sınıflandırma başarısını daha da artırmak için veri\rdengesizliği sorununu azaltan yenilikçi bir veri dağıtım algoritması önerdik. Deney sonuçları, veri dağılımını optimize eden\ralgoritma ile sınıflandırma doğruluğunda yaklaşık %3,5 ve F1 puanında 3'ün üzerinde bir iyileşme olduğunu göstermektedir.

Description

Keywords

Engineering, Text classification;Data Imbalance;Data Distribution;Deep learning;Word Embedding., Mühendislik

Fields of Science

0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 02 engineering and technology

Citation

WoS Q

Scopus Q

OpenCitations Logo
OpenCitations Citation Count
9

Source

Turkish Journal of Science & Technology

Volume

17

Issue

1

Start Page

89

End Page

98

Collections

PlumX Metrics
Captures

Mendeley Readers : 6

Page Views

2

checked on Mar 10, 2026

Google Scholar Logo
Google Scholar™
OpenAlex Logo
OpenAlex FWCI
1.4593

Sustainable Development Goals

SDG data is not available