ULUSLARARASI HABER RAPORLARININ RAPOR İÇERİKLERİNDE KULLANILAN İFADELERE GÖRE MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMİYLE SINIFLANDIRILMASI VE DENETLENMESİ

Firdevs DURNAGÖL

Makale detayları

ULUSLARARASI HABER RAPORLARININ RAPOR İÇERİKLERİNDE KULLANILAN İFADELERE GÖRE MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMİYLE SINIFLANDIRILMASI VE DENETLENMESİ

Yazarlar:

Firdevs DURNAGÖL

Yayıncı:

Türkiye İç Denetim Enstitüsü

Ana Başlıklar:

Yönetim

Dergi:

TIDE AcademIA Research 2020 Vol.2 Issue 1, pp.91-110

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

7/2020

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000803076

Sıklık:

İki Yıllık

pISSN:

2667-5412

Özet:

 

Rapor verisinin miktarının çok olması durumunda giderek artan veri yoğunluğu içinde tasnifi ve arşivlenmesine yönelik işlemlerin yapılması zordur. Bu zorluğun aşılması, raporların denetlenmesi, düzenlenmesi ve düzeltilmesi, Karar Destek Sistemleri yollarından biri olan Makine Öğrenme ile aşılabilir. Raporların analiz edilmesi, anlamsız veriler arasından anlamlı verilerin çıkarılması, verinin kullanımı açısından büyük kolaylık sağlamaktadır. Bu yapılan araştırma, uluslararası yayın yapan büyük bir medya organının çevrimiçi olarak dünya çapında yayınladığı haber ve bilgi raporlarının makine öğrenme algoritmaları kullanılarak sınıflandırılmasına dayanmaktadır. Uygulamanın analiz aşamasında Rastgele Orman Karar Ağacı, ZeroR, Naif Bayes yöntemleri kullanılmıştır. Bu yöntemlerin sınıflandırma başarıları birbirleri ile karşılaştırılmıştır. Bunlar arasında en iyi sonuçları veren algoritma Rastgele Orman Karar Ağacı yönteminin dayandığı algoritmada parametrik değişiklikler ve düzenlemeler yapılması sonucu rapor sınıflandırmada sonuçlarda yüksek iyileştirmeler elde edilmiştir.  Başarı oranı %91’e ve performans süresi 0.47s’e çıkmıştır. Araştırmadaki veri seti içerisinde her birinden 600 rapor olacak şekilde üç adet sınıf, uluslararası konularda raporlar, spor raporları, dergi (magazin) raporlarıdır. Veri setinin bir kısmı eğitim ve bir kısmı test kümesi olarak kullanılmış, 10-katlı çapraz doğrulama yöntemi ile algoritmik doğruluklar denetlenmiştir. Bu sayede, veri seti, hem test hem de eğitim kümesi olarak kullanılmıştır. Derleme ortamı olarak Weka veri madenciliği yazılımı kullanılmıştır.

Makale detayları

ULUSLARARASI HABER RAPORLARININ RAPOR İÇERİKLERİNDE KULLANILAN İFADELERE GÖRE MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMİYLE SINIFLANDIRILMASI VE DENETLENMESİ

Yazarlar: Firdevs DURNAGÖL

Yayıncı: Türkiye İç Denetim Enstitüsü

Ana Başlıklar: Yönetim

Dergi: TIDE AcademIA Research 2020 Vol.2 Issue 1, pp.91-110

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 7/2020

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000803076

Sıklık: İki Yıllık

pISSN: 2667-5412

Sayı

Yazarlar:

Firdevs DURNAGÖL

Yayıncı:

Türkiye İç Denetim Enstitüsü

Ana Başlıklar:

Yönetim

Dergi:

TIDE AcademIA Research 2020 Vol.2 Issue 1, pp.91-110

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

7/2020

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000803076

Sıklık:

İki Yıllık

pISSN:

2667-5412