No abstract

Bu çalışmada, Konvolüsyonel Sinir Ağları (KSA) ve Word2Vec metodu kullanılarak Turkish Text Classification 3600 (TTC-3600) veri kümesi üzerinde metin sınıflandırma çalışması yapılmış ve aynı veri kümesi kullanılarak yapılan önceki çalışma ile kıyaslanmıştır. Çalışmada TTC-3600'ün ham ve Zemberek yazılımıyla gövdelenmiş halleri üzerinde iki farklı KSA eğitilmiş ve test edilmiştir. KSA ve Word2Vec metodu, klasik istatistiksel ve makine öğrenmesine dayalı sınıflandırma algoritmalarından daha iyi bir performans (%93,3 doğruluk) göstermiştir. Türkçe doğal dil işleme çalışmalarının azlığı ve bu alandaki özellik çıkarma yöntemlerinin limitli olması sebebiyle, kelimelerin semantik değerlerinin önceden eğitilmiş Word2Vec ağı ile sınıflandırmaya katılabilmesi KSA modellerinin doğruluk değerlerini arttırmıştır.