Metin etiketleme olarak da bilinen metin sınıflandırması verilen bir metni organize gruplara ayırma işlemidir. Metin sınıflandırıcılar, Doğal Dil İşleme yöntemlerini kullanarak metni otomatik olarak analiz edebilir ve ardından içeriğine göre bir dizi önceden tanımlanmış etiket veya kategori ataması yapabilir. Söz konusu bir Kur'an ayeti ise, etiketlenmedeki temel amaç ayetin ilgili olduğu temanın belirlenmesidir. Ancak mevcuttaki ayet etiketleme yaklaşımları öncelikli olarak Arapça dilinde ve Kur'an tefsirinde derin uzmanlığa sahip alimlerin mevcudiyetine bağlıdır. Bu çalışmada metin sınıflandırma algoritmalarını kullanarak Kur'an ayetlerinin etiketlenmesi görevinin otomatikleştirilmesi önerilmektedir. Sınıflandırma algoritmaları ile gerçekleştirdiğimiz deneylerde ayetlerin İngilizce çevirilerinin ait oldukları önceden tanımlanmış 15 kategori öznitelik olarak kullanılmıştır. Literatürdeki benzer çalışmalardan farklı olarak öznitelik seçimi aşamasında Genetik Algoritma kullanılmıştır. Böylece gerçekleştirilen bu ara adımın nihai performansa olumlu etki etmesi amaçlanmıştır. Çalışmanın sonunda çeşitli performans değerlendirme metrikleri kullanılarak sınıflandırma modellerinin başarım değerleri karşılaştırılmalı olarak verilmiştir.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2025 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.