No abstract

No abstract

No abstract

No abstract

Bu çalışmada, çevrim içi reklam platformlarında oluşturulan reklam metinlerinin sektöre göre otomatik olarak sınıflandırılması için Çift Yönlü Kodlayıcı Gösterimleri (BERT) modeli kullanılmıştır. Eğitim veri setimiz 44 farklı sektöre ait yaklaşık 101.000 adet, ilgili sektör isimleri ile etiketlenmiş reklam metninden oluşmaktadır. Sınıflandırma başarımının belirli sektörler için düşük olduğu gözlemlenmiştir. Bunun, ilgili eğitim veri setindeki aykırı bazı reklam metinlerinden kaynaklandığı anlaşılmıştır. Bu sebeple sektör ve reklam metni uygunluğunu otomatik olarak tespit etmek ve veri seti için bir ön işleme gerçekleştirmek amacıyla doğal dil işleme (NLP) alanında güncel bir yöntem olan Sıfır-Atış Öğrenmesi yöntemi kullanılmıştır. Bu ön işleme çalışmasından sonra temizlenen veri seti ile yeniden eğitilen BERT modelinin sınıflandırma başarımının önemli ölçüde arttığı gözlemlenmiştir.