AI Summary & Key Takeaways
AI InsightDue to the limited number of natural language processing operations in Turkish and the limited feature extraction methods in this area, the accuracy of the CNN models has increased by allowing the semantic values of the words to be included in the classification with the pre-trained Word2Vec network.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In this study, a text classification study on the Turkish Text Classification 3600 (TTC-3600) dataset was conducted using Convolutional Neural Networks (CNN) and Word2Vec method and compared with the previous study using the same dataset. In the study, two different CNN s were trained and tested on the TTC-3600 raw and stuck with Zemberek software. CNN and Word2Vec method showed better performance (93.3% accuracy) than classical statistical and machine learning based classification algorithms. Due to the limited number of natural language processing operations in Turkish and the limited feature extraction methods in this area, the accuracy of the CNN models has increased by allowing the semantic values of the words to be included in the classification with the pre-trained Word2Vec network.
Özet
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.