AI Summary & Key Takeaways
AI InsightTUBİTAK Dergipark sitesinden seçilen ve sınıfları belli olan Ar-Ge projeleri ve Ar-Ge proje içeriğine sahip makalelerden oluşan veri kümesi üzerinde yapılan deneysel çalışmalardan elde edilen değerlendirme sonuçları ile diğer klasik algoritmalar karşılaştırılmış ve özellikle Word2Vec modellerine sahip CNN’lerin daha etkili sonuçları ürettiği birçok performans parametresi ile gösterilmiştir.
📌 3 Key Takeaways
Özet
Birçok farklı sektörde metin halinde bulunan verilerden istenilen bilgilerin elde edilmesi için doğal dil işleme, metin madenciliği ve derin öğrenme yöntemleri kullanılmaktadır. Son zamanlarda artan Ar-Ge proje sayıları ve farklılaşan proje faaliyet alanları ile birlikte Ar-Ge projelerinin ait olduğu araştırma alanlarının belirlenmesi ve bu araştırma alanlarına uygun hakemlerin tespitinde yaşanan sıkıntılar nedeniyle projelerin desteklenme süreçleri olumsuz etkilenebilmektedir. Bu makalede, Ar-Ge projelerinin sınıflandırılması amacıyla öncelikli olarak çalışmanın gerçekleştirildiği veri tabanındaki veriler temizlenmiş ve doğal dil tekniklerinden biri olan “Word2Vec” kelime temsili yöntemi ile otomatik özellik öğrenme yaklaşımı kullanılarak özelliklerin sınıflandırılması amacıyla Evrişimsel Sinir Ağları (CNN-Convolutional Neural Network) modelleri oluşturulmaya çalışılmıştır. TUBİTAK Dergipark sitesinden seçilen ve sınıfları belli olan Ar-Ge projeleri ve Ar-Ge proje içeriğine sahip makalelerden oluşan veri kümesi üzerinde yapılan deneysel çalışmalardan elde edilen değerlendirme sonuçları ile diğer klasik algoritmalar karşılaştırılmış ve özellikle Word2Vec modellerine sahip CNN’lerin daha etkili sonuçları ürettiği birçok performans parametresi ile gösterilmiştir.