Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBu makalede, yazarlar İngilizce metninin zorluk ve okunabilirlik düzeyi açısından sınıflandırılmasında makine öğrenimi kullanımınına yönelik yöntemleri derlemişlerdir Ayrıca, yazarlar derin öğrenme yönteminin dezavantajlarını doğruluk ve eylem hızı açısından tartışmaktadır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bilgileri almak ve metinden verileri çıkarmak için sınıflandırma kullanmak, okuyucunun içeriği anlamasını da artırır. Teknolojideki ilerlemelerin bir sonucu olarak, önceki yöntemlerden hem çok daha hızlı hem de çok daha güvenli yeni metin sınıflama metodları ortaya çıktı. Nitekim, “duygu analizi, dil tespiti, niyet tespiti, spam algılama ve konu tespiti” dahil olmak üzere bugüne kadar metni sınıflandırmak için çeşitli faktörler kullanılmıştır. İngilizce dilbiliminde, en yaygın sorunlardan biri metinleri okunabilirlik düzeylerine göre sınıflandırmaktır. Bu makalede, yazarlar İngilizce metninin zorluk ve okunabilirlik düzeyi açısından sınıflandırılmasında makine öğrenimi kullanımınına yönelik yöntemleri derlemişlerdir Ayrıca, yazarlar derin öğrenme yönteminin dezavantajlarını doğruluk ve eylem hızı açısından tartışmaktadır.
Abstract
Using classification to retrieve information and extract data from text increases the reader's understanding of the content as well. As a result of advances in technology, new methods have been proposed that not only are highly accurate but also are faster than previous methods. Various factors have been used to classify the text to date, including “Sentiment Analysis, Language Detection, Intent Detection, Spam Detection, and Topic Detection”. In English linguistics, one of the most common problems is classifying texts according to their readability level. In this article, authors have reviewed machine learning use in the classification of English text in terms of difficulty and readability level. Moreover, authors attempt to discuss the drawbacks of the deep learning method in terms of accuracy and speed of action.