Akademik İçeriklerde Veri Sınıflandırma Teknikleri

Akademik dünyada “sınıflandırma”, yalnızca makine öğrenmesi derslerinde anlatılan bir algoritma ailesi değil; bilimsel iddianın düzeni ve kanıt mimarisinin omurgasıdır. Bir makaleyi konu alanlarına ayırmaktan, derlemelerde çalışma türlerini (RCT, kohort, olgu-kontrol) sınıflamaya; öğrencilerin açık uçlu yanıtlarını başarı düzeyine göre etiketlemekten, hasta notlarını ICD kodlarına eşlemeye; politika belgelerini içerik türüne, tezleri disipline, ölçek maddelerini alt boyutlara yerleştirmeye kadar çok geniş bir yelpazede sınıflandırma teknikleri kullanılır. “Doğru sınıf, doğru gerekçeyle, tekrarlanabilir biçimde” hedefi gerçekleştiğinde araştırma aranabilir, karşılaştırılabilir, biriktirilebilir hâle gelir.

1) Problem Çerçevesi: Ne Sınıflıyoruz, Neden Sınıflıyoruz?

Sınıflandırmanın ilk hatası, ne’yi sınıfladığını ve neden gerektiğini açık yazmamaktır.

• Örnekler:

  • Metin: Tez özetlerini disipline göre (Eğitim, Sağlık, İktisat…) etiketleme.

  • Belge türü: Araştırma makalesi, derleme, vaka sunumu, metodoloji.

  • Öğrenci cevapları: Açık uçlu yanıtları tam/eksik/yanlış.

  • Klinik notlar: İlaç advers olay var/yok.

• Neden: Arama ve keşif, sistematik derleme otomasyonu, kalite izlemi, risk triage, kişiselleştirme, veri yönetişimi.

• Çıktı türleri:

  • İkili (var/yok), çok sınıflı (k sınıf), çok etiketli (bir belgeye birden fazla etiket), hiyerarşik (üst–alt konu ağacı).

• Kısıtlar: Sınıf dengesizliği, etiket gürültüsü, domain kayması (yıl, kurum, dil değiştikçe), gizlilik.

Uygulama kalıbı: “Hedefimiz, 2018–2025 arası tez özetlerini disipline göre çok sınıflı ve alt alanlara göre hiyerarşik sınıflandırmak; kullanım: kütüphane keşif kalitesini artırmak. Sınıf dengesizliği bekleniyor (Mühendislik >> Müzik).”

---

2) Etiket Mimarisi ve İnter-Kodlayıcı Uyum: Sınıfın Anlamı Standart Olmalı

Akademik içerikte sınıf etiketleri; tez yönergeleri, dergi alan tanımları veya sözlüklere (MeSH, ACM CCS, JEL, ERIC) dayanmalıdır.

• Kod kitabı (codebook): Tanım, dahil/dışla kuralları, örnekler, karşı-örnekler.

• Çift kodlama ve uyum: En az iki kodlayıcı, Cohen’s κ veya Krippendorff’s α ile güvence. Düşük uyum → tanım revizyonu.

• Etiket ağacı: Üst düzey (örn. Sağlık) → alt düzey (Halk Sağlığı → Aşı) → mikro etiket (Aşı tereddüdü).

• Sürümleme: Etiketler değiştikçe v2, v3 sürümleri; eğitim/test ayrımları korunarak.

Rapor cümlesi: “Etiketleme kod kitabı yayımlandı; 600 ortak örnekte κ=0,81.”

---

3) Özellik Mühendisliği I — Metin: Klasikler ve Dönüşümler

• Klasikler: BoW, TF–IDF, n-gram (1–3), karakter n-gram (dil/biçim farklarına dayanıklı).

• Önişleme: Küçültme, tokenizasyon, noktalama, sayı ve denklem işleme, lemmatizasyon; referans/alıntı bölümlerini maskeleme.

• Alan sözlükleri: MeSH/JEL/ERIC terimleri, bigram (“randomized trial”), trigram (“machine learning model”).

• Dönüşümler: log(1+x) TF, sublinear TF, LSA (SVD), hashing trick (yüksek boyutta verimli).

• İpucu: Uzun akademik metinde bölüm-bazlı özellik (Öz–Giriş–Yöntem–Bulgular–Tartışma) eklemek doğruluğu artırır.

---

4) Özellik Mühendisliği II — Gömme (Embeddings) ve Temsil Öğrenme

• Kelime gömme: Word2Vec, fastText (morfolojiye duyarlı).

• Cümle/belge gömme: Doc2Vec, Sentence-BERT, E5, instructor tarzı temsilciler.

• Havuzlama: [CLS], ortalama, max-pooling, attention pooling.

• Domain uyarlama: Akademik korpusla (tez/makale) continual pretraining küçük de olsa faydalı.

• Hibrit: TF–IDF + embedding birleştirmek (stacking) çoğu pratikte kazanç sağlar.

---

5) Algoritma Yelpazesi: Doğru İşe Doğru Araç

• Doğrusal hat: Lojistik regresyon (L2/L1), Linear SVM → yüksek boyutta güçlü, açıklanabilir.

• Ağaç ailesi: Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost/LightGBM) → nitelik etkileşimlerinde iyi, önemli öznitelik çıkarımı.

• Sinir ağları: CNN (kısa n-gram kalıpları), RNN (sıralı), Transformer (uzun bağlam, bağlamsal anlam).

• Zero/Few-shot: Büyük dil modelleriyle (LLM) etiket/örnek üzerinden prompt veya adapter temelli sınıflandırma; küçük veri senaryolarında güçlü.

• Kural tabanlı: Düşük hacimde “yüksek kesinlik” gerekirken (etiket-politikası) regex/kelime listeleri + zayıf denetim.

Prensip: Basitten başlayın (LR/SVM), veri ve hedef büyüdükçe kademeli modernleştirin.

---

6) Çok Etiketli ve Hiyerarşik Sınıflandırma: Gerçek Akademik Hayat

• Çok etiketli: Bir makale “Makine Öğrenmesi” ve “Eğitim Teknolojisi” olabilir. Çıktı etiket vektörüdür (sigmoid + eşik).

• Hiyerarşik: Üst sınıf → alt sınıf; ya yerel sınıflandırıcılar (her düğümde bir model) ya da global (tek model, etiket dizisi).

• Değerlendirme: Hamming loss, örnek-başına F1, hiyerarşik F1 (yanlış ama yakın etiketin cezası daha düşük).

• İpucu: Üst düzeyi önce tahmin edip alt modelleri oraya koşullu çalıştırmak hız ve doğruluk sağlar.

---

7) Dengesiz Sınıflar ve Azınlık Etiketleri

Akademik dünyada “nadir” sınıflar kıymetlidir (ör. etik ihlal bildirimi).

• Çözümler:

  • Veri seviyesi: SMOTE/ADASYN (temkinli), sınıf-ağırlıklı örnekleme, azınlık sınıfa hedefli aktif öğrenme.

  • Kayıp seviyesi: Sınıf ağırlıklı kayıp, focal loss.

  • Karar seviyesi: Eşik (threshold) ayarlama, cost-sensitive kararlar.

• Rapor: Sadece makro-F1 değil; min sınıf F1, PR-AUC ve yakalama oranı (recall@k) yazın.

---

8) Değerlendirme Metriği Anatomisi: Doğru Metriği Seçmek

• Karmaşıklık: Accuracy dengesiz setlerde yanlıdır.

• Öneriler:

  • İkili: ROC-AUC (genel ayırma), PR-AUC (nadir sınıfta daha anlamlı), F1, MCC.

  • Çok sınıflı: Makro/mikro F1, balanced accuracy.

  • Çok etiketli: Hamming loss, örnek-F1, subset accuracy (katı).

  • Hiyerarşik: Hierarchical precision/recall/F1.

• İstatistiksel anlam: GA (bootstrap) veya McNemar/Permutation ile model farklarını sınayın.

---

9) Kalibrasyon ve Karar Eşikleri: “%70 Ne Demek?”

Akademik kararlar çoğu zaman olasılık ister.

• Kalibrasyon: Platt scaling, isotonic regression; beklenen–gözlenen eğrileri.

• Eşik seçimi: F1’i maksimize eden eşik; maliyet duyarlılığı (FN>>FP ise eşik düşür).

• Rapor: “Model olasılıkları isotonic ile kalibre edildi; eşik=0,38 (F1 maks).”

---

10) Etiket Gürültüsü ve Zayıf Denetim (Weak Supervision)

Gerçek hayatta etiketler hatalı/eksik olabilir.

• Stratejiler:

  • Programlanabilir kurallar (heuristics, distant supervision), label model (Snorkel yaklaşımı) ile gürültülü etiket topla.

  • Co-teaching: İki öğrenci modeli birbirinin “zor” örneklerini filtreler.

  • Loss correction: Bootstrap loss, symmetric cross-entropy.

• İnsan döngüsü: Şüpheli örnekleri akıllı sıralayıp uzmana gönderin.

---

11) Yarı-Denetimli, Aktif ve Aktarım (Transfer) Öğrenme

• Yarı-denetimli: Pseudo-labeling, consistency regularization (FixMatch), self-training; etiketli az, etiketsiz çok senaryosunda güçlü.

• Aktif öğrenme: Belirsiz (uncertainty), temsilci (diversity), sınıf koşullu seçki; etiketi pahalı örnekleri verimli seçin.

• Aktarım öğrenme: Önceden eğitilmiş dil modellerini alan verisiyle ince ayarlamak; adapters/LoRA veri ve compute dostu.

---

12) Çok Dilli ve Kesişen Diller: Çapraz-Dil Sınıflandırma

• Yaklaşım: Çok dilli gömmeler (mBERT, XLM-R), çeviri-tabanlı yaklaşımlar (translate-train/test).

• Kod-karışımı: Karakter n-gram + alt-birim (subword) işleri kolaylaştırır.

• Değerlendirme: Dil bazında metrik; düşük kaynaklı diller için insan değerlendirme ekleyin.

---

13) Açıklanabilirlik (XAI): Hakem “Neden?” Diye Sorduğunda

• Yerel açıklamalar: LIME/SHAP (kelime katkıları), integrated gradients (derin modeller).

• Küresel açıklamalar: Özellik önem sıraları; sınıf bazlı karakteristik n-gram listeleri.

• Model kartları: Eğitim verisi, kullanım sınırları, yanlılık riskleri.

• Görseller: Isı haritalı kelime vurgusu + karşı örnekler (counterfactuals).

---

14) Üretken Yapay Zekâ ile İpucu-Temelli (Prompt) Sınıflandırma

• Zero-shot: Etiket tanımlarıyla görev; “Bu özet hangi alana ait? Seçenekler: …”

• Few-shot: 3–10 örnekli ipuçları; etiket açıklaması + sınır durum örneği.

• Guardrail: Talimat-öncesi sistem mesajı ve biçim zorlayıcı çıktı (JSON/tek etiket).

• Hibrit: LLM → aday etiketler → küçük bir denetimli modelle son karar (re-ranker).

• Değerlendirme: LLM çıktı stabilitesi (tohum ve “temperature”), kural denetimi ve insan doğrulaması.

---

15) Boru Hattı (Pipeline) ve Üretimleşme: Uçtan Uca Mimari

• Aşamalar: Toplama → Temizleme → Özellik/Gömme → Model → Kalibrasyon → Eşik → Değerlendirme → Kaydetme/Versiyon → İzleme.

• MLOps: Veri ve model versioning (DVC/MLflow), izleme (drift/performans), yeniden eğitim tetikleri.

• Yinelenebilirlik: Seed’ler, yazılım sürümleri, quarto/notebook ile “tek tıkta rapor”.

---

16) Etik, Adalet ve Gizlilik: Sınıflandırmanın Sorumluluğu

• Adalet metrikleri: Demografik parite, eşit fırsat (TPR eşitliği), equalized odds; alt gruplarda FNR/TPR–FPR farkları.

• Az temsil edilen gruplar: Veri artırma, dil/diyalekt kapsayıcılığı, group reweighting.

• Gizlilik: Kişisel verileri maskeleme, küçük hücre bastırma, veri paylaşımlarında sentetik veri.

• Rapor: Yanlılık denetimleri + sınırlılıklar bölümü. “Modelin X alt grubunda FNR daha yüksek; eşik ayarıyla fark %Y→%Z.”

---

17) Hata Analizi ve Duyarlılık: Modeli Geliştirmenin Kısa Yolu

• Karışıklık matrisi yalnız giriş; ardından yanlış pozitif/negatif kümeler üzerinde nitel inceleme.

• Sınır vakaları: İki etikete birden yakın belgeler; çok etiketli yaklaşım daha uygun olabilir.

• Duyarlılık senaryoları: Ön işleme varyasyonları, eşik değişimi, sınıf ağırlığı ±, domain kayması (yıl/dil/kurum).

• Rapor kalıbı: “Eşik 0,5→0,35’te azınlık sınıf recall %18→%41; precision %92→%78.”

---

18) Örnek Olay A — Eğitim: Öğrenci Açık Uçlu Yanıtlarının Sınıflandırılması

Amaç: Fen dersinde “tam/yarım/yanlış” yanıt.
Akış: Kod kitabı + çift kodlama (κ=0,77) → karakter n-gram + TF–IDF → Linear SVM → kalibrasyon (Platt) → eşik 0,42 → aktif öğrenme ile yeni örnek etiketleme.
Sonuç: Makro-F1=0,81; “yarım” sınıfında recall=0,74→0,82 (aktif öğrenme turu sonrası).
Uygulama: Öğretmen panelinde düşük güvenli örnekler gözden geçir kuyruğuna düşüyor.

---

19) Örnek Olay B — Sağlık: Klinik Notlardan Advers Olay Çıkarma (İkili)

Amaç: Serbest metinden advers olay var/yok.
Akış: mBERT ince ayar + domain sözlükleri (ilaç/advers leksikon) → weak supervision ile ek etiket → sınıf ağırlıklı focal loss → isotonic kalibrasyon.
Sonuç: PR-AUC=0,91; min sınıf F1=0,79.
Etik: Kimlik alanları maske; küçük hücre bastırma; grup adaleti denetimi.

---

20) Örnek Olay C — İktisat: Makalelerin JEL Kodlarına Hiyerarşik Ataması

Amaç: Çok etiketli, hiyerarşik sınıflandırma.
Akış: Üst seviye (A–Z) için TF–IDF+LR; alt seviye için Sentence-BERT + LightGBM; hiyerarşik F1 ile izleme; yıldan yıla drift denetimi.
Sonuç: Hiyerarşik F1=0,74; yeni alt alanlar çıktıkça insan-döngüsü ile etiket ağacı güncelleniyor.

---

21) Zaman Boyutu ve Sürüklenme (Concept Drift)

• Neden önem: Akademik dil ve konu modası değişir (ör. “MOOC”, “GenAI”).

• Tespiti: Population Stability Index, Jensen–Shannon uzaklığı, metrik düşüşü.

• Tepki: Periodik yeniden eğitim, reweighting, kelime/gömme güncellemeleri.

• Rapor: “2023→2025’te ‘GenAI’ bigramı ilk 200 TF–IDF özelliğine girdi; yeniden eğitimle makro-F1 +2,1 puan.”

---

22) Veri Artırma (Augmentation) ve Sentetik Örnekler

• Metin operasyonları: Eş anlamlı değiştirme, geri çeviri (back-translation), kes-yapıştır şablonları, “paraphrase” üretimi.

• Kurallı artırma: Etiketle tutarlı şablonlar (örn. yöntem adları).

• Uyarı: Etiket erozyonu; insan denetimli küçük paketleri tercih edin.

• Kullanım: Azınlık etiketin dil çeşitliliğini artırmak.

---

23) Üretim Kalitesi: İzleme, Alarm ve Hız

• İzlenecekler: Metrik (PR-AUC, min-F1), sürüklenme gösterge; gecikme ve throughput (gerçek zamanlı indeksleme için).

• Alarm: Eşik altına düşerse otomatik uyarı ve örnek toplama.

• Hız optimizasyonu: Kısa metinlerde distil modeller, karma mimariler (kural ön-filtre + hafif model + ağır model).

---

24) Raporlama Şablonları (Kullan–Yapıştır)

• “Etiket uzayı hiyerarşik (Üst: 12 alan; Alt: 73 alt alan). Kod kitabı ve örnekler Ek A’dadır; çift kodlayıcı κ=0,82.”

• “Eğitim: 70% train / 10% val / 20% test, yıla göre temporal split; hiçbir dergi/tez aynı anda birden fazla bölüme düşmemiştir.”

• “Özellikler: TF–IDF (1–3 n-gram) + Sentence-BERT (mean-pool); model: Linear SVM + LightGBM; kalibrasyon: isotonic.”

• “Metrikler: Makro-F1=0,78, PR-AUC(min sınıf)=0,71; hiyerarşik F1=0,72. %95 GA (bootstrap, B=1000) raporlandı.”

• “Adalet denetimi: Dergi dili (TR/EN) gruplarında FNR farkı %7→%3 (eşik ayarı).”

• “Duyarlılık: Ön işleme varyantları ve sınıf-ağırlığı tarandı; yön korunuyor.”

---

25) Teslim Öncesi Kontrol Listesi

1. Problem ve kullanım vakası net mi (arama, triage, kalite)?

2. Etiket mimarisi/kod kitabı paylaşıldı mı? κ/α ölçüldü mü?

3. Veri bölmesi temporal veya document-level çakışmasız mı?

4. Dengesiz sınıflar için strateji var mı (loss/SMOTE/eşik)?

5. Metin + gömme hibriti denendi mi?

6. Değerlendirme metrikleri uygun mu (PR-AUC, makro-F1, hiyerarşik-F1)?

7. Kalibrasyon ve eşik raporlandı mı?

8. XAI ve örnek açıklamalar eklendi mi?

9. Etik/adalet/gizlilik ve sınırlılıklar bölümü var mı?

10. İzleme, drift ve yeniden eğitim planı hazır mı?

---

Sonuç

Akademik içeriklerde veri sınıflandırma, “hangi algoritma daha iyi puan aldı?” sorusundan çok daha derin bir mimaridir: anlamlı etiketler, sağlam veri ayrımları, adalet ve kalibrasyon, açıklanabilirlik ve yeniden üretilebilirlik. Bu makalede; problem tanımından kod kitabına, klasik TF–IDF/SVM hattından Transformer-temelli yaklaşımlara; çok etiketli ve hiyerarşik tasarımlardan dengesiz sınıflar ve zayıf denetime; yarı-denetimli/aktif/transfer öğrenmeden çok dilli senaryolara; kalibrasyon–eşik yönetiminden XAI ve drift izlemeye kadar uçtan uca bir rehber sunduk.

Pratik reçete:

1. Etiketi ciddiye alın: Kod kitabı + çift kodlama + sürüm.

2. Basitten başlayın, kanıtla genişletin: LR/SVM → hibrit → Transformer.

3. Dengesizliği metrik ve tasarımla yönetin: PR-AUC, focal loss, eşik.

4. Kalibrasyon ve eşik olmadan üretime çıkmayın.

5. XAI ile modelin dilini açın; örnek-başına açıklamalar sunun.

6. Adalet ve gizlilik denetimleri, raporun “etik eki” değil “esas” parçası olsun.

7. Boru hattını sürüm kontrollü ve tekrar çalıştırılabilir kurun; drift’e karşı nöbet tutun.

Bu disiplinli yaklaşım, tez kütüphanesinden klinik triage’a, öğrenci değerlendirmesinden politika metinlerine kadar sınıflandırma sistemlerini güvenilir, adil ve yararlı kılar. Sonuçta sınıflandırma, yalnızca doğru etiketi bulmak değil; bilginin yönünü belirlemek ve bilimsel diyalogu hızlandırmaktır.

Akademi Delisi, eğitim ve akademik destek alanında kapsamlı hizmetler sunan öncü bir platformdur. Öğrencilerin akademik başarılarına yön verirken, onları bilgiyle buluşturmayı ve potansiyellerini en üst düzeye çıkarmayı amaç edinmiş bir ekibiz. Sitemiz bünyesinde ödevlerden projelere, tezlerden makalelere kadar geniş bir yelpazede destek sağlıyoruz. Alanında uzman yazarlarımız, öğrencilere özgün içerikler sunarken, aynı zamanda onlara araştırma, analiz ve yazım konularında rehberlik ederek kendilerini geliştirmelerine yardımcı oluyor.
Akademik hayatın zorluklarıyla başa çıkmak artık daha kolay. Akademi Delisi olarak, öğrencilere sadece ödevlerinde değil, aynı zamanda araştırma projelerinde, tez çalışmalarında ve diğer akademik gereksinimlerinde de destek sağlıyoruz. Sunduğumuz kaliteli hizmetler sayesinde öğrenciler zamanlarını daha verimli bir şekilde kullanabilirler. Uzman ekibimiz, her bir öğrencinin ihtiyaçlarına özel çözümler üreterek, onların akademik hedeflerine ulaşmalarına katkı sağlar.
Gelişmiş kaynaklara erişimden akademik yazım kurallarına, araştırma yöntemlerinden kaynakça oluşturmaya kadar her aşamada öğrencilere destek sunan Akademi Delisi, eğitimde yeni bir perspektif sunuyor. Amacımız, öğrencilere sadece geçici çözümler değil, aynı zamanda uzun vadeli öğrenme ve başarıya giden yolda rehberlik etmektir.