Yapısal Metin Madenciliği – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Yapısal Metin Madenciliği
World Wide Web’in ortaya çıkışı, yapılandırılmamış, yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış veriler içeren milyonlarca belgenin oluşturulmasıyla sonuçlanmıştır. Sonuç olarak, yapısal metin madenciliği üzerine yapılan araştırmalar hem bilgi erişimi hem de doğal dil işlemede ön plana çıkmıştır.
Bilginin metinlerde nasıl organize edildiği ve yapılandırıldığına dair bilgi, bilgi tabanları olarak belgeleri kullanan bilgi sistemlerine önemli ölçüde yardımcı olabilir. Özellikle, bu tür bilgiler, kullanıcı sorgularına yanıt olarak belgeleri alan bilgi erişim sistemleri ve alana özgü ontolojiler veya eşanlamlılar oluşturmak için metinleri kullanan sistemler için yararlıdır.
Metinlerin yapısal madenciliği birbiriyle ilişkili iki görevden oluşur: metni bileşenlere, örneğin konulara, cümlelere, terimlere vb. ayırma görevi; ve bulunan bileşenler arasındaki ilişkileri bulma görevi, örneğin terim ve konu ilişkilendirmeleri. Metinler üç geniş kategoriye ayrılabilir: serbest, yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış.
Serbest metinler, bilgisayara içerdikleri bilgilere pek çok yol haritası vermezler. Serbest bir metinde bir yol haritası keşfetmek, ayrıştırma, istatistiksel analiz ve/veya makine öğrenimi yoluyla belirli miktarda veri madenciliği gerektirir. Romanlar, gazete ve dergi makaleleri serbest metin örnekleridir.
Yapılandırılmış metinler, içeriklerini iyi anlaşılmış yol haritalarına göre düzenler. İlişkisel veritabanları, metinsel varlıklar, yani kayıtlar arasındaki tüm ilişkilerin bilindiği ve iyi tanımlanmış sorgular yoluyla kolayca elde edilebilen yapılandırılmış metinlerdir. Yarı yapılandırılmış metinler, serbest metinlerden daha fazla yapı sunarken, yapılandırılmış metinlerden daha az yapı sunar.
HTML sayfaları yarı yapılandırılmış metinlerdir. İçlerindeki bilgilerin yapısal organizasyonuna işaret eden standart bir etiket seti sunarken, etiketlerin etiketlediği bilgi türlerini veya bu türler arasındaki ilişkileri belirtmezler.
METİN MADENCİLİĞİ
Yapısal metin madenciliğindeki üç temel problem şunlardır:
Metin Bölümleme;
Otomatik Ontoloji (Thesaurus) Oluşturma; ve
Bilgi Çıkarma
Metin bölümleme, serbest metinleri içerik bölümlerine ayırma işlemidir. Altta yatan varsayım, metinlerin bir dizi karmaşık yolla anlamsal olarak birbiriyle ilişkili sözcüklerden oluşan entelektüel eserler olduğudur.
Metin üretmenin entelektüel süreci tesadüfen geride basit istatistiksel düzenlilikler bırakır. İstatistiksel analiz yoluyla bu düzenlilikleri yakalamak, kişinin metinlerdeki bilgilerin yapısal organizasyonuna ulaşmasını sağlar.
Metin bölümlendirmeye yönelik en belirgin iki yaklaşım, istatistiksel ve niteliksel yaklaşımlardır. Metin bölümlendirmeye yönelik istatistiksel yaklaşımlar, ilkel bileşenleri, örneğin cümleleri tanımlamak için önce metinleri ayrıştırır ve ardından bileşen çiftleri arasında çeşitli benzerlik ölçüleri tanımlayarak bu ilkel bileşenleri daha büyük bölümlerde birleştirir.
Örneğin, bileşenler, her birine belirli bir ağırlık atanan (temel durumda 1 veya 0) terim vektörleri olarak temsil edilirse, iki bileşen arasındaki benzerlik bir dizi vektör metriği aracılığıyla hesaplanabilir: iç çarpım, kosinüs vektörler arasındaki açı, hamming mesafesi vb. güçlü olmalarına rağmen, metin bölümlendirmeye yönelik istatistiksel yaklaşımların iki dezavantajı vardır.
İlk olarak, istatistiksel hesaplamalar istatistiksel anlamlılık fikrine dayalıdır. İstatistiksel anlamlılığa ulaşmak, büyük miktarda veri gerektirir. Birçok belgenin boyutu küçük olduğundan, yapısal bileşenlerinin tek başına sayısal yöntemler kullanılarak güvenilir bir şekilde keşfedilmesi her zaman uygun değildir.
Metin madenciliği projeleri
Text mining
Metin madenciliği nasıl yapılır
Metin madenciliği Duygu Analizi
Web madenciliği Nedir
Metin MADENCİLİĞİ Örnekleri
Metin MADENCİLİĞİ PDF
Metin ve Web madenciliği
İkincisi, sayısal yaklaşımlar, metin yazarlarının belge metinlerinde açık içerik yapısı işaretleri bıraktıkları gerçeğini sıklıkla göz ardı eder. Metinlerde bu belirteçlerin bulunması, okuyucunun metinlerde yer alan bilgileri sindirmesine yardımcı olur. Bu işaretler göz ardı edilirse, metinlerde gezinmek ve anlamak çok daha zor hale gelir.
Bu sezgiler, metin bölümlemeye yönelik niteliksel yaklaşımların merkezinde yer alır. Bu yaklaşımlarda, metinlerdeki bilgilerin yapısal organizasyonu, metin yazarları tarafından geride bırakılan içerik işaretleyicileri için serbest metin madenciliği yoluyla keşfedilir.
Örneğin, polis suç raporları ve bilimsel dergi makaleleri, bilgi için verimli bir şekilde çıkarılabilecek iyi tanımlanmış yapılara sahiptir. Niteliksel yaklaşımların nihai amacı, mütevazı bilgi mühendisliği gereksinimleri karşılığında serbest metin belgeleri için ölçeklenebilir veri madenciliği çözümleri bulmaktır.
Otomatik eşanlamlılar sözlüğü oluşturma araştırmaları, metinlerden eş anlamlılar sözlüğü ilişkilerini çıkarmanın yollarını araştırır. Bir eşanlamlılar dizisi, bir dizi terim artı aralarındaki bir dizi ilişkidir.
Otomatik eşanlamlılar sözlüğü oluşturma, uzman zamanı ve çabası açısından pahalı olan ve bilimsel alanlardaki hızlı değişikliklere zamanında yanıt veremeyen manuel eş anlamlılar oluşturmayı tamamlar. Otomatik eşanlamlılar sözlüğü oluşturma genellikle koleksiyona bağlıdır, yani eldeki belirli bir metin koleksiyonu üzerinde yapılır.
Otomatik eş anlamlılar sözlüğü oluşturmaya yönelik yaklaşımlar, terim birlikte oluşum verilerinin istatistiksel analizlerini, terimler arasındaki anlamsal ilişkileri çıkarmak için kullanılan sözdizimsel kalıpları ve farklı bilgi çıkarma tekniklerini birleştiren ve eldeki göreve olan faydalarına göre çıktılarını sıralayan topluluk yöntemlerini içerir.
Otomatik eşanlamlılar sözlüğünün değerlendirilmesi, yani bulunan ilişkilerin özgünlüğünün ve bunların yararlılığının değerlendirilmesi, büyük bir zorluk olmaya devam etmektedir.
Bilgi çıkarma, otomatik eşanlamlılar sözlüğü oluşturmayla el ele gider. Bilgi çıkarmada, yapı için metin madenciliği sorunu, örneğin bir suç raporundaki belirli bir istatistik ve/veya suçta bir kurbanın adının ve yaşının nasıl bulunacağı gibi kurallar gibi olgu kümelerinin çıkarılması açısından şekillendirilir.
Özellikle, pek çok araştırmacı, veritabanı destekli Web sayfası oluşturma sürecini tersine mühendislik yaparak Web sayfalarından veritabanı benzeri yapıları çıkarma sorunuyla ilgilenmektedir.
İlgili verilerin nerede bulunduğuna dair bildirimsel bir belirtim verildiğinde, bir dizi HTML sayfasından yarı yapılandırılmış verileri ayıklamak için yapılandırılabilir bir araç sunun. Bu soruna yönelik makine öğrenimi yaklaşımı, “sarmalayıcı indüksiyonu” olarak etiketlenmiştir. Belirli bir kaynak için ayıklama prosedürü veya sarıcı, o kaynaktan bir dizi temsili sayfadan öğrenilir.
Bilgi çıkarıcıları Sonlu Durum Dönüştürücüleri (FST) olarak temsil etmek için bir biçimcilik tanımlayın. Sonlu durum dönüştürücüsü, sonlu durum otomatının bir varyasyonudur. Girdi belgesinin, sonlu durum dönüştürücüsüne verilmeden önce simgeleştirildiği varsayılır.
Tek geçişli dönüştürücü, metni yalnızca bir kez tarar. Çok geçişli bir dönüştürücü, her seferinde yalnızca çıkarılacak belirli bir nesne türüne odaklanarak metni birden çok kez tarar. Bu yaklaşımın nihai hedefi, bir dizi eğitim örneğinden çıkarıcıların otomatik olarak oluşturulmasıdır. Bununla birlikte, bildirilen ampirik değerlendirmeler, olası çizge yapılarının, yani sonlu durum otomatlarının uzayının sınırlı olduğunu veya yapının öğrenciye önceden verildiğini varsayar.
Metin madenciliği Duygu Analizi Metin madenciliği nasıl yapılır Metin MADENCİLİĞİ Örnekleri Metin MADENCİLİĞİ PDF Metin madenciliği projeleri Metin ve Web madenciliği Text mining Web madenciliği Nedir