Doğal Dil İşleme Teknikleri Kullanılarak Disiplinler Arası Lisansüstü Ders İçeriği Hazırlanması

Abstract

Bu çalışmada lisansüstü seviyede açılan düşünülen disiplinler arası bir dersin içeriğinin hazırlanması için veri madenciliği tekniklerinden doğal dil işleme yöntemleri kullanılmıştır. Lisansüstü ders, Veri Bilimi ve Uygulamaları adını taşımaktadır. Veri bilimi temelde istatistik ve bilgisayar bilimlerini içine alan disiplinler arası bir kavramdır. Dersin benzer bir ad ile literatürde yeri yoktur. Veri bilimi yaklaşımı veriyi öncelikleyen ve oldukça fazla alanda uygulanan bir yaklaşımdır. Uygulama alanı çok geniş olduğundan derse Veri Bilimi ve Uygulamaları adı verilmiştir. IEEE’nin yıllardır düzenlediği bir konferansta basılan bildiriler ders içeriğinin belirlenmesinde veri seti olarak kullanılmıştır. Data Science and Advanced Analytics adındaki konferansın bu yıl 7. si düzenlenecektir. 2015, 2016, 2017 ve 2018 yıllarında konferansa kabul edilen bildiriler veri setinde kullanılmıştır. Bildirilerin başlık kısımları ve anahtar kelimeler doğal dil işleme teknikleri ile analiz edilerek ders içeriği belirlenmiştir. Bu çalışmada ilk olarak veri seti hazırlandıktan sonra, veri üzerinde veri temizleme işlemi yapılmış ardından bildiri başlıkları sözcüklere ayrılmıştır. Sözcüklere ayrılan veri seti içinde sözcüklerin frekansları bulunarak frekansa göre ilk yirmi sözcük seçilmiştir. Doğal dil işleme sürecinde Apache Spark NTK paketi kullanılmıştır. Seçilen 20 sözcük atomik olduğundan tümevarım yöntemi ile ana konu başlıkları belirlenmiştir.

Cite this work

No public copy is stored for this record, so only the metadata is cited.

Stored only when both papers are in the corpus — 6 citations exist upstream.

Papers that cite the same references — the relational fallback while embeddings are still backfilling.