Öznitelik Seçiminde Genetik Algoritma Kullanılarak Kur’an-ı Kerim Ayetlerinin Otomatik Sınıflandırılması-Reference-Cited by-同舟云学术

Öznitelik Seçiminde Genetik Algoritma Kullanılarak Kur’an-ı Kerim Ayetlerinin Otomatik Sınıflandırılması

Published:2022-11-16 Issue: Volume: Page:
ISSN:2148-3736
Container-title:El-Cezeri Fen ve Mühendislik Dergisi
language:en
Short-container-title:ECJSE

Author:

MERT Fatih¹,AYDIN Muhammed Ali²,ORMAN Zeynep²

Affiliation:

1. Huawei Türkiye Ar-Ge Merkezi

2. İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ-CERRAHPAŞA

Abstract

Metin etiketleme olarak da bilinen metin sınıflandırması verilen bir metni organize gruplara ayırma işlemidir. Metin sınıflandırıcılar, Doğal Dil İşleme yöntemlerini kullanarak metni otomatik olarak analiz edebilir ve ardından içeriğine göre bir dizi önceden tanımlanmış etiket veya kategori ataması yapabilir. Söz konusu bir Kur'an ayeti ise, etiketlenmedeki temel amaç ayetin ilgili olduğu temanın belirlenmesidir. Ancak mevcuttaki ayet etiketleme yaklaşımları öncelikli olarak Arapça dilinde ve Kur'an tefsirinde derin uzmanlığa sahip alimlerin mevcudiyetine bağlıdır. Bu çalışmada metin sınıflandırma algoritmalarını kullanarak Kur'an ayetlerinin etiketlenmesi görevinin otomatikleştirilmesi önerilmektedir. Sınıflandırma algoritmaları ile gerçekleştirdiğimiz deneylerde ayetlerin İngilizce çevirilerinin ait oldukları önceden tanımlanmış 15 kategori öznitelik olarak kullanılmıştır. Literatürdeki benzer çalışmalardan farklı olarak öznitelik seçimi aşamasında Genetik Algoritma kullanılmıştır. Böylece gerçekleştirilen bu ara adımın nihai performansa olumlu etki etmesi amaçlanmıştır. Çalışmanın sonunda çeşitli performans değerlendirme metrikleri kullanılarak sınıflandırma modellerinin başarım değerleri karşılaştırılmalı olarak verilmiştir.

Publisher

El-Cezeri: Journal of Science and Engineering

Subject

General Physics and Astronomy,General Engineering,General Chemical Engineering,General Chemistry,General Computer Science

Reference13 articles.

1. Al-Kabi, M. N., Ata, B. M. A., Wahsheh, H. A., & Alsmadi, I. M. (2013, December). A topical classification of Quranic Arabic text. In Proceedings of the 2013 Taibah University International Conference on Advances in Information Technology for the Holy Quran and Its Sciences (pp. 252-257).

2. M.H. Shakir. Al-Quran English Translation.

3. Adeleke AO, Samsudin NA, Mustapha A & Nawi NM (2017), Comparative Analysis of Text Classification Algorithms for Automated Labelling of Quranic Verses. Int. J. on Advance Science, Engineering and Info. Tech. 7, 1419-1427.

4. Adeleke AO, Samsudin NA, Mustapha A & Nawi NM (2018), A Group-Based Feature Selection Approach to Improve Classification of Holy Quran Verses. in R. Ghazali et al. (eds.), Recent Advances on Soft Computing and Data Mining, Advances in Intelligent Systems and Computing 700, 549, 282-297

5. Goudjil M, Bedda M, Koudil M, & Ghoggali N (2015), Using Active Learning in Text Classification of Quranic Sciences. Int. Conf. on Advances in Information Technology for the Holy Quran and Its Sciences, 209-213