İçeriğe geç
akaturk Akademik ölçüm

Makale detayı · 2022

A new content-free approach to identification of document language: Angle patterns

Dergi

Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi

ISSN 1300-1884

ISSN kaydı başka bir dergiye işaret ediyor; ad YÖKSİS kaydından.

YÖKSİS OpenAlex Açık erişim · diamond SJR Q2 JCR Q4 TR Index Atıf 2 Yüzdelik 56.9% FWCI 0.23
Yıl
2022
Tür
article

Veri kaynağı ayrımı

  • YÖKSİS YÖKSİS makale kaydı
  • YÖKSİS dergi adı Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi
  • Katalog eşleşmesi (ISSN) Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University
  • OpenAlex OpenAlex zenginleştirmesi (özet, atıf, konular)

Özet

OpenAlex · Türkçe

Metin madenciliğinde dil tanıma (DT), bir belgenin veya bir kısmının yazıldığı doğal dili algılama çalışmasıdır. Bu çalışmada, karakterlerin UTF-8 değerleri arasında kalan açı bilgisini kullanan metinden yeni bir dil tanıma yaklaşımı önerilmiştir. Önerilen açı yöntemi metinlerden öznitelik çıkarımı için kullanılmıştır. Açı örüntüler yöntemi istatistiksel bir yaklaşımdır. Önerilen yaklaşımı test etmek amacıyla çeşitli şekillerde oluşturulan dört veri setinin kullanılması kararlaştırılmıştır. Elde edilen öznitelikler Rastsal Orman (RO, RF, Random Forest), Destek Vektör Makinesi (DVM, SVM, Support Vector Machine), Liner Diskriminant Analiz (LDA, Linear Discriminant Analysis), Naive Bayes (NB) ve k-en yakın komşu (Knn, k-nearest neighbors) olmak üzere farklı sınıflandırma yöntemleri kullanılmıştır. Dört farklı veri seti kümesinden belirlenen DT başarım sonuçları sırası ile %96,81, %99,39, %93,31 ve %98,60 olarak gözlenmiştir. Yapılan çalışma sonucunda ulaşılan başarım sonuçlarına göre önerilen açı örüntüler yönteminin DT uygulamasında önemli ayırt edici bilgiler verdiği belirlenmiştir.

Konular

Atıflar

OpenAlex cited_by_count. WoS veya Scopus atıf sayısı değildir; o kaynaklar için ayrı kolon yoktur.

2 atıf

OpenAlex cited_by_count (önbellek / veritabanı)

Yerel katalogda bu makaleye atıf yapan 1 yayın (OpenAlex referans eşleşmesi; tam dünya listesi değildir).

  1. A Hybrid Model Based on Deep Features and Ensemble Learning for the Diagnosis of COVID-19: DeepFeat-E 2023 Atıf 1 · OpenAlex

Yazarlar

  1. TUBA BALCI SİİRT ÜNİVERSİTESİ
  2. FATMA KUNCAN SİİRT ÜNİVERSİTESİ
  3. RAMAZAN TEKİN
  4. YILMAZ KAYA