Türkçe e-postaların Doc2Vec ile sınıflandırılması

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0001-6482-4592
dc.contributor.authorDeniz, Emre
dc.contributor.authorErbay, Hasan
dc.contributor.authorCoşar, Mustafa
dc.date.accessioned2020-03-09T08:28:28Z
dc.date.available2020-03-09T08:28:28Z
dc.date.issued2019en_US
dc.departmentHitit Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
dc.description.abstractBu çalışmada Türkçe e-postalar için makine öğrenmesi teknikleri ile sınıflandırma uygulaması geliştirilerek spam olan Türkçe e-postaların tespit edilmesi hedeflenmiştir. TurkishEmail veri setinden alınan e-postalar eğitim ve test verisi olarak kullanılmıştır. Doc2Vec kütüphanesine ait algoritmalar kullanılarak e-postalar sayısallaştırılmış, sonrasında özellik çıkarımı yapılmıştır. Bu özellikler üzerinden test verileri çeşitli sınıflandırma algoritmaları ile sınıflandırılarak analiz edilmiş ve sonuçlar tartışılmıştır
dc.description.abstractIn this study, it was aimed to determine the Turkish e-mails which are spam by developing the application with machine learning techniques for Turkish e-mails. E-mails received from the TurkishEmail data set were used as training and test data. Numerical representation of the e-mails was obtained by using the algorithms of Doc2Vec library and then the feature was extracted. Test data were analyzed by various classification algorithms and the results were discussed.
dc.description.provenanceSubmitted by Zeynep Umut Arslan (umutarslan@hitit.edu.tr) on 2020-03-09T08:28:08Z No. of bitstreams: 0en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Zeynep Umut Arslan (umutarslan@hitit.edu.tr) on 2020-03-09T08:28:27Z (GMT) No. of bitstreams: 0en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2020-03-09T08:28:28Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2019en
dc.identifier.citationDeniz, E., Erbay, H., Coşar, M. (2019). Türkçe e-postaların Doc2Vec ile sınıflandırılması. In 2019 1st International Informatics and Software Engineering Conference (UBMYK) (pp. 1-4). IEEE.
dc.identifier.doi10.1109/UBMYK48245.2019.8965640
dc.identifier.scopusqualityN/A
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11491/5775
dc.indekslendigikaynakScopus
dc.language.isotr
dc.publisherInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
dc.relation.ispartof1st International Informatics and Software Engineering Conference: Innovative Technologies for Digital Transformation, IISEC 2019 - Proceedings November 2019
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccess
dc.subjectMakine Öğrenmesien_US
dc.subjectDoğal Dil İşlemeen_US
dc.subjectMetin Sınıflandırmaen_US
dc.subjectSpam Filtrelemeen_US
dc.subjectE-posta Sınıflandırmaen_US
dc.subjectDoc2Vecen_US
dc.subjectMachine Learningen_US
dc.subjectNatural Language Processingen_US
dc.subjectText Classificationen_US
dc.subjectSpam Filteringen_US
dc.subjectE-mail Classificationen_US
dc.subjectDoc2Vecen_US
dc.titleTürkçe e-postaların Doc2Vec ile sınıflandırılması
dc.title.alternativeClassification of Turkish e-mails with Doc2Vecen_US
dc.typeConference Object

Dosyalar

Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
[ X ]
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Bildiri Koleksiyonu
Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu