• Türkçe
    • English
  • English 
    • Türkçe
    • English
  • Login
View Item 
  •   DSpace@Işık
  • 2- Enstitüler | Institutes
  • Fen Bilimleri Enstitüsü / Graduate School for Science and Engineering
  • Yüksek Lisans / Master's Programs
  • FBE - Tez Koleksiyonu | Bilgisayar Mühendisliği / Computer Engineering
  • View Item
  •   DSpace@Işık
  • 2- Enstitüler | Institutes
  • Fen Bilimleri Enstitüsü / Graduate School for Science and Engineering
  • Yüksek Lisans / Master's Programs
  • FBE - Tez Koleksiyonu | Bilgisayar Mühendisliği / Computer Engineering
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Author identification of newspaper columns using style and semantic features

Thumbnail

View/Open

MasterThesis (263.4Kb)

Date

2016-05-17

Author

Yıldız, Ergin Doğan

Metadata

Show full item record

Citation

Yıldız, E. D., (2016). Author identification of newspaper columns using style and semantic features. İstanbul: Işık Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.

Abstract

This study has two major purposes : to implement and compare the author classification results of di erent Naive Bayes Classi ers, and to investigate whether merging individual methods will increase classi cation success or not. The subjects of this study were newspaper columnists. Data was collected from well known public newspapers. This study first investigates Numeric, Nominal, Multinominal NBC, and their various merged versions. We then address each method using cross-validation. The results of the experiments show that merging multiple classi cation methods can increase classifi cation success. Additionally, it depends on how well individual classifi cation models are constructed.
 
Bu çalışmanın iki amacı vardır: farklı Naive Bayes Sınıflandırma metodlarını uygulamak, karşılaştırmak ve farklı sınıflandırma metodlarınının birleştirilmesinin sınıflandırma performansına olan etkisini ölçmek. Bu çalışma gazete köse yazarlarını konu almaktadır. Çalışma ilk olarak Sayısal, Nominal, Multimoninal NBC ve olası birleşik sınıflandırma metodlarını incelemektedir. Sonrasında her bir metod, çapraz doğrulama yöntemi ile test edilmektedir. Deney sonuçları sınıflandırma metodlarının birleştirilmesinin sınıflandırma başarısını arttırdığını göstermektedir. Bunun ile birlikte bu başarı, birleşimin parçası olan sınıflandırma metodlarının tekil başarılarına bağlıdır.
 

URI

https://hdl.handle.net/11729/1064

Collections

  • FBE - Tez Koleksiyonu | Bilgisayar Mühendisliği / Computer Engineering [73]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 




| Policy | Guide | Contact |

DSpace@Işık

by OpenAIRE
Advanced Search

sherpa/romeo

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypeLanguageDepartmentCategoryPublisherAccess TypeIşık AuthorCitationThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypeLanguageDepartmentCategoryPublisherAccess TypeIşık AuthorCitation

My Account

LoginRegister

Statistics

View Google Analytics Statistics

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Policy || Guide || Library || Işık University || OAI-PMH ||

Işık University Library, Şile, İstanbul, Turkey
If you find any errors in content please report us

Creative Commons License
Işık University Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@Işık:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.