Kelime Vektörü Yöntemlerinin Model Oluşturma Sürelerinin Karşılaştırılması

METİN BİLGİN
2019 Bilişim Teknolojileri Dergisi  
Özet-Bu çalışmada duygu analizi için oluşturulan iki farklı veri kümesi, kelime vektörü algoritması olan Word2Vec ile modellenmiştir. Model oluşturulurken Word2Vec'in iki farklı yöntemi olan CBoW (Continous Bag of Words) ve Skip-Gram kullanılmıştır. Word2Vec ile bir metnin modelini oluşturmak için genellikle Ortalama yöntemi kullanılmaktadır. Bu çalışmada hem CBoW hem de Skip-Gram yöntemleriyle bir metni modellemek için üç farklı yöntem önerilmiştir. Model oluşturma (eğitim zamanı) süreleri her
more » ... ikisi içinde ölçülmüştür. Sonuç olarak modelleme süresi açısından CBoW'un Skip-Gram'dan daha başarılı olduğu deneysel olarak gösterilmiştir. Anahtar Kelimeler-Word2Vec, model süresi, eğitim süresi , CBoW, Skip-Gram, doğal dil işleme Comparison of Modeling Time of Word Vector Methods Abstract-In this study, two different datasets for sentiment analysis have been modeled by Word2Vec that it is a word vector algorithm. While the model is creating that has used two different methods CBoW and Skip-Gram of Word2Vec. Generally, the arithmetic mean is used for modeling a text with Word2Vec. In this study, three different methods for modeling a text are suggested on both CBoW and Skip-Gram. Its modeling time (training time) is measured. As a result, it was experimentally shown that CBoW is more successful than Skip-Gram based for modeling time.
doi:10.17671/gazibtd.472226 fatcat:yjb5dofkt5e5zp4r6yqrjpsihe