TWİTTER VERİLERİNDEN DOĞAL DİL İŞLEME VE MAKİNE ÖĞRENMESİ İLE HASTALIK TESPİTİ

• Published in: Konya Journal of Engineering Sciences Vol. 8; no. 4; pp. 839 - 852
• Main Authors: ÖZTÜRK, Ali, DURAK, Üsame, BADILLI, Fatma
• Format: Journal Article
• Language: English
• Published: 01.12.2020
• ISSN: 2667-8055; 2667-8055
• DOI: 10.36306/konjes.650150

Bu çalışmada twitterdaki kullanıcıların yazmış oldukları mesajların hastalık konulu olup olmadığı ve hastalık türleri tespit edilmiştir. Bu amaçla gözetimli ve gözetimsiz makine öğrenmesi algoritmaları, TF-IDF ve BOW yöntemleri ile çıkarılan özellikler ile denenmiş ve karşılaştırmalar yapılmıştır. Veriler Python betikleri ile twitter üzerinden toplanmıştır. Algoritmaları uygulamak için Python için geliştirilmiş Scikit-Learn kütüphanesi kullanılmıştır. Gözetimsiz olarak verilerin kümelenmesinde %68.60’lık bir başarı elde edilirken, gözetimli algoritmalar ile yapılan sınıflandırmalarda %97.48’lik başarı oranına ulaşılmıştır. In this study, we determined whether the subject of the messages of the twitter users were about a disease and what kind of diseases they were. For this purpose, supervised and unsupervised machine learning algorithms were tested and compared using the features extracted via TF-IDF and BOW methods. Data were collected with Python scripts from Twitter. The Scikit-Learn library which was developed for Python was used to implement the algorithms. The clustering algorithms which are unsupervised methods achieved an accuracy level of %68.60, while the performance of the supervised classification algorithms reached to the accuracy level of %97.48.