Gender identification of authors of turkish text

Abstract

Geçtiğimiz yıllara baktığımızda, bilgisayar ortamında depolanan belgelerin sayısı her geçen gün daha da artmaktadır. İnternetin yaygınlaşması ile birlikte metin tabanlı sosyal medya uygulamalarındaki kullanıcı sayısı da artış göstermektedir. Sosyal medyanın kullanımının aktif olması nedeniyle, kısa metinlerde yazar cinsiyetinin belirlenmesi, metin sınıflama kapsamında güncel bir araştırma konusu durumuna gelmiştir. İnternet ortamında kişiler cinsiyetlerini sakladıkların dolayı, bu çalışma alanı günümüzde popüler hale gelmiştir.Bu çalışmada, internet üzerinden rastgele seçilmiş ve farklı konulardan oluşan makalelerden yararlanılarak veri seti oluşturulmuştur. Oluşturulan veri setinde sınıflandırma için cinsiyet özelliği kullanılmıştır. Çalışma sırasında oluşturulan veri seti üzerinde cümle özellikleri, kelime özellikleri, karakter özellikleri ve noktalama işaretleri özelliklerinden yararlanılmıştır. Çıkan sonuçlara beş farklı sınıflandırma metodu kullanılarak, performansları birbirleriyle karşılaştırılmıştır. Çıkan sonuçlara göre en başarılı metot Rastgele Orman algoritmasıdır.

The number of documents that are stored in a computerized environment is increasing day by day. Following the widespread use of the internet, the number of users of text-based social media applications is also expected to increase. In view of this, the content of text classification and the gender identification of authors of short texts have become an active research subject, due to the use of social media. This field has become popular since users often hide their genders in an internet environment. A dataset is created of articles on different subjects, chosen randomly from the internet. The property of gender is used for classification in this generated dataset.The sentence, word, character and punctuation features of these articles are utilized in a dataset created in this work. Following this, the performance of five different classification methods is compared, and the results show that the most successful method is the random forest algorithm.