Metin Madenciliği ile Shakespeare Külliyatının İncelenmesi
Bibliographic Data
| ID | 21776401 |
|---|---|
| Authors | Sadullah Çelik (0000-0001-5468-475X, Adnan Menderes University, corresponding author) |
| Year | 2020 |
| Volume | 9 |
| Issue | 3 |
| Pages | 1343-1357 |
| Publication date | 2020-07-21 |
| Open Access | Yes |
| Type | ARTICLE |
| Venue | MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi (JOURNAL) |
| Journal identifiers | ISSN: 1694-7215 |
| Publisher | MANAS Sosyal Arastirmalar Dergisi (PUBLISHER) |
| DOI | 10.33206/mjss.561919 |
| OpenAlex | W3043004933 |
| Language | TR |
| Citations received | 1 |
| References cited | 9 |
Metin madenciliği, doğal dil metninde yer alan yapılandırılmamış (metin) verilerin çeşitli yöntem, araç ve tekniklerin kullanılarak analiz edilmesidir. Bugün, kurum ve kuruluşların çoğu, veri ambarlarında ve bulut platformlarında büyük miktarda veri toplamakta ve depolamaktadır. Bu veriler, birden fazla kaynaktan gelen yeni verilerin gelmesiyle birlikte, üssel olarak artmaya devam etmektedir. Şirketlerin ve kuruluşların geleneksel araçlarla büyük miktardaki metin verilerini depolaması, işlemesi ve analiz etmesi zordur. Bugün, gelişen Tableau gibi yazılımlar sayesinde bu problemler ortadan kalkmıştır. Bu çalışmanın amacı; metin madenciliği yöntemi ile Shakespeare eserlerindeki kahramanları ve olay örgülerini istatistiksel olarak saptamak ve edebiyat alanında çalışanlara bazı öngörüler sağlamaktır. Bu amaçla çalışmada, Tableau yazılımı kullanılarak Google BigQuery’nin alt yapısında bulunan Shakespeare veri setine kelime frekansları, görselleştirme ve kümeleme analiz yöntemi uygulanmıştır. Kümeleme analizi sonucunda “Hamlet” kelimesinin tüm eserlerin merkezinde yer aldığı ve Hamlet’in Shakespeare’in en önemli eseri olduğu bulunmuştur. Ayrıca, “Romeo ve Juliet” eserinde sırasıyla; “Romeo”, “Juliet” ve “Love” en çok kullanılan kelimeler olarak bulunmuştur. Elde edilen bu bulgulardan eserin ana karakterlerinin “Romeo” ve “Juliet”, konusunun ise “aşk” olduğu sonucuna varılmıştır
Art · Humanities · Literature · Authorship Attribution and Profiling · Natural Language Processing Techniques · Topic Modeling
| Citations per year | 0.33 |
|---|---|
| Citation span | 2023 - 2023 (1) |
| Highly cited | No |