Çıkarımsal arapça metin özetleme: genetik algoritmalar ile öznitelik optimizasyonuna dayalı hibrit yaklaşım
Extractive arabic text summarization: a hybrid approach through genetic algorithm-based feature optimization
- Tez No: 1000182
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞRUL TAŞCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, Arapça metinler için tek belgeli ve extractive tabanlı bir otomatik özetleme modeli geliştirilmiştir. Önerilen yöntem kapsamında cümleler; konum, uzunluk, anahtar kelime yoğunluğu, sayısal ifadelerin varlığı, cümleler arası benzerlik düzeyi, adlandırılmış varlıkların tespiti, Arapça–İngilizce karışık terimlerin bulunması ve TF–ISF yöntemiyle belirlenen terim önemi olmak üzere sekiz farklı istatistiksel ve anlamsal özellikle temsil edilmiştir. Bu özelliklerin ağırlıkları Random Search algoritması ile optimize edilmiş, ardından en uygun cümle kombinasyonlarının seçimi için Genetik Algoritma (GA) kullanılmıştır. Model, Essex Arabic Summaries Corpus (EASC) veri kümesi üzerinde test edilmiş ve ROUGE-1, ROUGE-2 ile ROUGE-L metrikleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Deneysel sonuçlar, geliştirilen yöntemin bilgilendirici, bütünlüklü ve anlamsal açıdan zengin özetler üretebildiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In this study, a single-document, extractive-based automatic summarization model for Arabic texts has been developed. Within the proposed method, sentences are represented by eight distinct statistical and semantic features: position, length, keyword density, presence of numerical expressions, inter-sentence similarity, identification of named entities, occurrence of Arabic–English mixed terms, and term importance determined by the TF–ISF method. The weights of these features were optimized using the Random Search algorithm, and subsequently, a Genetic Algorithm (GA) was employed to select the most appropriate combinations of sentences. The model was tested on the Essex Arabic Summaries Corpus (EASC) dataset and evaluated using the ROUGE-1, ROUGE-2, and ROUGE-L metrics. The experimental results indicate that the proposed method is capable of generating informative, coherent, and semantically rich summaries.
Benzer Tezler
- المعايير النصية للنص المصنوع في سلسلة اللسان والعربية بين يديك -دراسة تقويمية
Türkiye'de anadili Arapça olmayanlar için hazırlanan ve Arapça eğitim setlerinde bulunmayan metinsel özellikler -Değerlendirme çalışması
USAMA SAHARİ
Doktora
Arapça
2025
DilbilimYalova ÜniversitesiTemel İslam Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞULE AĞAÇ
- البِنية الصَّوتيّة والمقطعيّة بين القرآن المكيّ والمدنيّ دراسة وصفية إحصائية
Medini ve Mekki sureleri arasindaki olan fonatik ve hece yapı farklılıkları
KHADIJA MOHAMMAD
Doktora
Arapça
2026
DinKarabük ÜniversitesiTemel İslam Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMED TAHA WAHBA RADWAN
- Fatih Döneminden Tanzimata kadar Osmanlı medreselerinde Arapça öğretimi
Arabic education in the Ottoman madrasas from the reign of Sultan Mehmed II the conqueror prior to the Tanzimat
BETÜL CAN
Doktora
Türkçe
2009
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSA YILDIZ
- Diagnosis of diseases through genes by using machine learning
Başlık çevirisi yok
ISRAA JIHAD ABED ABED
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilim ve TeknolojiAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ OGUZ KARAN
- Seyfüddevle hatiplerinden İbn Nübâte'nin hayatı, edebi kişiliği ve cihatla ilgili hutbelerinin edebi açıdan tahlili
Life of Ibn Nubat al-Hatibi of sayf al-dawla, his literary personality and analysis of his jihad (holy war)-related sermons
MAHMUT CULFA
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
DinHarran ÜniversitesiTemel Bilimler Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YASİN KAHYAOĞLU