Doğal dil işlemede anlamsal ağlar yardımı ile bilgi modellenmesi
Knowledge modelling by semantic networks in natural language processing
- Tez No: 109878
- Danışmanlar: DOÇ.DR. VASİF V. NABİYEV
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yapay Zeka, Doğal Dil İşleme, Türkçe'nin Anlamsal Analizi, Bilgi Tabanı, Bilginin Modellenmesi, Anlamsal Ağlar, Artificial Intelligence, Natural Language Processing, Turkish Semantic Analysis, Semantic Networks, Knowledgebase, Knowledge Modelling. v !/II
- Yıl: 2001
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 106
Özet
ÖZET Anlamanın modellenmesi konusunda yapılan araştırmalar henüz tam olarak sonuçlandırılmış değildir. Teknolojik gelişmeler. 5. Nesil bilgisayarlar aracılığıyla doğal dilin bir ölçüde anlaşılabilmesini sağlamıştır. Ancak, Türkçe'nin bilgisayar tarafından anlaşılabilmesi konusundaki araştırmalar henüz başlangıç aşamasındadır. Bu çalışmada basit aritmetik problemlerin bilgisayar tarafından anlaşılıp, çözülmesini gerçekleştirecek bir model oluşturulmuştur. Geliştirilen modelin kapsamı belirlenirken, İlköğretim 1., 2., 3. sınıflarında okutulan matematik kitaplarındaki aritmetik işlemlere dayalı problemler taranmış ve bu problemleri oluşturan cümleler için sırasıyla biçimbilimsel ve anlamsal modeller oluşturulmuştur. Anlamsal analiz yapılırken, kullanılan bilgi tabam anlamsal ağ şeklinde düzenlenmiştir. Problemlerin çözümünde; anlamsal ağlar aracılığıyla cümlelerin anlamlan belirlenmiş ve bu anlamlar doğrultusunda gereken hesaplamalar yaptırılmıştır. Türkçe'nin bilgisayarla doğal dil olarak işlenmesinde anlamsal analizin gerçekleştirilebilmesi amacıyla, bir yazılım geliştirilmiş ve bu yazılımın başarım düzeyi tespit edilmiştir. Yazılımdan elde edilen hesaplama sonuçlarının doğruluk oranları belirlenerek bu sonuçlar, İlköğretim 1., 2., 3. sınıf öğrencilerinin aynı sorulara verdikleri cevaplarla karşılaştırılmış ve yazılımın düzeyi tespit edilmiştir. Çalışmanın Türkçe'nin anlamsal analizi ile ilgili yapılacak çalışmalar için bir model olması hedeflenmektedir.
Özet (Çeviri)
SUMMARY Knowledge Modelling by Semantic Networks in Natural Language Processing Researches on subject of understanding model has not been ended yet. Technological development provided understanding of natural language by 5th generation computers. But research about computer understanding of Turkish Language is at the beginning level. In this study, a model is designed for computer understanding and solving basic arithmetical problems. In order to determine model's scope, problems based on arithmetical operations in elementary schools' 1., 2. and 3rd class mathematics books are searched and morphological, semantic models are developed for these problems.. The knowledge base is designed as semantic network during semantic analysis modelling. Meanings of sentences are determined by semantic networks and calculations are done according to these meanings. In order to realize semantic analysis of Turkish as a natural language, a software is developed and the performance of software is analised. The correctness percentage of calculation results are obtained from software and results are compared with the answers of 1., 2., 3rd class' students of elementary schools. This study is aimed to be a model in semantic analysis of Turkish.
Benzer Tezler
- Semantic land cover and land use classification using deep convolutional neural networks
Derin evrişimsel sinir ağları ile arazi kullanımı ve arazi örtüsünün anlamsal sınıflandırılması
BERK GÜNEY
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- Çizge evrişimli sinir ağları kullanılarak metin sınıflandırma
Text classification using graph convolutional networks
RUKİYE ÖZDEMİR TEKİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDURRAHİM AKGÜNDOĞDU
- Essays on estimation methods
Tahmin yöntemleri üzerine makaleler
YASİN KÜTÜK
Doktora
İngilizce
2019
Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU
- Measuring and improving interpretability of word embeddings using lexical resources
Sözcüksel kaynaklar kullanarak kelime temsillerinin yorumlanabilirliklerinin ölçülmesi ve iyileştirilmesi
LÜTFİ KEREM ŞENEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA ÇUKUR
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYKUT KOÇ
- Analyzing the generalizability of deep contextualized language representations for text classification
Doğal dil işlemede bağlam odaklı derin öğrenme yöntemlerinin transfer kapasitesinin metin sınıflandırması problemi üzerinden incelenmesi
BERFU BÜYÜKÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ARZUCAN ÖZGÜR TÜRKMEN