Generalization of predicates with string arguments
Karakter dizisi argümanlı önergelerin genelleştirilmesi
- Tez No: 129153
- Danışmanlar: PROF. DR. H. ALTAY GÜVENİR, YRD. DOÇ. DR. İLYAS ÇİÇEKLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: genelleştirme, öegg, sıra hizalama iv, Diziler, Hizalama, Karakter tanıma, generalization, slgg, sequence alignment m, Sequences, Alignment, Character recognition
- Yıl: 2002
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET KARAKTER DİZİSİ ARGÜMANLI ÖNERGELERİN GENELLEŞTİRİLMESİ Göker Canıtezer Yüksek Lisans, Bilgisayar Mühendisliği Tez Yöneticileri: Prof. Dr. H. Altay Güvenir, Yrd. Doç. Dr. İlyas Çiçekli Ocak, 2002 Karakter dizilerinin genelleştirilmesi, makine öğrenimi, örnek tabanlı otomatik çeviri, DNA sırası hizalama gibi pek çok alanda kullanılmaktadır. Bu tezde, verilen örneklerden oluşan karakter dizisi parametreli yüklemlerin genelleştirilmiş hallerini bulan bir yöntem sunulmaktadır. Verilen örneklerden öğrenmeye çalışmak gerçekten zor bir problemdir, çünkü genelleştirmeyi durdurmak için global optimum noktayı bulmak zor ve zaman alıcı bir işlemdir. Şu ana kadar yapılan bütün işler, en iyi çözümü bulmak için kullanılan deneme-yanılma yöntemleridir. Bu çalışma da onlardan birisidir. Bu projede, iki karakter dizisinin mümkün olan bütün hizalanmalarını bulmak için ÖEGG (Özel Enaz Genel Genelleştirme) algoritmasında uygulanan bazı kısıtlamalar kaldırılmıştır. Ek olarak, en özel genelleştirmeleri bulmak için Euclid uzaklığına benzer bir puanlandırma mekanizması kullanılmıştır. Üretilen kalıplarlardan bazıları dört farklı seçim/eleme yöntemi ile elenmiştir. Son olarak, sonuç kümesi karar listesi halinde sunularak, istisnai durumların yakalanması sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT GENERALIZATION OF PREDICATES WITH STRING ARGUMENTS Göker Camtezer M.S in Computer Engineering Supervisors: Prof. H. Altay Güvenir, Asst. Prof. İlyas Çiçekli January, 2002 String/sequence generalization is used in many different areas such as machine learning, example-based machine translation and DNA sequence alignment. In this thesis, a method is proposed to find the generalizations of the predicates with string arguments from the given examples. Trying to learn from examples is a very hard problem in machine learning, since finding the global optimal point to stop generalization is a difficult and time consuming process. All the work done until now is about employing a heuristic to find the best solution. This work is one of them. In this study, some restrictions applied by the SLGG (Specific Least General Generalization) algorithm, which is developed to be used in an example-based machine translation system, are relaxed to find the all possible alignments of two strings. Moreover, a Euclidian distance like scoring mechanism is used to find the most specific generalizations. Some of the generated templates are eliminated by four different selection/filtering approaches to get a good solution set. Finally, the result set is presented as a decision list, which provides the handling of exceptional cases.
Benzer Tezler
- Çatışmacı toplum paradigması: Teorik ve meta-teorik düzeylerin ilişkisi
Conflict paradigm of society
ADNAN TÜREGİN
- Nikel (II) ve demir (III) nitrit komplekslerinin sulu ortamdaki ardışık oluşumunun potansiyometrik ve spektrofotometrik yöntemle incelenmesi
Potentiometric and spectrophotometric studies on the stepwise formation of cmoplexes of nicel (II) and iron (III) nitrites in aqueous solution
F. BEDİA ERİM
- Spor salonlarında tesis büyüklüğüne bağlı olarak program ilkelerinin araştırılması
Formulation of the programme of requiriments related to the capacity of space in sports centers
MERAL ERDOĞAN
- Yatay yük etkisindeki model kazıkların davranışı
The Behaviour of laterally loaded model piles
ERKAN DİNÇER
