Geri Dön

Web tabanlı otomatik dil tanıma ve çevirme sistemi geliştirilmesi

Developing web based automatic language identification and translation system

  1. Tez No: 245613
  2. Yazar: URAZ YAVANOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞEREF SAĞIROĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 178

Özet

İnternetin hızla yaygınlaşması bu ortamlara sunulan hazır bilgi ve belgeleri zenginleştirdiği kadar farklı dildeki içeriklerinde internette sunulmasını kolaylaştırmıştır. Farklı dildeki bilgilere ulaşmak ise günümüzde farklı bir sorun haline gelmiştir. Bu çalışmada, uluslararası kabul gören İngilizcenin yanında internet ortamında her dile ait sayısal belgelerin dilini tanımak, internette sunulan bilgilerin içeriğini farklı dillere çevirme; üzerinde farklı işlemler yapmayı kolaylaştırmasını sağlamak için kullanıcıların içerik dillerini hiç bilmedikleri internetteki sayısal dokümanları yapay sinir ağları ile birlikte geliştirilen yöntemler kullanılarak istenilen dile otomatik olarak dönüştürebilecekleri web tabanlı otomatik dil tanıma ve 41 dile otomatik çevirme platformu geliştirilmiştir. Bu çalışmanın, internet içeriklerinin kullanıcılar tarafından daha etkin olarak kullanılmasını sağlaması beklenmektedir.

Özet (Çeviri)

Language identification is an important task for web information retrieval services. Automatic language identification and translation have become increasingly important, as more and more documents are being served on internet within many languages. The identification problem can be seen as a specific instance of the more general problem of an item classification though its attributes. In the processes, artificial neural networks were used to identify languages in multi-lingual documents. The results have shown that the approach presented in this work is very successful to meet the expectations in real-time language identification accuracy and translate into 41 different language with the help of a developed platform. It is expected that with the support of this thesis web based documents might be used by internet users as effective as possible.

Benzer Tezler

  1. İngilizce'den Türkçe'ye istatistiksel bilgisayarlı çeviri sistemlerinde alan uyarlaması ile başarının artırılması

    Evaluation of domain adaptation approaches on English-to-Turkish statistical machine translation systems

    EZGİ YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ

  2. Helping metonymy recognition and treatment through named entity recognition

    Adlandırılmış varlık ile ad aktarması çözümleme

    HATİCE BURCU KÜPELİOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TANKUT ACARMAN

  3. Hybrid deep multi-criteria recommender system model

    Hibrit derin çok kriterli öneri sistemi modeli

    ABDULRAHMAN ALNAHHAS

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YUSUF İLKER TOPCU

  4. Hybrid reciprocal recommendation with advanced feature representations

    Gelişmiş özellik gösterimleri ile hibrit çift taraflı öneri sistemleri

    EZGİ YILDIRIM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ

  5. Türkçe konuşma tanıma sistemleri için derin öğrenme tabanlı modellerin geliştirilmesi

    Development of deep learning based models for Turkish speech recognition

    SAADİN OYUCU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜSEYİN POLAT