Turkish factoid question answering using answer pattern matching
Yanıt örüntüsü eşleştirme yöntemi ile Türkçe tekil yanıtlı soru yanıtlama
- Tez No: 246562
- Danışmanlar: 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: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 171
Özet
Aranan bilgiyi Web'de etkili bir şekilde bulmak, son on yıldaki en zorlu problemlerden biri olmuştur. Aranan bilgiyi içeren belgelerin bulunması için Web Arama Motorları kullanılmaktadır. Ancak, bir çok durumda kullanıcı bir belge kümesinden çok belirli bir bilgiye ihtiyaç duyar. Soru Yanıtlama sistemleri bu problemi adreslemektedir. Soru yanıtlama sistemleri bir sorunun yanıtı olarak bir belge kümesi yerine açık yanıtlar döndürürler. Soru yanıtlama sistemlerinin yanıtladığı sorular beş sınıfa ayrılabilir: tekil yanıtlı, liste, tanım, karmaşık, ve kurgusal sorular. Tekil yanıtlı bir sorunun tam olarak tek bir yanıtı vardır ve bu yanıt genellikle kişi, tarih ve yer gibi bir varlık ismidir. Bu tez kapsamında, Türkçe Tekil Yanıtlı Soru Yanıtlama için örüntü eşleştirme yaklaşımı geliştirdik. TREC-10 Soru Yanıtlama kulvarında yarışan soru yanıtlama sistemlerinden birçoğu gelişmiş dilbilimsel araçlar kullanmıştır. Ancak, bu kulvardaki en başarılı soru yanıtlama sistemi sadece çok miktarda yüzeysel örüntü kullanmıştır. Bu nedenle, biz de Türkçe Tekil Yanıtlı Soru Yanıtlama için yanıt örüntüsü eşleştirme yaklaşımının potansiyelini araştırmaya karar verdik. Yanıt örüntüsü çıkarmak için gövdeleme ve varlık isimleri işaretleme içeren yöntemler denedik. Yanıt örüntülerini sorgu genişletme için de kullandık. Sistemin performansını değerlendirmek için bir çok deney yaptık. Diğer tekil yanıtlı soru yanıtlama sistemlerinin performansları ile karşılaştırıldğında, yöntemlerimiz iyi sonuçlar vermektedir. Yapılan deneyler, varlık isimleri işaretleme yönteminin sistemin performansını artırdığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Efficiently locating information on the Web has become one of the most important challenges in the last decade. The Web Search Engines have been used to locate the documents containing the required information. However, in many situations a user wants a particular piece of information rather than a document set. Question Answering (QA) systems have addressed this problem and they return explicit answers to questions rather than set of documents. Questions addressed by QA systems can be categorized into five categories: factoid, list, definition, complex, and speculative questions. A factoid question has exactly one correct answer, and the answer is mostly a named entity like person, date, or location. In this thesis, we develop a pattern matching approach for a Turkish Factoid QA system. In TREC-10 QA track, most of the question answering systems used sophisticated linguistic tools. However, the best performing system at the track used only an extensive list of surface patterns; therefore, we decided to investigate the potential of answer pattern matching approach for our Turkish Factoid QA system. We try different methods for answer pattern extraction such as stemming and named entity tagging. We also investigate query expansion by using answer patterns. Several experiments have been performed to evaluate the performance of the system. Compared with the results of the other factoid QA systems, our methods have achieved good results. The results of the experiments show that named entity tagging improves the performance of the system.
Benzer Tezler
- Open domain factoid question answering system
Tek yanıtlı sorular için açık alanlı soru yanıtlama sistemi
FARHAD SOLEİMANİAN GHAREHCHOPOGH
Doktora
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLYAS ÇİÇEKLİ
- A framework for open-domain question answering system
Açık çalışma alanı soru yanıtlama sistemi için bir çerçeve oluşturulması
HARUN BOLAT
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAHA ŞEN
- A Turkish language factoid question answering system based on Deep Learning Neural Networks
Derin Öğrenme Sinir Ağları kullanarak Türkçe'de gerçeksi soru cevaplayan bir sistem
CAVİDE BALKI GEMİRTER
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DIONYSIS GOULARAS
- Question analysis and information retrieval for a Turkish question answering system: Hazırcevap
Türkçe soru cevaplama sistemi için soru analizi ve bilgi çıkarımı: Hazırcevap
CANER DERİCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUNGA GÜNGÖR
- Open domain factoid question answering system
Açık alan tekil yanıtlı soru cevaplama sistemi
FATİH ÖZKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT SARAN