Geri Dön

New event detectionusing chronological term ranking

Kronolojik terim ağırlıklandırması yöntemiyle yeni olay bulma

  1. Tez No: 246580
  2. Yazar: ÖZGÜR BAĞLIOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FAZLI CAN, YRD. DOÇ. DR. SEYİT KOÇBERBER
  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: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 86

Özet

Son yıllarda İnternetteki hızlı gelişme, içeriğindeki bilgilerin sürekli artış göstermesi bubilgilerin düzenlenmesi ihtiyacını ortaya çıkarmıştır. Ayrıca Web ortamındaki haberkaynaklarının sayısında ve bu kaynaklar tarafından yayımlanan haberlerde aşırı artışgözlenmektedir. Bu artış sonrasında bu haberlerin düzenlenmesi içerisinden yeniolayların bulunması, yeni haberlerin izleyenlerinin tespiti önemli problem halinegelmiştir. Yeni olay bulma (YOB) ve izleme haber akışlarını takip ederek, bu sorunuçözmeyi amaçlamaktadır. Haberlerde genel olarak önemli konular haberin başlarındaverilmektedir. Bu gözlemden hareketle araştırmamızda YOB deneylerimizde en iyisonucu veren Okapi benzerlik formülünün terim ağırlıklandırması fonksiyonunudeğiştirerek, kelimelerin haber içindeki sırasını bu fonksiyona uyarlayarak bunu YOBsisteminde kullandık. Bu amaçla, Türkçe için hazırlanmış olan BilCol2005 derlemiylebirçok deney gerçekleştirdik. BilCol2005 deney derlemi TDT çalışmalarındanesinlenerek hazırlanmıştır. Derlem 209,305 dokümandan ve seksen tanesi insanlartarafından etiketlenmiş olaylardan oluşmaktadır. Bu çalışmada çeşitli kronolojik terimağırlıklandırması (KTA) fonksiyonlarının, başarımı %13 kadar arttırdığı gözlenmiştir.Ayrıca KTA kullanarak yapılan YOB sisteminin BilCol2005'ten N-geçişli bulmayöntemiyle elde edilen farklı deney derlemlerinde de başarılı sonuçlar verdiğigözlenmiştir. Yapılan test sonuçlarında iyileştirmeler istatistiksek olarak kayda değerolduğu gözlenmiştir.

Özet (Çeviri)

News web pages are an important resource for news consumers since the Internetprovides the most up-to-date information. However, the abundance of this informationis overwhelming. In order to solve this problem, news articles should be organized invarious ways. For example, new event detection (NED) and tracking studies aim tosolve this problem by categorizing news stories according to events. Generally,important issues are presented at the beginning of news articles. Based on thisobservation, we modify the term weighting component of the Okapi similarity measurein several different ways and use them in NED. We perform numerous experiments inTurkish using the BilCol2005 test collection that contains 209,305 documents from theentire year of 2005 and involves several events in which eighty of them are annotated byhumans. In this study, we developed various chronological term ranking (CTR)functions using term positions with several parameters. Our experimental results showthat CTR in combination with Okapi improves the effectiveness of a baseline systemwith a desirable performance up to 13%. We demonstrate that NED using CTR has arobust performance in different versions of TDT collection generated by N-passdetection evaluation. The tests indicate that the improvements are statisticallysignificant.

Benzer Tezler

  1. Gezgin etmenler ve doğadan esinlenen sezgiseller kullanarak dağıtık bilgisayar güvenliğinin sağlanması

    Distributed computer security using mobile agents and nature inspired algorithms

    UĞUR AKYAZI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. A. ŞİMA ETANER UYAR

  2. Android malware detection using audio and image data transformation

    Ses ve görüntü dönüşümü kullanilarak android kötücül yazilim tespiti

    OĞUZ EMRE KURAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDAL KILIÇ

  3. Basitleştirilmiş mahalanobis mesafesi ve doğrusal korelasyona dayalı öznitelik seçimi kullanarak ağ anomali tespiti

    Network anomaly detection using linear correlation based feature selection and simplified mahalanobis distance

    FURKAN ALAYBEG

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ URAZ YAVANOĞLU

  4. Firesense: Wildfire detection using Wireless Sensor Networks

    Firesense: Kablosuz Duyarga Ağlar ile orman yangınlarının tespiti

    BİLGİN KOŞUCU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜRHAN KÜÇÜK

  5. Transfer öğrenmesi tabanlı hibrit evrişimsel sinir ağı modelleri kullanılarak meme kanseri teşhisi

    Breast cancer detection using transfer learning based hybrid convolutional neural network models

    CHINGIZ SEYIDBAYLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Mekatronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CENK ULU