Geri Dön

An ontology-based retrieval system using semantic indexing

Anlamsal indeksleme kullanarak ontoloji-tabanlı sorgulama sistemi

  1. Tez No: 268832
  2. Yazar: SONER KARA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. NİHAN K. ÇİÇEKLİ
  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: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 69

Özet

Bu tezde, ontoloji tabanlı bilgi çıkarma ve sorgulama sistemi ve bu sistemin futbol alanına uygulanması anlatılmaktadır. Genel olarak, anlamsal sorgulama alanındaki üç sorunla ilgilenilmiştir: kullanılabilirlik, ölçeklenebilirlik ve sorgulama performansı. Çözüm olarak, kelime-tabanlı bir anlamsal sorgulama yöntemi sunulmaktadır. Alana özgü bilgi çıkarma, anlamsal çıkarım yapma ve kurallar ile performans büyük ölçüde arttırılmıştır. Ölçeklenebilirlik ise, anlamsal indeksleme yöntemiyle elde edilmiştir. Anlamsal Web in en güncel teknolojileri kullanılarak gerçekleştirilen sistem, geleneksel yaklaşımlar ve sorgu genişletme yöntemleriyle karşılaştırılmıştır. Detaylı deneyler ile alana özgü bilgi çıkarma ve anlamsal çıkarımın sistem performansına etkileri gözlemlenmiştir. Son olarak, basit yapısal belirsizliklerin anlamsal indeksleme yöntemiyle nasıl çözülebileceği gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, we present an ontology-based information extraction and retrieval system and its application to soccer domain. In general, we deal with three issues in semantic search, namely, usability, scalability and retrieval performance. We propose a keyword-based semantic retrieval approach. The performance of the system is improved considerably using domain-specific information extraction, inference and rules. Scalability is achieved by adapting a semantic indexing approach. The system is implemented using the state-of-the-art technologies in Semantic Web and its performance is evaluated against traditional systems as well as the query expansion methods. Furthermore, a detailed evaluation is provided to observe the performance gain due to domain-specific information extraction and inference. Finally, we show how we use semantic indexing to solve simple structural ambiguities.

Benzer Tezler

  1. An ontology-driven video annotation and retrieval system

    Ontoloji tabanlı video etiketleme ve erişim sistemi

    GONCAGÜL DEMİRDİZEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. NİHAN KESİM ÇİÇEKLİ

  2. Ontology learning and question answering (QA) systems

    Ontoloji öğrenme ve soru cevaplama sistemleri

    MELTEM BAŞKURT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. FERDA NUR ALPASLAN

  3. Natural language interface on a video date model

    Bir video veri modeli üzerinde tanımlanan doğal dil arayüzü

    GÜZEN ERÖZEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİHAN KESİN ÇİÇEKLİ