Geri Dön

Ontology learning and question answering (QA) systems

Ontoloji öğrenme ve soru cevaplama sistemleri

  1. Tez No: 269431
  2. Yazar: MELTEM BAŞKURT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. FERDA NUR ALPASLAN
  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: 95

Özet

Ontoloji Öğrenme; Anlamsal Web, Bilgi Gösterimi, Arama Motorları, Tümevarımlı Öğrenme, Doğal Dil İşleme, Bilgi Depolama, Bilgi Çekme konularında derin bir uzmanlaşma gerektirir. Çok büyük miktardaki alana özel, yapısal olmayan bağlantılı verinin makinaların anlayabileceği ve anlamsal olarak ulaşabileceği bir formatta ifade edilmesi gerekmektedir. Şu anki kullanıcılar anahtar sözcüğe dayalı arama servislerinden dönen sonuçlar içinde elle aramaya zorlanılıyor. Ayrıca aradıkları şeyi kendi anadillerini kullanarak ifade etmek istiyorlar. Bu tezde, belirtilen ihtiyaçları yukarda bahsedilen alanların araştırma sonuçları dogrultusunda karşılayacak bir sistem geliştirdik. Sistem kullanıcıların kısıtlı bir domain hakkında doğal dilde soru sormalarını sağlıyor ve soruların tam cevabını dönüyor. Domain de bulunan kullanıcılardan soru seti toplandı. Bu sorulara ek olarak, domain ontolojisi baz alınarak ilgili soru şablonları oluşturuldu. Kullanıcı soruyu yazıp ara tuşuna basınca, sistem uygun şablonu seçip doğal dildeki soruyu bu şablona uygun olarak SPARQL sorguya çevirir. Sistem çıkarım gerektiren sorulara da kural dosyasında tanımlı genel kuralları kullanarak cevap verebilmektedir. On kullanıcı ile yaptığımız değerlendirme gösteriyor ki, sistem herhangi bir eğitime gerek kalmadan kullanımı oldukça basit ve çok iyi sorgulama performansı ile sonuçlanan bir sistemdir.

Özet (Çeviri)

Ontology Learning requires a deep specialization on Semantic Web, Knowledge Representation, Search Engines, Inductive Learning, Natural Language Processing, Information Storage, Extraction and Retrieval. Huge amount of domain specific, unstructured on-line data needs to be expressed in machine understandable and semantically searchable format. Currently users are often forced to search manually in the results returned by the keyword-based search services. They also want to use their native languages to express what they search. In this thesis we developed an ontology based question answering system that satisfies these needs by the research outputs of the areas stated above. The system allows users to enter a question about a restricted domain by means of natural language and returns exact answer of the questions. A set of questions are collected from the users in the domain. In addition to questions, their corresponding question templates were generated on the basis of the domain ontology. When the user asks a question and hits the search button, system chooses the suitable question template and builds a SPARQL query according to this template. System is also capable of answering questions required inference by using generic inference rules defined at a rule file. Our evaluation with ten users shows that the sytem is extremely simple to use without any training resulting in very good query performance.

Benzer Tezler

  1. An ontology based approach for question answering systems that using machine learning

    Makine öğrenmesi kullanan soru cevaplama sistemleri için ontoloji tabanlı bir yaklaşım

    ZEKERİYA ANIL GÜVEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT OSMAN ÜNALIR

  2. TFEEC : Türkçe finansal olay çıkarım derlemi

    TFEEC : Turkish financial event extraction corpus

    KADİR ŞİNAS KAYNAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ

  3. Mimari tasarımda bedenlenmiş empatik ve estetik 'öteki oluş' deneyimi

    Embodied empathic and aesthetic 'becoming other' in architectural design

    IŞIL İZLEM YAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELMİRA AYŞE GÜR

  4. Ortaokul 7. sınıf öğrencilerinin kuvvet ve hareket konusunda sahip oldukları kavram yanılgılarının ontoloji temelinde belirlenmesi ve animasyon destekli öğretimle giderilmesi

    Determination of 7th grade students' misconceptions on the force and motion subject based on the ontology and elimination of misconceptions with animation assisted instruction

    GÜLŞAH DİYARBEKİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Eğitim ve ÖğretimMarmara Üniversitesi

    Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALE BAYRAM

  5. Arkitektonik kavramının yerel ve çağdaş mimari arakesitinde geçişkenlikler üzerinden incelenmesi

    Analyzing the concept of architectonics through transitions at the intersection of local and contemporary architecture

    ÖZNUR AKYOL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OZAN ÖNDER ÖZENER