Bilgisayar tabanlı metin işlemede en uzun eşleşme algoritmasının karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of the long match algorithm in computer based text processing
- Tez No: 276342
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. RIDVAN SARAÇOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Günümüzde teknolojinin gelişmesi ile birlikte her geçen gün büyük miktarlarda veriler ortaya çıkmaya ve depolanmaya başlanmıştır. Bu verilerden faydalanmanın yolu ise onların verimli bir şekilde organize edilmesi ve yararlı bilgilere dönüştürülmesinden geçmektedir. Bunu amaçlayan veri madenciliğinin bir çeşidi ise metinsel veriler üzerinde çalışan metin madenciliğidir.Metinsel verilerin incelenmesi ve bu verilerin amaca uygun olarak hızlı bir şekilde kullanılması da bilgi erişim sistemleri için yeni bir problem teşkil etmiştir. Elektronik ortamlarda saklanan metinsel verilerin çoğunun doğal dille yazılmış olmaları da metin madenciliğinde doğal dil işlemenin önemini ortaya koymuş ve metin işleme çalışmalarında metnin yazıldığı dilin yapısının da bilinmesi ihtiyacını doğurmuştur. Türkçe'de köke yapım eki getirilerek oluşturulan yeni kelimeye gövde, bir kelimeye eklenmiş olan çekim eklerinin çıkarılması ile kelimenin gövdesinin bulunması işlemine ise ?Gövdeleme? denilmektedir. Anlam olarak hemen hemen aynı ifadeye sahip sözcükler, çekim eki aldıklarında yazılışları tamamen değişmektedir. Bu durumda bu sözcüklerin gövdelerinin bulunması gerekmektedir. Türkçe'nin sondan eklemeli bir dil olduğu göz önünde bulundurulduğunda, verimli bir gövdeleme işleminin metin işlemenin başarısını büyük ölçüde etkileyeceği söylenebilir.Yapılan bu tez çalışmasında ise, bilgi erişim sistemlerinde yer alan metin işleme süreçlerinden en önemlilerinden biri olan ön işleme süreci ve yine bu sürecin önemli bir parçası olan gövdeleme üzerinde durulmuştur. Tez kapsamında gerçekleştirilen gövdemele yazılımı ile farklı gövdeleme algoritmalarının bilgi erişimindeki performansları karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Nowadays, large amount of data has started to arise and stored by development of technology. The way of benefitting these data are to organize them efficiently and convert them to useful information. A kind of data mining that aims this is text minig which works over textual data.Analysis of the textual data and use of this data quickly, according to the purpose has created a new problem for information retrieval systems. Most of the textual data stored in electronic media also be written in natural language the importance of natural language processing has revealed in text mining, and knowledge of structure of the text is written in language need, has revealed. Turkish affixes to the root of the new words are created by bringing the body, the body of the words finding process by a word that is attached to the removal of the suffixes stemming called. Have almost the same phrase as meaning words, when they have completely changed the spelling of suffixes. In this case, those words must have their body. Turkish is a language to add from the last consideration when, efficient stemming process would affect a large extent the success of text processing can be said.Contained on information retrieval systems, preprocessing process, Which one of the most important of text processing and an important part of this process was focused on the stemming in thesis. The performance in information retrieval of different stemming algorithms, comparatively analyzed by stemming software in thesis.
Benzer Tezler
- Türkçe'de varlık ismi tanıma
Named entity recognition in Turkish
ASIM GÜNEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Chemical reactor network modelling of a 1000 HP turboshaft engine reverse flow combustor
1000-HP sınıfı bir turboşaft motorun ters akışlı yanma odasının reaktör ağları ile modellenmesi
GÖKHAN VAROL
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ONUR TUNÇER
- Machine learning methods in natural language processing
Doğal dil işlemede makine öğrenmesi yöntemleri
BETÜL GÜVENÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FATİH ECEVİT