Using genetic algorithms with lexical chains for automatic text summarization
Otomatik metin özetleme için genetik algoritmaların sözcük zincirleri ile kullanımı
- Tez No: 301662
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TUNGA GÜNGÖR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
Elektronik ortamda bulunan bilginin miktarının hızla artmasıyla, kullanıcılara bu bilginin içindeki önemli içeriği ayırt etmekte yardımcı olacak araçlar önem kazandı. Otomatik metin özetleme, bir girdi metni alıp içindeki en önemli içeriği seçip çıkartarak bu probleme hitap etmeyi amaçlamaktadır. Ancak metindeki belli başlı bilginin belirlenmesi değişik unsurlara dayanmakta ve otomatik metin özetlemenin önemli sorunlarından birini oluşturmaya devam etmektedir. Literatürde bazı çalışmalar metindeki sözcüksel bağlılığın göstergesi ve metin özetlemenin ara gösterimi olarak sözcük zincirlerini kullanmıştır. Ayrıca, elle yaratılmış özetlerle en çok ilintili metin özelliklerini ayırt ederek, özetlere götüren kalıplar öğrenmek için genetik algoritmalardan faydalanan çalışmalar da bulunmaktadır. Bu çalışmada, özetlemenin bu iki yaklaşımını birleştiriyoruz. Öncelikle, metinde bulunan sözcüksel bağlılıktan yararlanmak için sözcük zincileri hesaplanıyor. Ardından, metinle ilgili bu derin seviyedeki bilgi, daha üst seviye analiz sonuçları ile birleştiriliyor. Sonunda, metinle ilgili değişik seviyelerde bilgi veren bütün bu sonuçlar, genetik algoritmalar kullanılarak birleştiriliyor.
Özet (Çeviri)
With the rapid increase in the amount of online text information, it became more important to have tools that would help users distinguish the important content. Automatic text summarization attempts to address this problem by taking an input text and extracting the most important content of it. However, the determination of the salience of information in the text depends on different factors and remains as a key problem of automatic text summarization. In the literature, there are some studies that use lexical chains as an indicator of lexical cohesion in the text and as an intermediate representation for text summarization. Also, some studies make use of genetic algorithms in order to examine some manually generated summaries and learn the patterns in the text which lead to the summaries by identifying relevant features which are most correlated with human generated summaries. In this study, we combine these two approaches of summarization. Firstly, lexical chains are computed to exploit the lexical cohesion that exists in the text. Then, this deep level of knowledge about the text is combined with other higher level analysis results. Finally, all these results that give different levels of knowledge about the text are combined using genetic algorithms to obtain a general understanding.
Benzer Tezler
- Music retrieval systems: Robust performance under the effect of uncertainty
Başlık çevirisi yok
ERDEM ÜNAL
Doktora
İngilizce
2008
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUniversity of Southern CaliforniaDR. SHRIKANTH NARAYANAN
- Disclosing zipfian regularities in semantic breadth of words via multimodal gaussian embeddings
Çok modlu gauss kelime temsilleri ile sözcüklerin anlamsal genişliğindeki zipf'sel düzenliliklerin ortaya çıkarımı
FURKAN ŞAHİNUÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYKUT KOÇ
PROF. DR. MEMDUH HALDUN ÖZAKTAŞ
- Türkçe sözcük anlam belirsizliği giderme
Word sense disambiguation for Turkish
BAHAR İLGEN
Doktora
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EŞREF ADALI
YRD. DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ
- Çoklu doğum destek vektör makinelerde parametre seçimi için genetik algoritma kullanılması
Using genetic algorithm for parameter selection in multiple birth support vector machines
VOLKAN DURUKAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İstatistikKırıkkale Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜVENÇ ARSLAN
- Resonctructing signaling pathways from RNAi data using genetic algorithms
Sinyal yolaklarının RNAi verilerinden genetik algoritmalar kullanılarak yeniden oluşturulması
EYÜP SERDAR AYAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBiyoenformatik Bölümü
DOÇ. DR. TOLGA CAN