Exploring the power of supervised learning methods for company name disambiguation in microblog posts
Tweet metinlerinde şirket isimleri belirsizlik problemini öğretici ile öğrenme yöntemlerinin gücü ile çözme
- Tez No: 392490
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. ALİ ÇAKMAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Şehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 102
Özet
Varlığın belirsizliğini giderme, varlığın içerik içerisinde asıl kastettiği varlığı bulma işlevidir. Varlığın belirsizlik problemi çeşitli nedenlerden dolayı meydana gelebilir.Örneğin, bu problem varlığın referans verilme çeşitliliğinden kaynaklanabilir. Ya da varlık için kullanılan kelimelerin belirsizliğinden kaynaklanabilir. Son olarak, bu belirsizlik hatalı yazılımlardan kaynaklanabilir. Şirket isimlerindeki belirsizlikler, şirket hakkında Web üzerinde bilgi araması yapılması söz konusu olduğunda önemli olabilir. Son zamanlarda, marka yönetimi için sosyal medyanın takip edilmesi pazarlama, yerel ilişkiler ve ürün pazarlamasında şirket hakkında adımların atılması noktasında önemli olmaktadır. Bu çalışmada Tweet metinleri üzerinde belirsizliği giderme problemi için farklı makine dili öğrenimi algoritmaları uyguladık. Çalışmamızda dikkatli seçilen özellik setleri ile, öğretici ile öğrenme tekniklerinin belirsizlik probleminin çözümünde katkı sağladığını gösterdik.
Özet (Çeviri)
Entity disambiguation is the task of identifying the real world entity that was referred to/mentioned in a context. Ambiguous references to entities may occur due to variations of how an entity is referenced (BT, British Telecom) or inherent ambiguities of the names used for entities (Orange Telecom vs. fruit orange), and misspellings (Best Buy vs. BestBuy). Ambiguities in company names however come with a price, when it comes to finding information about the company on the Web. Recently, tracking social media for brand management has become a very important part of the process in marketing, public relations, and product marketing. Therefore, resolving references to real world objects has become an important part of social media analytics systems. In this thesis, we study different machine learning algorithms for entity disambiguation in micro-blogging posts. We show that with the carefully selected set of features, supervised learning techniques would improve the disambiguation quality significantly.
Benzer Tezler
- Doğrusal ve doğrusal olmayan metotlarla bir adım ileri rüzgar şiddeti öngörüsü
One step ahead wind speed prediction with linear and nonlinear methods
İREM DAMLA NACAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK BARUTÇU
- Öz bilgi destekli derin öğrenme yaklaşımları ile hsg gürültü giderme
Self-ınformation empowered deep learning approaches for hsı denoising
ORHAN TORUN
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SENİHA ESEN YÜKSEL ERDEM
PROF. DR. MEHMET ERKUT ERDEM
- Building detection from very high resolution satellite images with deep learning approach
Derin öğrenme yaklaşımı ile çok yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinde bina tespiti
ESRA ÖZAYDIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- Power system fault identification and classification in fuel cells via artificial neural network
Yakıt hücrelerinde yapay sinir ağı kullanılarak güç sistemi arıza tespiti ve sınıflandırması
RAFAH HUSSEIN ALZURFI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CİHAT ŞEKER