Morphological segmentation using Dirichlet process based bayesian non-parametric models
Dirichlet süreci temelli parametrik olmayan bayes modelleri ile morfolojik bölümleme
- Tez No: 425845
- Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN CEM BOZŞAHİN, YRD. DOÇ. DR. BURCU CAN BUĞLALILAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Dilbilim, Computer Engineering and Computer Science and Control, Linguistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişsel Bilim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Bu tezde, morfolojik bölümleme içerisindeki dağılım özelliklerini açıklayan modeller incelenecektir. Morfolojik bölümlemeye, gözetimli, yarı gözetimli ve gözetimsiz öğrenmeyi temel alan çeşitli öğrenim yaklaşımları mevcuttur. Bu çalışmada, mevcut sistemleri inceleyerek, parametrik olmayan yarı gözetimli ve gözetimsiz Bayes temelli yaklaşımların bölümleme işlemine ne kadar uygun olduğunu gözlemleyeceğiz. Ek olarak, morfolojik bölümlemede, morfemleri birbirinden bağımsız ve bağımlı olarak ele alan modellerin rolleri incelenecektir.
Özet (Çeviri)
This study, will try to explore models explaining distributional properties of morphology within the morphological segmentation task. There are different learning approaches to the morphological segmentation task based on supervised, semi-supervised and unsupervised learning. The existing systems and how well semi-supervised and unsupervised non-parametric Bayesian models fit to the segmentation task will be investigated. Furthermore, the role of occurrence independent and co-occurrence based models in morpheme segmentation will be investigated.
Benzer Tezler
- Dendritic spine segmentation using active contour with shape prior
Dendritik omurgaların şekil bilgisi kullanan aktif konturlar ile segmentasyonu
CEMAL AKARSU
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBahçeşehir ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DEVRİM ÜNAY
- U-net ve sam entegrasyonu ile meme mr görüntülerinde tümör segmentasyonu ve morfolojik işlemlerle takibi
Breast mri tumor segmentation using U-net and sam integration with morphological tracking methods
ALPTUĞ ŞEREF AYYILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN
- Görüntü işleme teknikleri ve sezgisel yöntemler kullanılarak çekirdek görüntü segmentasyonu
Nuclei image segmentation using image processing techniques and heuristic methods
NUREDEEN A A MATOUG
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKastamonu ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YASEMİN GÜLTEPE
- Sayısal görüntü işlemede paralel bölütleme
Parallel segmentation in digital image processing
YASEMİN PEKTATLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜKSEL ÖZBAY
- Meme MRG'de saptanan kitle dışı kontrastlanmaların benign ve malign ayrımında radyolojik bulgularla doku analizi bulgularının makine öğrenimi yöntemleriyle değerlendirilmesi ve segmentasyon tabanlı 3 boyutlu evrişimsel sinir ağlarıyla karşılaştırılması
Evaluation of radiological and texture analysis findings using machine learning methods in the differentiation of benign and malignant non-mass enhancements detected onbreast MRI and comparison with segmentation-based three dimensional convolutional neural networks
SERHAT AKIŞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Radyoloji ve Nükleer TıpDokuz Eylül ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PINAR BALCI