Character-level tagging
Karakter seviyesinde etiketleme
- Tez No: 434269
- Danışmanlar: DOÇ. DR. DENİZ YURET
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Bu tezde dilden bağımsız, karakter seviyesinde etiketleme yapan bir model tarif et- tim ve bu modeli Varlık İsmi Tanıma, Sözcük Türü Etiketleme ve Yüzeysel Çözümleme üzerinde değerlendirdim. Bu modelde bir cümle, kelimeler yerine karakter dizisi olarak temsil edildi. Model, karakterleri girdi olarak alan ve her karakter için etiket olasılık dağılımı üreten, üst üste yığılmış çift yönlü Geri Dönüşümlü Yapay Sinir Ağları'ndan oluşmaktadır. Daha sonra bu olasılık dağılımları, Viterbi algoritması kullanılarak kelime seviyesindeki etiketlere çevirildi. Model, sadece işaretli veri kümesi kullan- makta olup, elle belirlenmiş öznitekliklere ve harici kaynaklardan gelen bilgilere (diğer sözdizimsel işaretleyicilerin çıktısı, isim listeleri) ihtiyaç duymamaktadır. Bu tezde tarif edilen model, Varlık İsmi Tanima'da 7 dilde elde edilen en iyi sonuçlara yakın, Sözcük Türü Etiketleme'de 4 dilde geçmiş sistemlerden daha iyi ve İngilizce Yüzeysel Çözümleme'de rekabetçi sonuçlar vermiştir.
Özet (Çeviri)
I describe and evaluate a language-independent character-level tagger for sequence labeling problems: Named Entity Recognition (NER), Part-of-Speech (POS) tagging and Chunking. Instead of words, a sentence is represented as a sequence of charac- ters. The model consists of stacked bidirectional LSTMs which input characters and output tag probabilities for each character. These probabilities are then converted to consistent word level phrase tags using a Viterbi decoder. The model uses only labeled data and does not rely on hand-engineered features or other external resources like syntactic taggers or Gazetteers. The model is able to achieve close to state-of-the-art NER performance in seven languages, performs as well as or better than previous work in four languages for POS tagging and yields competitive results for English Chunking dataset.
Benzer Tezler
- Identification of verbal multiword expressions using deep learning architectures and representation learning methods
Çok sözcüklü fiil ifadelerinin derin öğrenme mimarileri ve gösterim öğrenme metotları ile saptanması
BERNA ERDEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUNGA GÜNGÖR
- İş ve Sosyal Güvenlik Hukuku bakımından dijital platform çalışanlarının hukuki statüsü
Legal status of digital platform workers in terms of Labour and Social Security Law
HAZAL TOLU YILMAZ
- Character-level dilated deep neural networks for web attack detection
Ağ yöresi saldırılarının belirlenmesi için karakter düzeyinde seyreltilmiş derin sinir ağları
NAZANIN MOARREF
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET TAHİR SANDIKKAYA
- Read mapping methods optimized for multiple gpgpus
Çoklu gpgpu sistemleri için eniyilenmiş dizi hizalama yöntemleri
AZITA NOURI
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CAN ALKAN
- An attention based deep neural network architecture for identification of phishing URLS through character level n-gram embeddings
Kimlik avcısı URL tespitinde karakter n-gram düzeyinde özyerleşiklerden yararlanan dikkate dayalı bir derin sinir ağı mimarisi
FIRAT COŞKUN DALGIÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT AYDOS
DOÇ. DR. AHMET SELMAN BOZKIR
