Geri Dön

Semi-automatic multimodal web content retargeting system

Yarı-otomatik çok-kipli internet içeriği çeviri sistemi

  1. Tez No: 435856
  2. Yazar: CANSU ŞEN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TEVFİK METİN SEZGİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Koç Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 54

Özet

Günümüzde akıllı telefonlar, tablet bilgisayarlar, hatta akıllı televizyonlar giderek daha güçlü işlemcilere ve hesaplama gücüne kavuşmaktadırlar. Bilgisayarlar tarafından gerçekleştirilen birçok görev, örneğin internet kullanımı bu cihazlarda da aktif olarak gerçekleştirilebilir duruma gelmiştir. Ancak mevcut internet sitelerinin büyük bir çoğunluğu masaüstü bilgisayarlarda görüntülenmek üzere tasarlanmıştır. Bu nedenle her cihazın donanımsal özelliklerine uygun web tasarımlarının oluşturulması bir zorunluluk haline gelmiştir. Ancak her internet sitesinin manuel olarak yeniden tasarlanması çok yüksek miktarda uzman analizi ve maliyet gerektirmektedir. Bu çalışmada, bahsi geçen problem için yeni bir çözüm olarak, yarı otomatik çok-kipli internet içeriği çeviri sistemi geliştirilmiştir. Geliştirdiğimiz sistem, tek bir web sayfasından, bu sayfanın farklı bir platform için nasıl yeniden tasarlanması gerektiğini, bir uzmanın sözlü tanımlamalarına dayanarak öğrenebilir ve öğrendiği bu modele göre sayfanın farklı örneklerinin yeniden dizaynını gerçekleştirebilir. Geliştirdiğimiz sistem literatüre üç temel katkı sağlamaktadır. İlk katkımız, makine öğrenmesi metotlarını kullanarak internet siteleri için çeviri modelleri öğrenebilen modüler bir sistem mimarisidir. İkinci katkımız, öğrendigi modelleri kullanarak daha önce görülmemiş sayfaları yeniden dizayn edebilen bir çeviri motorudur. Üçüncü katkımız ise, benzer sistemlerin değerlendirilmesinde kullanılabilecek, 10 farklı web portalının 300 örneği kullanılarak oluşturulmuş bir veri arşividir. Sistem üzerinde gerçekleştirdiğimiz nesnel değerlendirmelere göre, geliştirdiğimiz sistem çeviri modellerini yüksek bir başarı oranı ile öğrenebilen bir sistemdir. Nesnel değerlendirmelerin yani sıra, gerçek kullanıcılar ile yapmış olduğumuz kullanıcı deneyleri, sistemin kullanılabilir olduğunu göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Non-desktop platforms such as mobile phones, tablets, and connected TVs now serve as primary means for browsing the web. Unfortunately, much of the existing web content has been designed and optimized for desktop viewing. Hence, tailoring the content for viewing on multiple platforms with various constraints has become a necessity. However, manual customization for each platform is costly, and not always feasible. In this work, we introduce a semi-automatic multimodal web content retargeting system that works with minimal assistance of an expert. From a single page, our system learns how a web portal should be tailored based on verbal and gestural descriptions of a human operator, and converts previously unseen pages based on what it has learnt. We have three contributions. First, we introduce a modular system architecture with a flexible backend for learning content translation rules from examples using machine learning. Our second contribution is a translation engine capable of applying previously learned translation rules to translate unseen pages. Our third contribution is a large database consisting of 300 manually coded web pages from 10 popular portals, which will serve as a benchmark database for evaluating similar systems in the future. Our discussion is supported by objective evaluation of the system's ability to learn, and results from a carefully designed usability study demonstrating the effectiveness of the proposed system with real users. The results show that our system can learn conversion rules and it is a usable system.

Benzer Tezler

  1. Music emotion recognition: A multimodal machine learning approach

    Müzik duygusu tanıma: Çok-modlu makine öğrenmesi yaklaşımı

    CEMRE GÖKALP

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilim ve TeknolojiSabancı Üniversitesi

    Yönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ONUR DURAHİM

    DOÇ. ABDULLAH DAŞCI

  2. Electro-magnetic source imaging using realistic head models

    Gerçekçi kafa modelleri kullanarak elektro-manyetik kaynak görüntüleme

    ZEYNEP AKALIN ACAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF.DR. NEVZAT GENÇER

  3. Multimodal analysis and synthesis of affective human body gestures from speech prosody

    Konuşma bürününden duygu yüklü insan beden jestleri çok kipli analizi ve sentezi

    ELİF BOZKURT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENGİN ERZİN

  4. Dijital fotogrametride alana dayalı görüntü eşleme metodlarıyla yarı otomatik havai nirengi

    Semi automatic aerial triangulation with area based matching technigues in digital photogrammetry

    MURAT UYSAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Jeodezi ve FotogrametriAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEKAİ CEVDET CAN

  5. Deprem öncesi ve deprem sonrası hava fotoğrafları kullanılarak yıkılmış binaların yarı otomatik olarak belirlenmesi

    Semi automatic detection of destroyed buildings using before and after earthquake airbone photographs

    YEŞİM SİDAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. BÜLENT BAYRAM