Coreference resolution sieve based on answer set programming
Çözüm kümesi programlama tabanlı eşgönderge çözümlenmesi eleği
- Tez No: 470672
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. PETER SCHUELLER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Özet Çözüm Kümesi Programlama tabanlı Esgönderge Çözümlenmesi Ele˘gi Coreference (e¸sgönderge) çözümlenmesi, cümleleri ve aynı gerçek dünya varlı˘gını ifade ettikleri takdirde metin içindeki edatları ba˘glama i¸sine verilen isimdir. Bu görevde yüksek ba¸sarı elde etmek bilgi ve semantik gerektirir, örne˘gin;“Obama”ve“ba¸skan”kelimeleri arasında ba˘glantı kurulmalı ya da içerik bilgisine ba˘glı olarak, mesela bu bilgi makalenin tarihi olabilir, o takdirde bu iki kelime arasında ba˘glantı kurulmamalıdır. Modern son teknoloji coreference çözümlenmesi methodları istatistiksel yöntemleri veya kuralları veya her ikisini birden kullanır, ancak nadiren metnin yüzeyinin ötesine geçer. Bu çalı¸smada Stanford“dcoref”coreference çözümlenmesi mimarisinin, bilginin entegrasyonunu sa˘glayacak hesaplama mantı˘gı kullanarak uyarlanmasını önerilmektedir. Stanford Sieve deterministik mimarisini uygulamak için temel bir kural çerçevesi tanımlanmaktadır, bu da deterministik parçayı gerçekle¸stirmenin uygun oldu˘gunu göstermektedir. Yaptı˘gımız i¸s, deterministik mimariyi nondeterministik hale getirmeye yönelik ilk adımdır. Vizyonumuz, yeni mimarinin, (i) ba˘glantılar üzerinde kısıtlamalar getirmesi ve (ii) sı˘g semantik bilgiye dayalı olarak ke¸sfedilemeyen ba˘glantılar için yeni adaylar üretebilmesi için, yeni mimarinin anlambilimsel bilgiyi bütünle¸stirmesine olanak tanımasıdır. Çerçevemizle elde etti˘gimiz deneysel sonuçlar, hesaplama mantı˘gının istenen esnekli˘gi sa˘gladı˘gını, bununla birlikte çok daha fazla kaynak gerektirdi˘gini önermektedir. Bu, kuralları daha az sürdürülebilir hale getiren performans kurallarını ayarlayarak önlenebilir ve ileride otomatik kural tabanlı optimizasyon algoritmalarının geli¸stirilmesinde kullanılması önerilmektedir .
Özet (Çeviri)
Coreference Resolution is the task of connecting phrases and prepositions in a text if they denote the same real world entity. Succeeding with a high score in this task naturally requires knowledge and semantics, for example to link“Obama”with“the president”, or, depending on the context, for example the date of the article, not to link these phrases. Contemporary stateof- the-art Coreference Resolution methods use statistical methods or sets of rules or both, but rarely go beyond the surface of the text. We propose an adaptation of the Stanford“dcoref”Coreference Resolution architecture using computational logic, which will allow an integration of knowledge. We describe a basic rule framework for applying the deterministic architecture of Stanford Sieve this shows that realizing the deterministic part is feasible. Our work is the first step toward making the deterministic architecture nondeterministic. Our vision is that this will allows the new architecture to flexibly integrate semantic knowledge in order to (i) impose constraints on links as well as (ii) generate new candidates for links that cannot be discovered based on shallow semantic knowledge. Our empirical results with our framework suggest, that computational logic provides the desired flexibility, however it also requires significantly more resources. This can be averted by tuning the rules for performance, which unfortunately makes the rules less maintainable and suggests future development of automatic rule-base optimization algorithms.
Benzer Tezler
- Türkçe eşgönderge çözümlemesi
Turkish coreference resolution
TUĞBA PAMAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLŞEN ERYİĞİT
- Derin öğrenme ile Türkçe eşgönderge çözümlemesi üzerine yeni bir yaklaşım
A novel approach on Turkish coreference resolution with deep learning
ELİF UYSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKTO Karatay ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEMİH YUMUŞAK
- Exploiting information extraction techniques for automatic semantic annotation and retrieval of news videos in Turkish
Türkçe haber videolarının otomatik anlamsal etiketlenmeleri ve erişimleri için bilgi çıkarım tekniklerinin kullanımı
DİLEK KÜÇÜK
Doktora
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. ADNAN YAZICI
- Information extraction from radiology reports
Radyoloji raporlarından bilgi çıkarma
ABUBAKAR AHMAD ABDULLAHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT CAN GANİZ
- Development of tools and Ti/Pt/Co reference samples for transfer function based quantitative stray field measurements
Transfer fonksiyonu tabanli kantitatif manyetik alan ölçümleri için araçlarin ve Ti/Pt/Co referans örneklerinin geliştirilmesi
BAHA SAKAR
Doktora
İngilizce
2021
Fizik ve Fizik MühendisliğiGebze Teknik ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN ÖZTÜRK