Doğal dil işleme tabanlı bilgisayar ağ terimlerinin wordnet ontolojisi kullanılarak oluşturulması
Natural language processing based computer network terms using wordnet ontology creation
- Tez No: 472449
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ABDÜLKADİR ÇAKIR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 73
Özet
Bilgisayar ile doğal dilde iletişimin sağlanması için bilgisayarın doğal dil kurallarını öğrenmesi gerekmektedir. Türkçe bir kelime, ekleriyle birlikte yeni bir kelime oluşturma özelliğine sahiptir. Doğal dil işleme yaygın olarak bilinen yapay zeka ve dilbilimin alt kategorisidir, doğal dillerin kurallı yapısını çözümleyerek anlaşılması veya yeniden anlam katması amacını taşır. Türkçe için yapılan doğal dil işleme çalışmaları, bilgisayar terimleri için otomatikleştirme adına yetersizdir. Bu tez çalışması bilgisayar terimlerinin ontoloji üzerine doğru yerleştirilmesi amacıyla yapılmıştır. Bu tez çalışmasında eklerinden ayrılmış ağ terimlerini içeren bir Wordnet ontolojisi oluşturularak, ontolojide bulunan iki terim arasındaki bağlantı hesaplanmıştır. Terimlerin adlandırılması için en etkili yol ise doğal dil işlemedir. Verilen bir yazı paragrafında bilgisayar ağ terimlerinin ontolojik bir sözlükte aranması ve sözlükte bulunmayan kelimelerin otomatik olarak ontolojiye eklenmesi amaçlanmıştır. Yakın anlamlı ve alt-üst terim ilişkisi içerisinde bulunan terimler graf yapısı şeklinde birbirleri ile bağlanmıştır. Bütün terimlerin birbirleri ile bağlanması sonucu sözlük ontolojisi oluşturulmuştur. Bağıntı kurmada öncelikle kavram haritasından yararlanılmış sonrasında doğal dil işleme algoritması ile otomatik hale getirilmiştir. Algoritma paragrafta bulunmayan kelimenin sağında ve solunda bulunan ve sözlükte bulunan 10 kelimenin ontolojideki düğümlerine bakılarak hazırlanmış ve en üst düğüme yakın anlam ilişkisi ile ilişkilendirilmiştir. Geliştirilen algoritma C# form application uygulaması şeklinde hazırlanmıştır.
Özet (Çeviri)
To learn natural language rules of the computer to communicate with the computer through natural language. Create a Turkish word, create a new word with its attachments. Natural language means adapting or changing the rules of natural languages. Natural language processing exercises for Turkish are insufficient for the automation of computer terms. This thesis study was carried out in order to correctly place computer terms on ontology. In this thesis study, a Wordnet ontology containing network terms separated from its suffix is created and the connection between the two terms ontology is calculated. The most effective way of naming terms is natural language processing. In a given article paragraph, it is aimed to search computer network terms in an ontological dictionary and to automatically add ontology to words not in dictionary. Terminology that is in the relation of close meaning and lowerupper term is connected with each other in the form of graphical structure. The terminology dictionary ontology has been established to connect all terms with each other. In order to construct the correlation, firstly the concept map is utilized and then it is automated by natural language processing algorithm. The algorithm was prepared by looking at the ontological nodes of the 10 baldens found in the dictionary located on the left and right of the missing vein in the paragraph and was associated with the closest meaning relationship. The algorithm developed is C # form application.
Benzer Tezler
- A new framework for decentralized social networks: Harnessing blockchain, deep learning, and natural language processing
Merkezsiz sosyal ağlar için yeni bir çerçeve: Blok zinciri, derin öğrenme ve doğal dil işlemeyi kullanmak
AMIR AL KADAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ BALTA
- Using network-on-chip structure in deep neural network accelerator design
Derin sinir ağı hızlandırıcı tasarımlarında yonga-üstü-ağ yapısının kullanımı
FURKAN NACAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN TOSUN
- Neural network based publication recommender for article submission
Makale gönderimi için sinir ağ tabanlı yayın tavsiyesi
SETH JACOB MICHAIL
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAkdeniz ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ JOSEPH WILLIAM LEDET
- Algısal özet fonksiyonları tabanlı derin öğrenme yöntemleri kullanılarak imgelerin sınıflandırılması
Classification of images by using deep learning methods based on perceptual hash functions
FATİH ÖZYURT
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENGİN AVCI
- Using transformer networks for detection andnormalization of named entities in biomedical texts
Dönüştürücü ağları kullanılarak biyomedikal metinlerde varlık isimlerinin tanınması ve normalizasyonu
İLKAY RAMAZAN PALA
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ARZUCAN ÖZGÜR TÜRKMEN