Genetik algoritma kullanarak cümle seçme yaklaşımı ile otomatik metin özetleme
Single document extractive automatic text summarization using genetic algorithms
- Tez No: 509691
- Danışmanlar: DOÇ. DR. RIDVAN SARAÇOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Dijital ortamda bulunan bilgiler çok büyük boyutlara ulaşmış durumdadır. Bu yüzden elde edilmek istenen bilgiye en hızlı ve verimli şekilde ulaşmak zorlaşmıştır. Bu nedenle metinlerin özetinin elde edilmesi ihtiyacı ortaya çıkmıştır. Bu çalışma, otomatik metin özetleme yaklaşımlarını, çalışmalarını, yazılımlarını, algoritmalarını ve metotlarını ortaya koyar. Otomatik metin özetleme genel olarak iki bölüme ayrılır. Bunlar çıkarımsal özetleme ve yorumlayarak özetlemedir. İlk olarak çıkarımsal özetlemede cümleler ve kelimeler bazı özelliklere göre puanlandırılır ve en yüksek puanlı cümleler seçilir. Kısaca metindeki en önemli cümleleri bulmaktır. İkinci olarak yorumlayarak özet çıkarmada ise cümleler ve kelimeler arasında anlamsal ilişkiler incelenir. İki yöntem arasındaki en önemli fark, yorumlayarak özet çıkarma yönteminde metinden bağımsız yeni kelimeler elde edilebilir. Bu tez çalışmasında Türkçe metinler için çıkarımsal özetleme yöntemi ile başarının artırımı amaçlanmıştır. Üç farklı yöntem denenmiş ve ölçümler yapılmıştır. Bunlar sabit puanlı değerlendirme, sezgisel olarak belirlenen rastgele puan aralıklı değerlendirme ve genel aralıklı rastgele puanlama ile yapılan değerlendirmedir. Üç yöntem için de çıkarımsal özetleme yönteminde genetik algoritma kullanılmıştır ve cümleler buna göre puanlandırılmıştır. İlk yöntemde cümlelere puan verirken sezgisel yöntem uygulanmıştır. İkinci yöntemde sezgisel yönteme bir puan aralığı ilave edilerek sonuca ulaşılmaya çalışılmıştır. Üçüncü ve son yöntemde ise puan aralığı genişletilerek 1 ile 100 arasında bir tamsayı aralığı belirlenmiş olup cümleler puanlandırılmıştır. Yapılan ölçümlerde başarının arttığı tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Giant information have been available on the digital environments. For this reason it has hard to get the information what you want to achieve it, fast and most efficiently. For this reason, the need to obtain a summary of the texts has emerged. This research presents automatic text summarizations' approaches, studies, software, algorithms, and methods. Automatic text summarization is generally divided into two systems. There are extraction based summarizations and abstraction based summarizations. Firstly, extractions summarization approach involves selecting sentences of high score from the document based on word and sentence features. In short, finding the most important sentences from text is performed. Secondly, it is examined the semantic relationships between words and sentences in abstraction approaches. The most important difference from the first approach, made semantic analysis of words and sentences afterward new words are obtained. In this study, we focus on an extractive text summarization system and we purpose to increase the success about this issue. We have tried 3 different methods and made measurements. We applied genetic algorithm methods and scored the sentences in all three methods. We have tried to get the highest scores. In the first methods we made the scoring of sentences heuristic methods. Secondly, we have determined the range of points in the heuristic method. In the third method, we set the range from 1 to 100. We gave random integer points in this range and have tested the system. We have identified an increasing success in the measurements made in 3 methods.
Benzer Tezler
- Çıkarımsal arapça metin özetleme: genetik algoritmalar ile öznitelik optimizasyonuna dayalı hibrit yaklaşım
Extractive arabic text summarization: a hybrid approach through genetic algorithm-based feature optimization
HEDİL ELŞAVİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞRUL TAŞCI
- Multi-objective optimization of airfoil geometry for aerodynamic efficiency and noise reduction using bezier parametrization
Bezıer parametrizasyonu kullanarak aerodinamik verimlilik ve gürültü azaltma için kanat geometrisinin çok amaçlı optimizasyonu
ALİ İHSAN İŞGÜDER
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilim ve Mühendislik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. MELİKE NİKBAY
- Genetik algoritma kullanarak piyasa zamanlaması yöntemiyle portföy yönetimi
Portfolio management using market timing with the help of genetic algorithms
MERT TAŞ
- Genetik algoritma kullanarak optimum genlik cevaplı ve minumum fazlı sayısal süzgeçlerin tasarımı
Design of digital filters with minimum phase and optimum magnitude response by using genetic algorithm
MEHMET BAHADIR ÇETİNKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. NURHAN KARABOĞA
- Genetik algoritma kullanarak çok kriterli ders programının hazırlanması ve optimizasyonu
Preparing multi-criteria programs by using genetic algorithms and their optimisation
FATMA DABAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMustafa Kemal ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. ERSİN ÖZDEMİR