A user based comparative study of automatic text summarization
Otomatik metin özetlemede kullanıcı tabanlı karşılaştırma çalışması
- Tez No: 521773
- Danışmanlar: PROF. DR. NEVCİHAN DURU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Her geçen zamanda, metinsel verilerdeki büyüklük devasa ölçülerde olmaktadır. Orta düzeyde bir kullanıcı, normalde işleyebileceğinden daha fazla bilgi ile karşılaşmaktadır. Uzmanlık seviyesinden bağımsız olarak, her kullanıcı kendi ilgi alanına göre, bir şeyler anlatmakta olup, ilaveten teknolojinin gelişmesi ve sosyal medyanın kullanımındaki artışla birlikte, hem sayı hem de boyutta fikir ve haber makalesi sayısı artmıştır. Bu verilerden okurken, değerli malzemelere ulaşma olasılığı daha da azalmakta, dolayısıyla metin özetlemesi gibi teknolojik yeniliklere duyulan ihtiyaç da artmaktadır. Otomatik Metin Özetlemesi, mevcut bilgi miktarını azaltmak için doğal dil işleme ve yapay zekâ gibi alanlarda kullanır. Bu anlamda, otomatik metin özetleme, hangi makalenin daha fazla okunacağına ve hangisinin önemsiz olduğuna karar vermek için bir araç olarak kullanılabilen önemli bir araçtır. Bu tez, dört farklı algoritmanın karşılaştırmalı bir çalışmasını içermektedir; Gensim TextRank, Sumy LSA, bir frekans olay tabanlı özetleme ve bir duygu analizi tabanlı özetleyici. Çalışmanın değerlendirmesinde, özetlemenin, ortalama bir kullanıcının bir kullanıcı geribildirim anketi yoluyla özetleyicileri puanlama yöntemiyle insan bilgisayar etkileşim çalışması olarak yapılmış ve değerlendirme metrikleri Rouge puanlarıyla karşılaştırılmıştır. Tezde tanımlanan çalışma, otomatik metin özetlemesinin bir arka plan çalışmasını, dört algoritmanın karşılaştırmalı bir incelemesini ve özetleyicilerin değerlendirilmesini içermektedir.
Özet (Çeviri)
Every second that goes by, textual data is generated in magnitudes. The average user is met with more information than they could ordinarily process. With the advent of technology and the rise in the use of social media, opinions and news article extracts have grown in both number and size, every user regardless of expertise level has something to tell the world. In navigating this data, the possibility of getting worthy material is getting slimmer hence the need for technological innovations like text summarization. Automatic Text summarization uses knowledge in the fields like natural language processing and artificial intelligence to downsize on the amount of existing information. It is a great asset that can be used as a tool to decide which article to read further and which one to discard. In this thesis, the work done involves a comparative study of four different algorithm; Gensim TextRank-Based, Sumy LSA-based (borrowed from the original implementation), a frequency event based summarization (simple summarizer) and a sentiment analysis based summarizer. In the evaluation of the study, due to the fact that summarization is centred towards making the work of the average user simpler, a popular Human Computer interaction study was borrowed to score the summarizers through a usability study and a user feedback survey. The evaluation metrics was compared to Rouge scores. The work described in the thesis include a background study of automatic text summarization, a comparative study of the four algorithms and evaluation of the summarizers.
Benzer Tezler
- Kullanıcı destek sistemlerinde yardım biletlerinin otomatik sınıflandırılması
Automatic classification of help tickets in user support systems
MÜCAHİT ALTINTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ
- Politika duyarlı text-to-SQL ajanının postgresql satır düzeyi güvenlik (RLS) ile uygulamalı değerlendirilmesi
Applied evaluation of the policy-sensitive text-to-SQL agent with postgresql row level security (RLS)
ALI ATIA ALI KOUNDI
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI CEDİMOĞLU
- Erişilebilirlik odaklı web tasarım çerçevesinde içerik yönetim sistemlerinde arayüz tasarımı: Ondokuz Mayıs Üniversitesi web sayfası tasarım örneği
Interface design in content management systems within the framework of accessibility-focused web design: Ondokuz Mayıs University web page design example
SERHAT KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Güzel SanatlarOndokuz Mayıs ÜniversitesiGörsel İletişim Tasarımı Ana Sanat Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM AYVAZ TUNÇ
- Derin öğrenme algoritmaları ile personel geri bildirimlerinin sınıflandırılması ve analizi
Classification and analysis of employee feedback with deep learning algorithms
GÖKHAN YİĞİDEFE
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERAP ÇAKAR KAMAN
- Yazılım projelerinde maliyet tahmini: Derin öğrenme modellerinin kullanımı ve performans analizi
Cost estimation in software projects: The use of deep learning models and performance analysis
KHANIM KHALILLI