Geri Dön

Derin öğrenme tekniklerini kullanarak bağlamsal benzerliğe dayalı otantik islami metinlerin akıllı kümelenmesi

Intelligent clustering of authentic islamic texts based on contextual similarity using deep learning techniques

PDF İndir

  1. Tez No: 572326
  2. Yazar: SHAKEEL AHMAD SHEIKH
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN
  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: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Enformatik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

Bazı sosyal veya dini meselelerle ilgili karar verirken, İslam hukuk uzmanları (Islamic Jurists) meseleyle doğrudan ilişkili ya da bağlamsal olarak benzer (contextually analogic) ya da onunla ilişkili meseleleri bulmak için tüm temel metinleri taramalıdır. Bir hakim heyetinin veya hakimin vereceği hükmün, eğer meseleyle ilgili mevcut kaynak ve hukümleri dikkate alırsa muhkem olacağı açıktır. Eğer bir hukum sığ bir seviyede verilmişse, o zaman tarihte görüldüğü üzere toplumda bölünme ve çatışmalara yol açacaktır. Bu tezde biz sorgulama yapıldığından bağlamı çıkaran ve iligili külliyatı (Corpus) heyetin onune getiren, derin öğrenmeye dayalı farklı teknikler öneriyoruz. Bağlamsal benzerlik ve kıyasa dayalı kümeleri geliştirmek için Derin öğrenme teknikleri, özellikle Derin Sinir Ağları ve denetimsiz kümeleme algoritmaları (K-Ortalama, BIRCH, Deep Embedded Clustering (DEC) ve Spektral) kullanılmıştır. Korpusun gömülmesi, Google'ın Word2Vec, Doc2vec, Facebook'un FastText ve Stanford'ın GloVe kullanılarak hesaplanmıştır. Gömülenler (embeddings), Word2Vec, Doc2Vec, Facebook'un fastText ve Stanford's GloVe modellerini çok boyutlu bir bağlamda gömmek için eğitilmiş metin korpusundan hesaplanmıştır.

Özet (Çeviri)

While issuing the rulings regarding some social or religious affair, the Islamic Jurists (legal experts) has to go into all the basic but authentic texts to find the stuff which is directly related or having the contextual analogy or has an association with it. It is obvious that the verdict or ruling of a jury or jurist will be strong if he takes into account all the contextually related stuff. If the decision is taken just at the shallower level, it potentially leads to the rift and conflict in the society and has been historically observed. In this thesis, we propose various techniques based on deep learning, which upon query, infers a context, and produces before the jury all the related corpus. Deep learning techniques especially Deep Neural Networks and unsupervised clustering algorithms (K-Means, BIRCH, Deep Embedded Clustering (DEC) and Spectral ) were used to develop clusters based on the contextual similarity and analogy. The embeddings were calculated in itself from the text corpus trained on embedding models Word2Vec, Doc2Vec, Facebook's fastText, and Stanford's GloVe in the multidimensional context. Google's Tensorflow along with Keras framework have been deployed to carry out the training of the autoencoder.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    497361

    Yedinci sınıf öğrencilerinin etkinlik temelli öğrenme yaklaşımı altında oran-orantı kavramlarını oluşturma süreçlerinin incelenmesi: APOS teorisi

    Investigation of the process of creating ratio-proportion concepts in the 7th grade students' activity based learning approach: APOS theory

    MERVE KOÇYİĞİT GÜRBÜZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Eğitim ve ÖğretimEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    İlköğretim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. PINAR ANAPA SABAN

  2. Tez No

    847190

    Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  3. Tez No

    706796

    Die wirkung der pragmalinguistik auf den daf unterricht

    Edimbilimin Almanca yabancı dil dersine etkisi

    HATİCE KOÇ

    Yüksek Lisans

    Almanca

    Almanca

    2022

    Alman Dili ve EdebiyatıNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Yabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN YILMAZ

  4. Tez No

    674767

    Hybrid reciprocal recommendation with advanced feature representations

    Gelişmiş özellik gösterimleri ile hibrit çift taraflı öneri sistemleri

    EZGİ YILDIRIM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ

  5. Tez No

    642744

    Deep learning analysis in dermoscopy images

    Dermoskopi görüntülerinde derin öğrenme analizi

    FATİH ERGİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL BURAK PARLAK

Geri Dön