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
- Tez No: 572326
- Danışmanlar: PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Enformatik Bilim Dalı
- 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
- 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
2018
Eğitim ve ÖğretimEskişehir Osmangazi Üniversitesiİlköğretim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PINAR ANAPA SABAN
- 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
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Die wirkung der pragmalinguistik auf den daf unterricht
Edimbilimin Almanca yabancı dil dersine etkisi
HATİCE KOÇ
Yüksek Lisans
Almanca
2022
Alman Dili ve EdebiyatıNecmettin Erbakan ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN YILMAZ
- Hybrid reciprocal recommendation with advanced feature representations
Gelişmiş özellik gösterimleri ile hibrit çift taraflı öneri sistemleri
EZGİ YILDIRIM
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
- Deep learning analysis in dermoscopy images
Dermoskopi görüntülerinde derin öğrenme analizi
FATİH ERGİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL BURAK PARLAK