Geri Dön

Identifying event nuggets in turkish news texts using natural language processing and machine learning methods

Doğal dil işlemesi ve makine öğrenmesi yöntemleri ile türkçe haberlerde olay göstergesi tespiti

  1. Tez No: 603823
  2. Yazar: MEHMET DURNA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ARZUCAN ÖZGÜR TÜRKMEN
  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: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Metinde bir olayın geçtiğini gösteren en küçük kelime grubuna olay göstergesi denmektedir. İngilizce, İspanyolca ve Çince gibi dillerde çalışılmıs olan olay göstergelerinin tespiti bize daha çok araştırma yapılmasını ve birçok uygulamayı mümkün kılmaktadır. Türkçe'de ise ilk defa olay göstergesi tespiti ve olay göstergesi türü sınıflandırması konusu bu araştırmayla biz çalıştık. Olay göstergesi tespiti için Türkçe bir veri kaynağımız olmadığından dolayı bu problem için kendimiz bir veri kümesi geliştirdik. Bu araştırmada veri kümesini nasıl geliştirdiğimizi ve Türkçe haber metinleri için olay göstergesi tespiti ve olay göstergesi türü sınıflandırması yapan sistemimizi tanıttık. Veri kaynağı çeşitli Türkçe haber sitelerinden alınmış haberlerin içindeki kelimelerden oluşmaktadır. Veri kümesindeki her kelime elle dizi türü, gösterge türü, gösterge alt türü, realis değeri ve ana olay olup olmamasına göre işaretlenmiştir. Böylelikle bu veri kümesini olay göstergesi tespiti, olay türü sınıflandırması, realis değeri ve ana olay sınıflandırması çalışması yapmamıza olanak sağlamaktadır. Bu işaretlenmiş veri kümesi üzerinde çeşitli sınıflandırma metotları denedik. Türkçe'ye özgü morfolojik ve bağlılık ayrıştırma özelliklerinin yanısıra diğer özelliklerden de yararlandık. Bunu yaparken dile özgü özelliklerin sınıflandırmada nasıl bir etkisi olduğunu görmeyi amaçladık. Farklı makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak olay göstergesi tespiti, olay göstergesi türü sınıflandırması, realis değeri bulma ve ana olay tespiti için en başarılı modeli bulmaya çalıştık. Çalışmamızın sonunda Türkçe'ye özgü morfolojik ve bağlılık ayrıştırma özelliklerinin ve kelime temsillerinin sonuçlarımızı iyileştirdiğini gözlemledik.

Özet (Çeviri)

Event nuggets are smallest textual instance that marks the existence of an event. Detecting event nuggets in a given text opens door to further research and many practical applications, therefore it has been studied extensively for some lan- guages including English, Spanish and Chinese. In this study, event nugget detection and event type classification for Turkish is studied for the first time. Due to lack of annotated data for event nugget detection in Turkish, we developed a new annotated dataset for this task. In this study we described how we manually annotated our dataset as well as our system to identify event nuggets in Turkish news texts. The dataset consists of words from Turkish news texts. Each word in the dataset is manually annotated in terms of sequence type, nugget type, realis value and whether the event nugget is the main event, thus enabling us to make analysis on this dataset for event nugget detection, event type classification, realis classification and main event detection. We made use of language specific features like morphological features and dependency parser features in Turkish as well as some other features. We aimed to see the effect of language specific features on this kind of analysis. We also experimented with different machine learning algorithms to find the best fitting model for our tasks. After having completed our experiments, we have shown that Turkish specific morphological features, dependency tree related features as well as word embeddings enabled us to achieve better results.

Benzer Tezler

  1. Measuring the effect of sponsorship involvement on customer based brand equity (CBBE) and identifying the determinants of an effective sponsorship: An empirical study on event sponsorship context in Turkey

    Sponsorlukların marka değeri üzerindeki etkisinin ölçümlenmesi ve etkin sponsorlukta rol oynayan faktörlerin belirlenmesi: Türkiye'de etkinlik sponsorlukları üzerine deneysel bir çalışma

    EDİN GÜÇLÜ SÖZER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    İşletmeYeditepe Üniversitesi

    İşletme Bölümü

    PROF. DR. NÜKHET VARDAR

  2. Hand crafted versus learned representations for audio event recognition

    Ses olayları tanımı için elle çıkarılmış ve öğrenilmiş özniteliklerin karşılaştırılması

    SELVER EZGİ KÜÇÜKBAY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SİNAN KALKAN

  3. Graph representation learning for text-based event detection

    Metin tabanlı olay tespiti için çizge temsil öğrenimi

    HİLAL GENÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU YILMAZ

  4. A financial event detection method for supply chain risk management with large language models

    Büyük dil modelleri ile tedarik zinciri risk yönetimi için bir finansal olay tespit yöntemi

    BENGİSU ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRAH İNAN

  5. Behavior analysis based protest event detection

    Davranış analizi tabanlı peotesto olayları tespiti

    MAHMOUD HUSSEIN ZADEH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLYAS ÇİÇEKLİ