Geri Dön

Gri kurt optimizasyon algoritması ile çıkarımsal metin özetleme ve özetlerin derin öğrenme ile sınıflandırılması

Extracti̇ve text summari̇zation by gray wolf optimization algorithm and classification of abstracts with deep learning

  1. Tez No: 634927
  2. Yazar: EBRU DUDAK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. PAKİZE ERDOĞMUŞ
  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: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Düzce Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 58

Özet

Günümüzde özellikle internet ortamında metinsel veri hızla çoğalmaktadır. Büyük bir veri seti haline gelen bu metinlerde istenen parçaya ulaşmak gitgide zorlamıştır. Otomatik metin özetleme teknikleri, bu büyük verilerden ilgili bilgilerin çıkarılmasında büyük rol oynamaktadır. Bu tez kapsamında çıkarımsal metin özetleme tekniği olarak, sezgisel Gri Kurt Optimizasyon (GWO) algoritması önerilmiştir. GWO algoritmasının kümeleme yeteneği tekli metin özetleme uygulamasıyla test edilmiştir. Özetleme sisteminde cümle sıralaması, kelime uzunluğu gibi istatistiksel anahtar kelime çıkarma yöntemleri ile GWO'nun küme çıkarımı birleştirilmiştir. Özet sistemi K-means kümeleme algoritması ile de denenmiş ve sonuçlar ROUGE değerlendirme metriği ile ölçülmüştür. 2225 haber makalesinden oluşan BBC News veri setiyle test edilen çalışmada elde edilen sonuçlar doğrultusunda GWO algoritmasının oldukça iyi performans gösterdiğini görülmüştür. Elde edilen özet metinler derin öğrenme yöntemlerinden biri olan Uzun kısa süreli bellek (LSTM) ağları ile sınıflandırılmıştır. Deneysel sonuçlar LSTM ağının sınıflandırma başarısının GWO algoritması ile oluşturulan özetlerde arttığını göstermiştir. GWO algoritması çıkarımsal özetleme yöntemleri için yeni bir yaklaşım olarak sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

Today, especially in the internet environment, textual data is increasing rapidly. It is getting more and more difficult to reach the desired piece in these texts, which have become a large data set. Automated text summarization techniques play a major role in extracting relevant information from these big data. In this thesis, the intuitive Gray Wolf Optimization (GWO) algorithm is proposed as inferential text summarization technique. Clustering ability GWO algorithm has been tested with single text summarization application. In the summarization system, statistical keyword extraction methods such as sentence order, word length and cluster extraction of GWO are combined. The summary system was also tested with the K-means clustering algorithm and the results were measured with the ROUGE evaluation metric. In accordance with the results obtained in the study tested with BBC News data set consisting of 2225 news articles, GWO algorithm was observed to perform quite well. The summarized texts are classified with one of the deep learning methods, Long- Short term memory (LSTM) networks. Experimental results showed that the classification success of the LSTM network increased in the summaries created with the GWO algorithm. GWO algorithm is presented as a new approach for inferential summarization methods.

Benzer Tezler

  1. Implementing ML in the detection of solar power plants anomalies using a hybrid support vector machine with grey wolf optimization algorithm

    Gri kurt optimizasyon algoritması ile hibrit destek vektör makinesi kullanarak güneş enerjisi santralleri anomalilerinin tespitinde makine öğreniminin uygulanması

    QAIS IBRAHIM AHMED AHMED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Gelişim Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERCAN AYKUT

  2. Gri kurt algoritması ile saldırı tespit sistemleri için yeni bir yaklaşım

    A new approach to attack detection systems with gray wolf algorithm

    SAMRA SUHDEE HADI AL-KHAZRAJI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilim ve TeknolojiSelçuk Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HUMAR KAHRAMANLI ÖRNEK

  3. PISA matematik okuryazarlığının gri kurt optimizasyon algoritması ile performans değerlendirmesi

    Performance evaluation of PISA mathematics literacy with gray wolf optimization algorithm

    ECRİN NÜDA BAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Mühendislik BilimleriVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    Yapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SANEM ŞEHRİBANOĞLU

  4. Gri kurt algoritması kullanarak geçici hal kararlılık kısıtlı çok amaçlı optimal güç akışı çözümü

    Transient stability constrained multi-objective optimal power flow using grey wolf algorithm

    RIDVAN BAYANCIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ULAŞ KILIÇ

  5. Gri kurt optimizasyon algoritmasının veri madenciliği problemlerine uygulanması

    Application of gray wolf optimization algorithm to data mining problems

    İHTİSAM AKTO

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR İNAN