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
- Tez No: 634927
- Danışmanlar: PROF. DR. PAKİZE ERDOĞMUŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Düzce Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Gelişim ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERCAN AYKUT
- 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
2022
Bilim ve TeknolojiSelçuk ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HUMAR KAHRAMANLI ÖRNEK
- 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
2022
Mühendislik BilimleriVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiYapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SANEM ŞEHRİBANOĞLU
- 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
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ULAŞ KILIÇ
- Gri kurt optimizasyon algoritmasının veri madenciliği problemlerine uygulanması
Application of gray wolf optimization algorithm to data mining problems
İHTİSAM AKTO
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNecmettin Erbakan ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR İNAN