Geri Dön

Derin öğrenme yöntemiyle akademik makaleler için anahtar kelime çıkarımı

Keyword extraction for academic papers by deep learning method

  1. Tez No: 637002
  2. Yazar: GİZEM ÇAY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET KAYA
  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: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Kuramsal Temeller Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 61

Özet

Son zamanlarda teknolojinin gelişmesi ile birlikte haberler, sosyal medya, bankacılık, eğitim vb. her alanda veri miktarı hızla artmaktadır. Teknolojinin hızlı gelişmesi, akademisyen sayısının artması ile birlikte akademik alandaki veri miktarını da hızlı artırmaktadır. Verilerin sayısındaki aşırı artış doğru bilgiye ulaşmayı zorlaştırmaktadır. Verilerdeki aşırı miktardaki artış nedeniyle, özellikle metinsel verilerde, belgedeki verileri herhangi bir amaç kaybetmeden metni özetleyebilecek anahtar kelimelere ihtiyaç vardır. Metinlerde bulunan uygun anahtar kelimeler bir belgenin son derece özlü bir özeti olarak hizmet edebilir ve belgeleri kolayca düzenlememize ve içeriğine göre onları almamıza yardımcı olabilir. Fakat belgelerin büyük bir kısmında atanmış anahtar kelimeler bulunmamaktadır. Öte yandan, yüksek kaliteli anahtar kelimelerin manuel olarak atanması pahalı, zaman alıcı ve hataya açıktır. Bu nedenle, insanların otomatik anahtar kelime çıkarma işlemini gerçekleştirmesine yardımcı olmayı amaçlayan çoğu algoritma ve sistem önerilmiştir. Literatürde anahtar kelime çıkarma konusunda yapılmış çalışmalar mevcuttur. Yapılan çalışmalarda genel olarak makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmaları kullanılmıştır. Klasik anahtar kelime çıkarmada bir metinde en çok geçen kelimeler alınarak makalenin anahtar kelimeleri verilmektedir. Bu çalışmada metin içinde en çok geçen kelimelerin diğer kelime grupları ile ne kadar sık geçtiğine bakılarak anahtar kelime önerisi yapılmaktadır. Ayrıca en fazla geçen kelimelere göre elimizdeki korpusla makale içindeki kelime gruplarını bulmadan da anahtar kelime çıkarma işlemi yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

With the development of technology recently, news, social media, banking, education, etc. The amount of data is increasing rapidly in each area. With the rapid development of technology and the increase in the number of academicians, the amount of data in the academic field increases rapidly. The excessive increase in the number of data makes it difficult to reach correct information. Due to the excessive increase in data, especially in textual data, keywords are needed that can summarize the text without losing any purpose in the document. Appropriate keywords in the texts can serve as a highly concise summary of a document and can help us easily organize the documents and get them based on their content. However, most of the documents do not have assigned keywords. On the other hand, manually assigning high-quality keywords is expensive, time-consuming and error-prone. For this reason, most algorithms and systems have been proposed to help people perform automatic keyword extraction. There are studies on keyword extraction in the literature. Machine learning algorithms are generally used in the studies. In the extraction of classic keywords, the most frequently used words in a text are given and the keywords of the article are given. In this study, the keyword suggestion is made by looking at the most frequently used words in the text and by looking at how many words have passed with the other words. In addition, according to the most frequently used words, with the corpus we have, the keyword extraction process was carried out without finding the word groups in the article.

Benzer Tezler

  1. Graph-based keyword extraction method for scientific publications

    Bilimsel yayınlar için grafik tabanlı anahtar kelime çıkartma yönetemi

    ABDIRAHMAN MOHAMED ALI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Ticaret Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ARZU KAKIŞIM

  2. Applying TPACK to foster dynamic Language acquisition in an ESL/EFL classroom: A systematic review

    ESL/EFL(Yabancı/ikinci dil olarak İngilizce) sınıfında dinamik bir dil edinimi açısından TPACK uygulaması: Sistematik bir derleme

    EMAD JAMAL SH. ALAMLEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Eğitim ve ÖğretimVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİL İBRAHİM ÖZOK

  3. Dönüştürücüler ve derin öğrenme modelleriyle sosyal medya duygu analizi

    Social media sentiment analysis by using transformers and deep learning models

    HÜSEYİN İLGÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDAL KILIÇ

  4. Telekomünikasyon sektöründe kullanılan ek odaların sokak düzeyi görüntülerinden tespit edilmesi

    Detection of manholes from street-level imagery in telecommunication business

    AHMET EĞRİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CANER GÜNEY

  5. Hareketli nesnelerde algılanması güç olan değişimlerin video büyütme yöntemiyle tespiti ve derin öğrenme ile analizi

    Detection of subtle changes on moving objects with video magnification method and analysis with deep learning

    ABDULLAH ASIM YILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İMAN ASKERBEYLİ