Geri Dön

Prediction of words in Turkish sentences by LSTM-based language modeling

Türkçe cümlelerdeki kelimelerin LSTM tabanlı dil modellemesiyle tahmini

  1. Tez No: 670634
  2. Yazar: ABDULLAH CAN ALGAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CENGİZ ACARTÜRK, DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇAĞRI ÇÖLTEKİN
  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: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Enformatik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişsel Bilim Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 59

Özet

Dil anlama yeteneği tahminlerden etkilenir çünkü dil anlama artımlı bir süreçtir. Tahmin edilebilirlik, bilişsel bilimler alanında dil işleme ve edinimi çalışmalarının önemli bir yönüdür. Paralelde, Doğal Dil İşleme alanı gelişen teknolojinin avantajlarını kullanarak bilgisayarlara doğal dili öğretmeye çalışmaktadır. Bu çalışmanın amacı insan tahmin edebilme sonuçları ile yapay dil modelinin sonuçları arasındaki ilişkiyi incelemektir. Bu tez sadece Türkçe diline odaklanmıştır. Bu nedenle, kelime seviyesinde Türkçe dil modeli inşa ettik. Modelimiz son zamanlarda Doğal Dil İşleme alanının popüler bir yöntemi olan Uzun Kısa Süreli Bellek (Long Short-Term Memory) yapısını baz almaktadır. Alternatif modeller eğitildi ve modellerin tahmin sonuçları değerlendirildi. Son olarak, en iyi performansı gösteren model insan tahmin sonuçları ile karşılaştırıldı. Çalışmanın sonunda umut vadeden korelasyon sonuçları elde ettik ve korelasyonun hangi durumlarda az hangi durumlarda çok olduğunu analiz ettik.

Özet (Çeviri)

Language comprehension is affected by predictions because it is an incremental process. Predictability has been an important aspect of studying language processing and acquisition in cognitive science. In parallel, Natural Language Processing field takes advantage of advanced technology to teach computers how to understand natural language. Our study investigates if there is an alignment between human predictability and artificial language model predictability results. This thesis solely focuses on the Turkish language. Therefore, we have built a word-level Turkish language model. Our model is based on Long Short-Term Memory (LSTM), which is a recently trending method in NLP. Alternative models are trained and evaluated with their prediction accuracy on test data. Finally, the best performing model is compared to human predictability scores gathered from the cloze-test experiment. We have shown a promising correlation and analyze the cases where the correlation is high or low.

Benzer Tezler

  1. Document classification using improved word embeddings

    Geliştirilmiş kelime gömmeleri kullanarak belge sınıflandırma

    RAAD SAADI MAHMOOD MAHMOOD

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYHAN AKBAŞ

  2. Improved helicopter classification via deep learning and overlapped range-doppler maps

    Derin öğrenme ve örtüşen menzil-doppler görüntüleri ile geliştirilmiş helikopter sınıflandırması

    DENİZ CAN ACER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIN ERER

  3. Taşınabilir yürütülebilir dosyalarda yinelenen sinir ağlarını kullanarak statik kötü amaçlı yazılım algılama

    Static malware detection using recurrent neural networks in portable executables

    MUSA GÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMersin Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDİNÇ AVAROĞLU

  4. Novel centrality, topology and hierarchical-aware link prediction in dynamic networks

    Dinamik ağlarda merkezilik, topoloji ve hiyerarşik tabanlı bağlanti tahmini

    ABUBAKHARI SSERWADDA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YUSUF YASLAN

    YRD. DOÇ. ALPER ÖZCAN

  5. A deep-learning based model for visual depth and pose estimation of mobile robots

    Mobil robotların görsel derinliği ve poz tahmini için derin öğrenme tabanlı bir model

    ROZHIN FANI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mekatronik MühendisliğiBahçeşehir Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET BERKE GÜR