Geri Dön

Doğal dil işleme ile akademik metinlerin kümelenmesi

Clustering academic texts using natural language processing

  1. Tez No: 687202
  2. Yazar: SALİMKAN FATMA TAŞKIRAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERSİN 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: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Konya Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Günümüzde ulaşımı kolay hale gelen verilerin verimli bir şekilde kullanılabilmesi için verileri ihtiyaç duyulan özelliklerine göre kategorize etmek gerekmektedir. Akademik alanda araştırma yaparken ise genellikle makale, bildiri veya tez çalışmaları gibi metin tabanlı veriler kullanılır. Kısa sürede ihtiyaç duyulan bilgiye ulaşılması için bu verilerin kategorize edilmesi büyük kolaylık sağlar. Metin tabanlı verilerin kategorizasyonu için doğal dil işleme ve makine öğrenmesi yöntemleri bir arada kullanılır. Doğal dil işleme, insanların kullandığı diller (doğal dil) ve bilgisayarlar arasındaki etkileşimi ele alan bir dilbilim, yapay zekâ ve bilgisayar bilimleri alanıdır, doğal dil metinlerinin ve konuşmaların anlanması, analiz ve manipüle edilmesinde bilgisayarların kullanımını inceler. Bu tez çalışmasında doğal dil işleme teknikleri ile akademik metinler üzerinde kümeleme yapılmıştır. Frekans tabanlı ve yapay sinir ağı tabanlı metin temsil yöntemleri kullanılarak farklı kümeleme algoritmalarından alınan sonuçlar karşılaştırılımış ve analiz edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Today, access to data has become extremely easy. In order to use these data efficiently, it is necessary to categorize the data according to the required properties. While doing research in the academic field, text-based data such as articles, papers or thesis studies are generally used. Categorizing these data in order to reach the needed information in a short time provides great convenience. Natural language processing and machine learning methods are used for the categorization of text-based data. Natural language processing is a field of linguistics, artificial intelligence and computer science that deals with the interaction between human languages (natural language) and computers. It studies the usage of computers in understanding, analysing and manipulating the natural language texts and natural speech. In this thesis, clustering was done on academic texts using natural language processing techniques. With frequency-based and neural network-based text representation methods, the results from different clustering algorithms were compared and analyzed.

Benzer Tezler

  1. Bilgisayar bilimleri alanında yapılan Türkçe akademik yayınların doğal dil işleme yöntemleri ile incelenmesi

    Analysing Turkish academic papers in computer science using natural language processing techniques

    CANER KARA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ECİR UĞUR KÜÇÜKSİLLE

  2. Yapay zekâ ile üretilmiş metinlerin tespitine yönelik bert tabanlı bir sınıflandırma modeli geliştirilmesi

    A bert-based classification model for the detection of ai-generated texts

    GÖKHAN KARABULUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOstim Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Yazılımı Ana Bilim Dalı

    DR. AHMET ANIL MÜNGEN

  3. Hakem atama otomasyonu için bir karar destek sistemi: Doğal dil işleme ve veri-güdümlü optimizasyon ile bütünleşik bir yaklaşım

    A decision support system for reviewer assignment automation: An integrated approach with natural language processing and data-driven optimization

    MELTEM AKSOY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEDA YANIK ÖZBAY

    PROF. DR. MEHMET FATİH AMASYALI

  4. Akademik hukuk makalelerinde atıf önerisi

    Citation recommendation on scholarly legal articles

    DOĞUKAN ARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLŞEN ERYİĞİT

  5. Mevcut derin doğal dil işleme modellerinin Türkçe özelinde performanslarının artırılması

    Improving the performance of existing deep natural language processing models in Turkish

    BİLAL KOBANOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Topkapı Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FAZLI YILDIRIM