TR-SUM: A text summarizer for Turkish
TR-SUM: Türkçe için bir metin özetleyici
- Tez No: 716383
- Danışmanlar: PROF. DR. YALÇIN ÇEBİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzün büyük veri dünyasında, saklanan ve metinsel verilerden belirli ve faydalı bilgilerin izlenmesi ve elde edilmesi, özetlemenin en önemli zorluklarından biridir. Özetleme, temel olarak metni kısaltma işlemidir. Ancak, büyük metinlerden kısa bir özet veya yalnızca ilgili bilgileri almak zordur. Özet, metnin ana amacını, ana fikrini ve önemli bilgilerini içermelidir. Son zamanlarda çeşitli diller için hem çıkarımsal hem de soyutlayıcı metin özetleme modellerine yönelik çalışmalar artmaktadır. Ancak Türkçe dili için soyutlayıcı metin özetlemesi alanında daha az sayıda çalışma yapılmıştır. Ayrıca literatürde Türkçe için özetlenecek daha az sayıda veri seti bulunmaktadır. Dolayısıyla bu tezin katkısı iki yönlüdür. İlk olarak Türkçe dili için bir veri seti toplanmıştır. İkinci olarak, bu çalışmada üç adet soyutlayıcı derin sinir ağı modelinin Türkçe diline uyarlanması ve uygulanması önerilmektedir. Bu modeller, (i) Dikkat Tabanlı Sıradan Sıraya Yapay Sinir Ağı, (ii) Pointer Generator Sıradan Sıraya Yapay Sinir Ağı ve (iii) Sıradan Sıraya Yapay Sinir Ağı ile Güçlendirmeli Öğrenme'dir. Her üç model de hem ConceptNet-Numberbatch kelime gömme hem de fastText kelime gömme ile önceden işlenmiştir. Daha sonra bu modeller, ROUGE-1, ROUGE-2 ve ROUGE-L puanlarına dayalı olarak Türkçe için toplanan veri seti üzerinde değerlendirilmiştir. Hesaplama deneyine göre, fastText kelime gömme ile çalışılan her bir sinir ağı modelinin tüm ROUGE puanları iyi kaliteye sahiptir. En yüksek ROUGE puanları, Pointer Generator Sıradan Sıraya Yapay Sinir Ağı tarafından fastText kelime gömme ile elde edilir. Bu, Pointer Generator Sıradan Sıraya Yapay Sinir Ağı'nın iyi nitelikli metin özetleri üretebilen umut verici bir derin sinir ağı modeli olduğunu gösterir.
Özet (Çeviri)
In today's world of big data, the tracing and obtaining of specific and useful information from stored and textual data is one of the most significant challenge of summarization. Summarization is basically the process of shortening the text. However, retrieving a short summary or only relevant information from large texts is demanding. The summary should include the main purpose, main idea, and important information of the text. The studies for both the extractive and abstractive text summarization models are recently increasing for various languages. However, fewer studies have been carried out for the abstractive text summarization of Turkish language. In addition, there are less collected datasets to be summarized for Turkish language in the literature. Thus, the contribution of this thesis is in two-fold. Firstly, a news dataset is collected for Turkish language. Secondly, this thesis proposes the adaptation and implementation of three abstractive deep neural network models for the Turkish language. These models are (i) Attention Based Seq2Seq Neural Network, (ii) Pointer Generator Seq2Seq Neural Network and (iii) Reinforcement Learning with Seq2Seq Neural Network. All three models are preprocessed with both ConceptNet-Numberbatch word embedding and fastText word embedding. Then, these models are evaluated on the collected Turkish dataset based on the ROUGE-1, ROUGE-2, and ROUGE-L scores. According to the computation experimentation, All ROUGE scores of each neural network model that is studied with fastText word embedding have decent quality. The highest ROUGE scores are acquired by Pointer Generator Seq2Seq Neural with fastText word embedding. This indicates that Pointer Generator Seq2Seq Neural Network is a promising deep neural network model that may produce well-qualified text summaries.
Benzer Tezler
- Şekil değiştiren elastik dielektriklerin kuvasi statik teorisi
A Quası static theory of deformable elastic dielectrics
NALAN ANTAR
- Garib-nâme'deki temel dil becerilerinin Türkçe dersi öğretim programı (2006) kazanımlarıyla uyumu
Basic language skills in Garib-nâme and the compliance with the functions of Turkish lesson teaching programme
İSMAİL GÖLCÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Eğitim ve ÖğretimUşak ÜniversitesiTürkçe Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SELCEN ÇİFCİ
- Bulanık kümelerde optimizasyon problemi ve çözüm yöntemleri
Optimization problem and solution methods in fuzzy sets
ALTUĞ ÇAKMAKÇI
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. İBRAHİM EKSİN
- Lenkfahte bestelerin ayırıcı özellikleri
The Distinctive specifications of Lenkfahte beste
A.FERİDUN ÖNEY
- Erzincan-Merkez ilçedeki ezgilerle İdil-Ural bölgesindeki ezgilerin mukayesesi ve sonuçları
Başlık çevirisi yok
METİN EKE
Sanatta Yeterlik
Türkçe
1998
Müzikİstanbul Teknik ÜniversitesiTemel Bilimler Ana Sanat Dalı
DOÇ. ŞENEL ÖNALDI