Automatic segmentation oftextual descriptions of plant species
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 724015
- Danışmanlar: Belirtilmemiş.
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgi ve Belge Yönetimi, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Information and Records Management, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: The University of Manchester
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 80
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
The amount of textual information in the world is increasing day by day. Most of this data is unstructured. To transform the data to structured format text mining can be used. Text mining includes tasks such as text segmentation and text classification. The aim of this dissertation is to segment and classify textual descriptions of plant species to three categories: 'Habitat', 'Morphological', 'Distribution'. Machine learning models were used to achieve this aim. Na¨ıve Bayes, Conditional Random Fields, Recurrent Neural Networks were used. Na¨ıve Bayes is a probabilistic model, Conditional Random Fields are a statistical model and Recurrent Neural Network is artificial neural network model. For comparison, f-score and analysis of Receiver Operator Characteristics (ROC) space was used. A feature extraction method, Principal Component Analysis (PCA) was used to observe the efficiency of the models with less number of features. The features were created by observing the common patterns in the dataset and were given as input to the models. Samples of the features include; location indicators, existence of number ranges and habitat ontology matches. PCA was not beneficial to the task and reduced the f-score of all models. Na¨ıve Bayes models were not able to recognise segments efficiently. Recurrent Neural Networks were not able recognise the 'Morphological' label in any cases. Increasing the number of principles components obtained from PCA did not benefit the task. The best performing model out of all three was Conditional Random Fields with a f-score of 0.937.
Benzer Tezler
- Kemik tümörlerinin bilgisayarlı tomografi görüntülerinden otomatik bölütlenmesi: Kalkaneus kemiği örneği
Automatic segmentation of bone tumors in computed tomography images: Case study of calcaneus bone
HATİCE ÇATAL REİS
Doktora
Türkçe
2015
BiyomühendislikYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT BAYRAM
- Automatic segmentation and labeling of isolated Turkish words
Yalıtılmış türkçe kelimelerin otomatik olarak bölünüp etiketlenmesi
MUSTAFA BAYINDIR
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
- Automatic segmentation, quantification and rating of periventricular white matter hyperintensity in demented patients
Demanslı hastalarda perventriküler beyaz cevher hiperintensitesinin otomatik bölütlenmesi, ölçümü ve derecelendirilmesi
LEONARDO OBINNA IHEME
- Çok modlu görüntüleme ile baş ve boyun bölgesinde risk altındaki organların otomatik segmentasyonu
Automatic segmentation of organs-at-risk in the head and neck region using multi-modal imaging
SİNAN SEVGİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT GEZER
- Automatic segmentation of computed tomography images of liver using watershed and thresholding algorithms
Karaciğerin bilgisayarlı tomografi görüntülerinin su havzası ve eşikleme algoritmaları ile otomatik olarak bölütlenmesi
TUĞÇE SENA AVŞAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAMİ ARICA