Designing an information framework for semantic search
Semantik arama için bilgi çerçevesi tasarlanması
- Tez No: 728789
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL BURAK PARLAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bilgi çıkarımı, Derin öğrenme, Semantik arama, Information extraction, Deep learning, Semantic search
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yeni nesil bilgi arama prosedürleri, arama motorlarının tasarımını yeniden şekillendirmede karmaşık araçlar sağlamaktadır. Anlam tabanlı analiz profesyonel uygulamalarda kademeli olarak benimsense dahi, bilginin arkasındaki karmaşık birikimin davranışı, kademeli veri öğrenme modellerini gerektirmektedir. Metin modelleri sözlük tabanlı özelliklere dayalı olarak kullanılmaktadır. Sözlüksel yöntemlere sahip arama motorları, bağlamsal ve anlamsal bilgilerden yoksundur. Bu engel derin öğrenme yöntemlerinin geliştirilmesiyle aşılmaktadır. Metin, resim, video gibi farklı içerik türlerinin bağlamsal bilgileri sinir ağı modelleriyle elde edilerek daha doğru sonuçlara ulaşılabilir. Bu çalışmada, sözlüksel ve anlamsal özellikler üzerinden arama motorlarına geniş bir perspektiften bakılmıştır. Anlamsal arama yöntemleri denenmiş ve bilimsel dokümanlardan oluşan veri setlerinde sözlüksel yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Bilimsel belgeler nispeten iyi biçimlendirilmiş veri kümeleri olduğundan bağlam dışı veriler ve anlamsal çatışmalarla uğraşmadan, çalışma boyunca anlamsal arama yöntemlerini ve sinir modellerini karşılaştırmaya odaklanıldı. Böylelikle, anlamsal aramanın sözcüksel aramadan daha iyi performans gösterdiği gözlenmektedir. Mevcut bilgi arama-bulma görevlerinin, çok modlu veri kümelerinin derin öğrenme stratejileriyle işlendiği anlambilimde yeni bakış açıları gerektirdiği sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
New generation information retrieval procedures provide complex tools to remodel the design of search engines. Even though semantic analysis is gradually adopted by corporations, complex behavior of knowledge behind the information entails subsequent data learning models. Text models are currently in use through lexical features. Search engines with lexical methods lack contextual and semantic information. This barrier has been overcome with the development of deep learning methods. More accurate results can be retrieved by obtaining contextual information of different types of content such as text, image, video with neural models. In this study, a broad perspective of search engines was considered through lexical and semantic features. Semantic search methods were experimented then compared with lexical methods in data sets consisting of scientific documents. Since scientific documents are relatively well-formatted datasets and do not contain irrelevant content, the focus was on comparing semantic search methods and neural models throughout the study, without dealing with out-of-context data and semantic conflicts. As a result, semantic search methods performed better than lexical search. We conclude that current search-retrieval tasks require new perspectives in semantics where multimodal information is handled with deep learning strategies.
Benzer Tezler
- Kentsel mekan sürekliliği/süreksizliği ve güvenlik ihtiyacı ilişkisi
Başlık çevirisi yok
CEREN KAHRAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ŞENER
- A Model for representing concepts: Conceptual dependency theory
Başlık çevirisi yok
AYŞENUR BİRTÜRK(AKYÜZ)
Yüksek Lisans
İngilizce
1988
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. MÜREN GÖKERİ
- Ürün tasarımında biyofilik boyutlar ve kullanıcıtercihleri ile ilişkisi
Biophilic dimensions in product design and theirrelationship with user preferences
MİRAY BOĞA
Doktora
Türkçe
2022
Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLNAME TURAN
- Mezopotamya'dan güncel sanata tufan miti: Kültürel bellek ve görsel temsiller
The flood myth from Mesopotamia to contemporary art: Cultural memory and visual representations
SİDELYA TUĞÇE DURMUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Güzel SanatlarBaşkent ÜniversitesiGörsel İletişim Tasarımı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGE MAZLUM
- Sosyal mühendislikte metin tabanlı tehditlerin yapay zeka destekli analizi ve tespiti
Detection and analysis of text-based threats in social engineering with artificial intelligence assistance
ARWA MAHMOOD ABDULGHAFOOR AL-ANI
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELMAN HIZAL