Kelime vektör temsilleriyle cümle üretme
Sentence generation with word vectors
- Tez No: 728958
- Danışmanlar: PROF. DR. BAHAR KARAOĞLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Cümle kurma, Doğal dil işleme, Kelime grupları, Sentence frame, Natural language processing, Word groups
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
- Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Metinlerin işlenmesiyle çıkarılan dil modelleri, doğal dilin özelliklerini ve metindeki kelimelerin birbirleriyle olan ilişkilerini içermektedir. Kelime vektörleri de anlamsal olarak özellikler barındıran, kelime uzayındaki gösterimlerdir. Dil modelleri ve kelime vektörlerinin sağladığı bu özellikler sayesinde DDİ'deki problemlere çözüm sağlayan modeller geliştirilebilir. Metin üretimi, DDİ'nin başlıca çalışma alanlarından biridir. Metin üretiminde karşılaşılan bir zorluk ise sıralama işlemidir. Özellikle dil öğretimi ve makine çevirisi çalışmalarında sırasız bir şekilde verilen kelimelerin dizilerek anlamlı, uyumlu bir cümle oluşturması gereklidir. Bu tez çalışmasında da karışık bir şekilde verilen kelimelerin sıralanması üzerine çalışılmıştır. Bunun için iki farklı dil modeli kullanılarak sıralama yapılmıştır. Bir kelimenin, hangi kelime veya kelimelerden sonra gelebileceğine dair olasılıksal değerleri verebilen istatiksel dil modeli ve sinir ağı tabanlı dil modeli bu amaç doğrultusunda çalışmada uygulanmaktadır. Elde edilen bu olasılıksal değerler kullanılarak, ışın araması algoritması ile dizilim yapılmıştır. Her iki modelden elde edilen farklı sonuçlar karşılaştırılmalı olarak verilmiştir.
Özet (Çeviri)
Languages models extracted by proccessing texts include the features of natural language and relations between words. Also, word vectors are space representations that comprise the semantic features. Solutions are created to solve challenges in NLP (Natural Language Processing) thanks to these features provided by language models and word vectors. Text generation is one of the main study fields of NLP. Word ordering is a challenge in text generation. It needs to generate a meaningful and coherent sentence from a given bag of words especially in language teaching and machine translation. The subject of this thesis is word reordering (aka sentence linearization) of given bag of words. Two different language models are used to reorder words. Statistical language model and neural based language model which gives probabilistic values of word sequences are implemented in line with this objective. Beam search is used for ordering task with this probabilistic values. Comparative results from two different models are presented.
Benzer Tezler
- From words to sentences: Advancing Turkish emotion analysis through emotion enrichment
Kelimelerden cümlelere: Duygu zenginleştirme ile Türkçe duygu analizini geliştirme
HANDE AKA UYMAZ
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Ekonomi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SENEM KUMOVA METİN
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Ücret sistemleri ve hazır giyim işletmelerinde uygulama
Başlık çevirisi yok
AZİZE KAYAOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
İşletmeGazi ÜniversitesiGiyim Endüstrisi ve Giyim Sanatları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RASİH DEMİRCİ