Snippet generation using LAIR (local alignment for information retrieval)
LAIR (bilgi alma için yerel hizalama) kullanarak pasaj oluşturma
- Tez No: 809557
- Danışmanlar: PROF. DR. FEHİME NİHAN ÇİÇEKLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Bu tezin temel amacı, sıralanmış belgelerin bir sorguyla ilgili bölümlerinin çıkarılmasını bir pasaj (özet) biçiminde göstermektir. Bunu başarmak için, gen dizileri arasındaki benzerlikleri belirlemek amacıyla biyoenformatikte yaygın olarak kullanılan yerel dizi hizalaması yöntemini uyarlıyoruz. Bu yöntemi bilgi almada uygulayarak, sıralanan belgelerde ilgili bölümleri tespit edebiliriz. Zaman ve hesaplama gücü dahil olmak üzere veri işleme açısından bu yaklaşımın eksikliklerini gidermek için, yöntemi yalnızca ilgili belgelere uygulayarak bunları ihmal edilebilir bir düzeye indiriyoruz. Pasajların kalitesi çeşitli metrikler kullanılarak değerlendirilmiştir ve Google pasajları ile karşılaştırılmıştır. Ayrıca bu yöntemin YouTube videolarındaki sorgulara uyarlanmasıyla yerel dizi hizalaması yönteminin faydaları vurgulanıyor.
Özet (Çeviri)
The main objective of this thesis is to show the extraction of sections relevant to a query from ranked documents in the form of a snippet (summary). To achieve this, we adapt the local sequence alignment method, commonly used in bioinformatics to identify similarities between gene sequences. By applying this method in information retrieval, we can spot the relevant sections within the ranked documents. To address the shortcomings of this approach in terms of data processing, including time and computational power, we reduce them to a negligible level by applying the method to only relevant documents. The quality of the snippets is assessed by employing various metrics and they are compared with Google snippets. In addition, the benefits of the local sequence alignment method are emphasized by adapting this method to query searches in YouTube videos.
Benzer Tezler
- Ai for drug discovery LSTM-driven drug design using selfies for target-focused de novo generation of HIV-1 protease inhibitor candidates in the treatment of AIDS
Yapay zeka tabanlı LSTM destekli ilaç tasarımı: AIDS tedavisinde selfıes kullanarak HIV-1 proteaz odaklı inhibitör adaylarının tasarlanması
M.TALEB ALBRIJAWI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Biyomühendislikİstanbul Medipol ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği ve Biyoenformatik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REDA ALHAJJ
- Next-generation MIMO systems: From index modulation to deep learning
Yeni nesil çok-girişli çok-çıkışlı sistemler: İndis modülasyonundan derin öğrenmeye
BURAK ÖZPOYRAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERTUĞRUL BAŞAR
- Automated priority detection in software bugs: A comprehensive study on transformer-based encoders with contrastive learning, large language models and vector databases for enhanced efficiency
Yazılım hatalarında otomatik öncelik tespiti: Arttırılmış verimlilik için karşılaştırmalı öğrenme, büyük dil modelleri ve vektör veritabanları ile transformatör tabanlı kodlayıcılar üzerine kapsamlı bir çalışma
EYÜP HALİT YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI TOROSLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER KÖKSAL
- Biyocoğrafik soy tayininde kullanılan insersiyon delesyon lokuslarının polimorfizminin belirlenmesi
Başlık çevirisi yok
CEMALEDDİN ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Adli Tıpİstanbul ÜniversitesiFen Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖNÜL FİLOĞLU TÜFEK
- Recognizing human actions from images with attention mechanism
İmgelerde ilgi mekanizması ile insan hareketlerinin tanınması
ÇAĞDAŞ BAŞ
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NAZLI İKİZLER CİNBİŞ