Geri Dön

Automatic method for generation of sememe knowledge bases from machine readable dictionaries

Makine okunabilir sözlüklerden sememe bilgi tabanı üretimi için otomatik yöntem

  1. Tez No: 830759
  2. Yazar: ÖMER MUSA BATTAL
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYKUT KOÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

Doğal dillerin asgari semantik birimleri sememeler olarak tanımlanır. Sememe Veri Tabanları (SVT), uygun sememeler ile şerh düşülmüş düzenli kelime derlemeleridir. Harici veri tabanları olarak SVT'ler, birçok yüksek seviye dil işleme görevinde başarılı uygulamalara sahiptir. Buna karşın, ana akım SVT'lerin inşası dilbilim uzmanları tarafından uzun süreler içinde icra edilir, ki bu da onların yaygın kullanımını kısıtlar. MRD4SKB'yi kolayca bulunabilen Makine Okunabilir Sözlüklerden (MOS) otomatik SVT üretimi için bir yöntem olarak sunuyoruz. MOS'ların inşası SVT'lerinkine kıyasla daha dolambaçsızdır ve farklı formatlarda birçok seçkin MOS bulunmaktadır. Bu nedenle, sunulan MRD4SKB hızlı, esnek ve genişletilebilir bir SVT inşa yöntemi olarak uygulanabilirdir. Otomatik SVT üretimi için MRD4SKB'nin matrix faktörizasyonu ve konu modellemesine dayalı çeşitli biçimleri önerilmektedir. Otomatik olarak üretilen SVT'lerin performansları değerlendirilmekte ve diğer elle yahut yarı-elle inşa edilmiş SVT'lerinki ile karşılaştırılmaktadır.

Özet (Çeviri)

The minimal semantic units of natural languages are defined as sememes. Sememe Knowledge Bases (SKBs) are organized word collections annotated with appropriate sememes. As external knowledge bases, SKBs have successful applications in multiple high-level language processing tasks. However, the construction of mainstream SKBs is performed by linguistic experts over extended periods, which restricts their prevalent usage. We present MRD4SKB as an automatic SKB generation method from readily available Machine Readable Dictionaries (MRDs). Construction of MRDs is more straightforward than SKBs, and many prominent MRDs are present in various forms. Consequently, the presented MRD4SKB is viable as a fast, flexible, and extendable method for SKB construction. Several variants of MRD4SKB, based on matrix factorization and topic modeling, are proposed to generate SKBs automatically. The performance of the automatically generated SKBs is evaluated and compared with that of other SKBs, which are constructed manually or semi-manually.

Benzer Tezler

  1. Application of probabilistic modelling analysis and filtering into image segmentation

    Rassal modelleme analiz ve filtrelemenin görüntü bölütlemeye uygulanması

    MERVE ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OLCAY AKAY

  2. Isıtma araçlarının gelişimi ve elektrikli bir ısıtma aracının belirli gereksinimlere göre tasarlanması

    Evolution of heaters and designing a heating device for specific needs

    HÜLYA ALTUĞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. NİHAT TOYDEMİR

  3. Nokta bulutlarının otomatik birleştirilmesinde yeni bir yöntem önerisi

    A new method for automatic point cloud registration

    RAMAZAN ALPER KUÇAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERDAR EROL

  4. Chemical kinetic modelling of autoignition under conditions relevant to knock in spark ignition

    Kıvılcım ateşlemeli motorlarda vuruntu şartlarında kendiliğinden tutuşmanın kimyasal kinetik modellemesi

    HAKAN SERHAD SOYHAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. CEM SORUŞBAY

  5. Çok amaçlı optimizasyon teknikleriyle dayanıklı otomatik CNN model tasarımı

    Multi-objective optimization based robust automatic CNN model design

    SEFA ARAS

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EYÜP GEDİKLİ