İngilizce dokümanlarda tema ve alt kavramlar tespit modeli

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorÖgtelik, Sena
dc.contributor.authorTuran, Metin
dc.date.accessioned2021-04-09T10:11:05Z
dc.date.available2021-04-09T10:11:05Z
dc.date.issued2018en_US
dc.departmentFakülteler, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümüen_US
dc.description.abstractBu makalede dokümanlarda tema ve alt kavram tespiti konusunda bir model önerilmiş ve deneysel bulgular değerlendirilmiştir. Dokümanlarda tema ve alt kavramların tespiti için kullanılabilecek anlamlı sözcüklerin belirlenmesi amacıyla Helmholtz prensibi temelli Gestalt teorisi kullanılmıştır. Bu sözcüklerin girdi olduğu bir Yapay Sinir Ağı (YSA) modeli oluşturulmuş, eğitim dokümanları (140 adet) ile bu ağ eğitilmiştir. Eğitim ve sınama doküman veri seti spor ve eğitim temalarında olup, toplam 14 alt kavram seçilmiştir. YSA’nın çıktısı tema ve alt-kavram bilgilerini vermektedir. 70 adet sınama dokümanı ile farklı sayıda (5, 10, 20) anlamlı kelime seçilerek deneyler yapılmış, başarı oranının konularda yaklaşık olarak %95, alt kavramlarda ise %80 olduğu gözlemlenmiştir.en_US
dc.description.abstractIn this article, a model of topic and sub topic detection is proposed in the documents and experimental findings are evaluated. The Gestalt theory based on the Helmholtz principle was used in the documents to determine the meaningful words that could be used to determine concepts and sub topic. An Artificial Neural Network (ANN) model was established in which these words were entered, and this network was trained with number of 140 training documents. The training and testing document dataset is about the sports and training topics and 14 sub-topics have been selected. The output of ANN gives the topic and sub topic information. Experiments were executed with 70 test documents with different numbers of (5, 10, 20) words. It was observed that the success rate was approximately 95% in the topic and 80% in the sub topic.en_US
dc.identifier.endpage764en_US
dc.identifier.issue4en_US
dc.identifier.startpage754en_US
dc.identifier.trdizinid321263en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11467/4829
dc.identifier.volume6en_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizinen_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherDüzce Üniversitesien_US
dc.relation.ispartofDüzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - İdari Personel ve Öğrencien_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectDoğal Dil İşlemeen_US
dc.subjectYapay Sinir Ağlarıen_US
dc.subjectHelmholtz Prensibien_US
dc.subjectSınıflandırmaen_US
dc.subjectNatural Language Processingen_US
dc.subjectArtificial Neural Networksen_US
dc.subjectHelmholtz Principleen_US
dc.subjectClassificationen_US
dc.titleİngilizce dokümanlarda tema ve alt kavramlar tespit modelien_US
dc.title.alternativeTopic and Sub-Topic Detection Model in English Documentsen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
İngilizce_Dokumanlarda_Tema_ve_Alt_Kavramlar.pdf
Boyut:
1.06 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.56 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği (İngilizce Destekli) Bölümü Koleksiyonu
TR Dizin İndeksli Yayınlar