Geri Dön

Improved handling of sms messages with statistical natural language processing techniques

SMS mesajlarının istatiksel doğal dil işleme yöntemleri kullanılarak anlamlandırılması

  1. Tez No: 196807
  2. Yazar: ÖMER YILDIRIM
  3. Danışmanlar: PROF.DR. CEM SAY, Y.DOÇ.DR. LEVENT ARSLAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

vÖZETSMS MESAJLARININ STAT ST KSEL DOĞAL D L ŞLEMEYÖNTEMLER KULLANILARAK ANLAMLANDIRILMASIGünümüzde mobil telefonların metin tipindeki mesajları kabul edipgönderebilmelerini sağlayan SMS (Kısa Mesaj Servisi) son kullanıcılar arasında oldukçayoğun bir biçimde kullanılmaktadır. SMS protokolünün 160 karakterlik limiti (Unicodekarakterler için bu limit mesaj başına 70 karaktere düşmektedir), HTML, XML gibiherhangi bir özel formatı olmadan sadece düz metinlerden kurulu olmasına rağmengünümüzde kısa mesaj servislerinin sayısı telekomünikasyon sektöründe her geçen günartış göstermektedir.Telekomünikasyon şirketlerinin spor, haber, hava durumu gibi çeşitli içerikhizmetlerinin sağlanmasında bu yönteme sıkça başvurdukları görülmektedir. Günümüzdebu çeşit kısa mesaj servisiyle verilen bir çok servis bulunmakta, bunların abonelik, iptal veservis içeriğinin türüne göre gereken bazı parametreleri yine SMS protokolü ile sonkullanıcılardan toplanmaktadır. Bu servislerin abonelik işlemlerinde kullanıcılardan dahaönceden belirlenmiş bir anahtar kelime yada kelimeler istenmekte buna göre sonkullanıcıların istekleri belirlenip arzu ettikleri hizmet kendilerine verilmektedir. Ancakkullanıcıların bir çoğu gönderdikleri mesajların karşıda bir insan tarafından okunduğunudüşünmekte ve çoğu zaman kendilerinden istenen örneğin önceden belirlenmiş ?ABONEHABER NTV? yerine ?ABONE HBR MTV? gibi mesajlar göndererek sadece gelenanahtar kelimeleri işlemeye göre programlanmış yazılımların hatalı yanıtlar vermesine yolaçmaktadırlar. Üst üste başarısız bir iki denemeden sonra, bu tür yanıtlarla devamlı hatamesajını yanıt olarak alan son kullanıcılar da servis almaktan vazgeçmekte, bu da ilgiliiçerik sağlayıcının hem gelir kaybetmesine neden olmakta hem de müşteri memnuniyetiniolumsuz yönde etkilemektedir.viBu tezde istatistiksel doğal dil işleme yöntemlerinin başında gelen N-Gramyöntemiyle bu probleme bir çözüm yöntemi getirilmeye çalışılarak, yeni bir SMS işlemimodülü geliştirilecek ve bu modülün son kullanıcıları olan gerçek bir abonelik sistemiüzerinde çalıştırılmasıyla, yöntem ve sonuçları tartışılacaktır.

Özet (Çeviri)

ivABSTRACTIMPROVED HANDLING OF SMS MESSAGES WITH STATISTICALNATURAL LANGUAGE PROCESSING TECHNIQUESThe Short Messaging Service (SMS) is built on the ability of mobile telephones tosend and receive text messages. SMS based applications are increasing dramatically day byday in the telecommunications industry. The most common use of SMS is for notifyingmobile phone users that they have new voice or fax mail messages waiting. Whenever anew message is dispatched into the mailbox, an alert by SMS informs the user of this fact.The Short Message Service can also be used to deliver a wide range of information tomobile phone users from share prices, match scores, weather, flight information, newsheadlines, lottery results, jokes. In general, user interaction based SMS services requestsome predefined keywords from the users and respond to them after processing theirmessages.However, most users think that they are communicating not with a machine but withhumans, so they compose misspelled and/or machine specific messages containing morethan just the needed keywords. As a result, they receive error messages from the server andgenerally do not continue to use the software after trying two or three times by makingsame mistakes.In this thesis, I introduce a new Short Message Service (SMS) parsing model usingStatistical NLP Techniques, whose aim is to solve the existing SMS user subscriptionproblem of a real software company. To do this, the N-Gram statistical approach will beused.

Benzer Tezler

  1. Genişbandlı şebekelerde hizmet adaptasyon protokolleri

    Başlık çevirisi yok

    RECEP EVREN PALANDUZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNSEL DURUSOY

  2. Kara Kuvvetleri mesaj işleme ve sınıflandırma uzman sistemi

    An Expert system for handling and classification of messages in Turkish Armed Forces

    ŞENOL ÇAKIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Bilimi ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. A. COŞKUN SÖNMEZ

  3. Yerel alan ağ yönetimi ve SNMP protokol uyumlu yeni bir kullanıcı analizi

    Başlık çevirisi yok

    ÖZGÜR ÇELİKOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET BÜLENT ÖRENCİK

  4. Raylı sistem uygulamaları için hata toleranslı yolcu bilgilendirme sistemi mimarisi

    A fault-tolerant passenger information system architecture for railway applications

    BURAK GÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDULLAH SEVİN

  5. Esnek üretim sistemleri için bir etkin üretim denetleme modeli

    An Effective supervisory control model for flexible manufacturing systems

    BAHAR KORKUSUZ