New event detectionusing chronological term ranking
Kronolojik terim ağırlıklandırması yöntemiyle yeni olay bulma
- Tez No: 246580
- Danışmanlar: PROF. DR. FAZLI CAN, YRD. DOÇ. DR. SEYİT KOÇBERBER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son yıllarda İnternetteki hızlı gelişme, içeriğindeki bilgilerin sürekli artış göstermesi bubilgilerin düzenlenmesi ihtiyacını ortaya çıkarmıştır. Ayrıca Web ortamındaki haberkaynaklarının sayısında ve bu kaynaklar tarafından yayımlanan haberlerde aşırı artışgözlenmektedir. Bu artış sonrasında bu haberlerin düzenlenmesi içerisinden yeniolayların bulunması, yeni haberlerin izleyenlerinin tespiti önemli problem halinegelmiştir. Yeni olay bulma (YOB) ve izleme haber akışlarını takip ederek, bu sorunuçözmeyi amaçlamaktadır. Haberlerde genel olarak önemli konular haberin başlarındaverilmektedir. Bu gözlemden hareketle araştırmamızda YOB deneylerimizde en iyisonucu veren Okapi benzerlik formülünün terim ağırlıklandırması fonksiyonunudeğiştirerek, kelimelerin haber içindeki sırasını bu fonksiyona uyarlayarak bunu YOBsisteminde kullandık. Bu amaçla, Türkçe için hazırlanmış olan BilCol2005 derlemiylebirçok deney gerçekleştirdik. BilCol2005 deney derlemi TDT çalışmalarındanesinlenerek hazırlanmıştır. Derlem 209,305 dokümandan ve seksen tanesi insanlartarafından etiketlenmiş olaylardan oluşmaktadır. Bu çalışmada çeşitli kronolojik terimağırlıklandırması (KTA) fonksiyonlarının, başarımı %13 kadar arttırdığı gözlenmiştir.Ayrıca KTA kullanarak yapılan YOB sisteminin BilCol2005'ten N-geçişli bulmayöntemiyle elde edilen farklı deney derlemlerinde de başarılı sonuçlar verdiğigözlenmiştir. Yapılan test sonuçlarında iyileştirmeler istatistiksek olarak kayda değerolduğu gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
News web pages are an important resource for news consumers since the Internetprovides the most up-to-date information. However, the abundance of this informationis overwhelming. In order to solve this problem, news articles should be organized invarious ways. For example, new event detection (NED) and tracking studies aim tosolve this problem by categorizing news stories according to events. Generally,important issues are presented at the beginning of news articles. Based on thisobservation, we modify the term weighting component of the Okapi similarity measurein several different ways and use them in NED. We perform numerous experiments inTurkish using the BilCol2005 test collection that contains 209,305 documents from theentire year of 2005 and involves several events in which eighty of them are annotated byhumans. In this study, we developed various chronological term ranking (CTR)functions using term positions with several parameters. Our experimental results showthat CTR in combination with Okapi improves the effectiveness of a baseline systemwith a desirable performance up to 13%. We demonstrate that NED using CTR has arobust performance in different versions of TDT collection generated by N-passdetection evaluation. The tests indicate that the improvements are statisticallysignificant.
Benzer Tezler
- Türkiye'de ekstrem sıcaklık trendleri
Extreme temperature trends over Turkey
FİSUN KEMEROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MİKDAT KADIOĞLU
- Identification and localization of high impedance faults in distribution networks
Dağıtım şebekelerindeki yüksek empedans arızaların tespiti ve konumunun belirlenmesi
EREN BAHARÖZÜ
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SUAT İLHAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜRKAN SOYKAN
- New event detection and tracking in Turkish
Türkçe'de yeni olay belirleme ve izleme
SÜLEYMAN KARDAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. FAZLI CAN
YRD. DOÇ. DR. SEYİT KOÇBERBER
- Online new event detection and clustering using the concepts of the cover coefficient-based clustering methodology
Kaplama katsayısı tabanlı küme oluşturma metodolojisi kullanarak anında yeni olay belirleme ve küme oluşturma
AHMET VURAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2002
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FAZLI CAN
- On-line new event detection and tracking in a multi-resource environment
Çok kanallı kaynak ortamında çevrim içi yeni olay belirleme ve takibi
HAKAN KURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİL ALTAY GÜVENİR