Geri Dön

Exploring the power of supervised learning methods for company name disambiguation in microblog posts

Tweet metinlerinde şirket isimleri belirsizlik problemini öğretici ile öğrenme yöntemlerinin gücü ile çözme

  1. Tez No: 392490
  2. Yazar: NAFİYE POLAT
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. ALİ ÇAKMAK
  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: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Şehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Varlığın belirsizliğini giderme, varlığın içerik içerisinde asıl kastettiği varlığı bulma işlevidir. Varlığın belirsizlik problemi çeşitli nedenlerden dolayı meydana gelebilir.Örneğin, bu problem varlığın referans verilme çeşitliliğinden kaynaklanabilir. Ya da varlık için kullanılan kelimelerin belirsizliğinden kaynaklanabilir. Son olarak, bu belirsizlik hatalı yazılımlardan kaynaklanabilir. Şirket isimlerindeki belirsizlikler, şirket hakkında Web üzerinde bilgi araması yapılması söz konusu olduğunda önemli olabilir. Son zamanlarda, marka yönetimi için sosyal medyanın takip edilmesi pazarlama, yerel ilişkiler ve ürün pazarlamasında şirket hakkında adımların atılması noktasında önemli olmaktadır. Bu çalışmada Tweet metinleri üzerinde belirsizliği giderme problemi için farklı makine dili öğrenimi algoritmaları uyguladık. Çalışmamızda dikkatli seçilen özellik setleri ile, öğretici ile öğrenme tekniklerinin belirsizlik probleminin çözümünde katkı sağladığını gösterdik.

Özet (Çeviri)

Entity disambiguation is the task of identifying the real world entity that was referred to/mentioned in a context. Ambiguous references to entities may occur due to variations of how an entity is referenced (BT, British Telecom) or inherent ambiguities of the names used for entities (Orange Telecom vs. fruit orange), and misspellings (Best Buy vs. BestBuy). Ambiguities in company names however come with a price, when it comes to finding information about the company on the Web. Recently, tracking social media for brand management has become a very important part of the process in marketing, public relations, and product marketing. Therefore, resolving references to real world objects has become an important part of social media analytics systems. In this thesis, we study different machine learning algorithms for entity disambiguation in micro-blogging posts. We show that with the carefully selected set of features, supervised learning techniques would improve the disambiguation quality significantly.

Benzer Tezler

  1. Synthesization and reconstruction of 3d facesby deep neural networks

    Başlık çevirisi yok

    BARİS GECER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    BiyoteknolojiUnıversıty Of London

    DR. STEFANOS ZAFEİRİOU

  2. Building detection from very high resolution satellite images with deep learning approach

    Derin öğrenme yaklaşımı ile çok yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinde bina tespiti

    ESRA ÖZAYDIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF SERTEL

  3. Doğrusal ve doğrusal olmayan metotlarla bir adım ileri rüzgar şiddeti öngörüsü

    One step ahead wind speed prediction with linear and nonlinear methods

    İREM DAMLA NACAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK BARUTÇU

  4. Analyzing the generalizability of deep contextualized language representations for text classification

    Doğal dil işlemede bağlam odaklı derin öğrenme yöntemlerinin transfer kapasitesinin metin sınıflandırması problemi üzerinden incelenmesi

    BERFU BÜYÜKÖZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ARZUCAN ÖZGÜR TÜRKMEN