Doğal afetlerden sonra yüksek öncelikli tweet'lerın tesbiti ve özetlenmesi
Detection and summarization of the high priority tweets after natural disasters
- Tez No: 409788
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MİNE ELİF KARSLIGİL YAVUZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Doğal afetler, Metin sınıflandırma, Twitter, Natural disasters, Text categorization, Twitter
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde en çok kullanılan mikroblog servislerinden biri olan Twitter, anlık bilgi bakımından değerli bir kaynaktır. Doğal afetler sırasında kısa sürede doğru yerlere müdahalenin yapılması insan hayatı açısından büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada doğal afetlerden hemen sonra yazılan tweet'lerden yüksek öncelikli olanların tespit edilip özetlenmesiyle yardım birimlerine anlık doğru bilgi kaynağı sunmayı hedefleyen yeni bir sistem tasarlanmış ve gerçekleştirilmiştir. Sistemin çalışmasını değerlendirmek için doğal afetler sonrası gönderilen tweet'lerden bir veri tabanı oluşturulmuş, yaralı ve hasar durumu gibi değerli bilgiler içeren tweet'ler yüksek öncelikli, diğer tweet'ler düşük öncelikli olmak üzere iki sınıfa ayrılmıştır. Tweet'ler, ilk olarak gürültünün temizlenmesi ve sınıflandırıcıların daha başarılı şekilde değerlendirebilmesi için ön işlemden geçirilmiştir. Daha sonra Destek Vektör Makinesi yöntemi ile sınıflandırma yapılarak tweet'lerin öncelikli olup olmadıkları belirlenmiştir. Öncelikli olarak işaretlenen tweet'ler Hibrit TF-IDF yöntemi ile özetlenerek bu kümeyi en iyi temsil eden tweet'ler seçilmiştir.
Özet (Çeviri)
Twitter, being one of the most widely used micro-blog services, has been one of the best sources of instant data. It has a great significance in terms of saving lives during natural disasters by means of determining the right place for taking prompt lifesaving efforts. In this study, a system that identifies the tweets of a higher priority written immediately after natural disasters and classifies them in order to further send the right data to first responders or aid units, has been designed and realized. To evaluate how the system works, a database has been arranged containing tweets written after natural disasters and classified into two categories--tweets containing valuable information about injuries and damage being marked as those of a high priority and the other tweets marked as those of a low priority. First of all, the tweets are pre-processed to clean out the noise and evaluate the classifiers in a more successful way. Then, using the classification by means of the Support Vector Machine method, the tweets are decided on whether they are of a high priority or not. Finally, summarized by the Hybrid TF-IDF method, the high priority tweets that best represent the cluster have been selected.
Benzer Tezler
- Assessing the generalization ability of a global model for rapid building damage assessment in real-world disaster scenarios
Hızlı bina hasarı değerlendirmesine yönelik küresel bir modelin genelleştirme yeteneğinin gerçek dünya afet senaryolarında değerlendirilmesi
EREN BERK EDİNÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT
- Tarihi alanlarda risk yönetimi: Ankara kalesi örneği
Risk management in historical areas: The case of Ankara castle
GÜLNAZ KOÇAK ELMAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
MimarlıkKonya Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SAADET ARMAĞAN GÜLEÇ KORUMAZ
- Experimental investigation of plugging fractures with calcium carbonate
Çatlak tıkamanın kalsiyum karbonat ile deneysel olarak incelenmesi
HAKMYRAT ATAYEV
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPetrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜRŞAT ALTUN
- Seri deprem etkisi altında düzensiz betonarme yapıların sismik performans ve kırılganlık değerlendirmesi
Seismic performance and fragility assessment of irregular RC buildings under seismic sequences
ZEKERİYA SEMİH AYGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDeprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. REŞAT ATALAY OYGUÇ
- Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) yardımıyla Bitlis Deresi taşkın risk analizi
Flood analysis of Bitlis Stream using by Geographical Information Systems (GIS)
MUHAMMED MUSTAFA YAYLAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
İnşaat MühendisliğiBitlis Eren Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET CİHAN AYDIN