Geri Dön

Yazılı belgeler üzerinden kişi ve olayları ilişkilendirerek bilgi çıkarımı yapmak

Information extraction from written documents by relating people and events

  1. Tez No: 542819
  2. Yazar: GİZEM PAZIR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BAHAR KARAOĞLAN
  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: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışması, yapısal olmayan metinleri kümeleme ve sınıflandırma yöntemleri ile insan ve yer arasındaki ilişkileri zamana bağlı olarak yapısal biçime dönüştürmeyi hedeflemektedir. Çoğunlukla politikacılar hakkında 539 bin haber içeren New York Times derlemi eğitim ve değerlendirme sürecinde kullanılmıştır. Cümlelerde varlık isimleri (kişi, yer, tarih) etiketlenmiş ve düzgelenmiştir. Daha sonra cümle bazında, kişi ve yer ikilileri; son olarak da bu ikililer arasındaki hareket eylemlerine dayalı gezinim ilişkileri çıkarılmıştır. Yer ve zaman ikililerine olay adı verilmiş ve kişilerle ilişkilendirilmiştir. Uygulanan yöntemi değerlendirmek için altın standartta bir veri kümesi oluşturulmuş; F skoru ve doğruluk değerleri ile yöntemin farklı modüllerinin başarımları ölçülmüştür.

Özet (Çeviri)

In this thesis, the proposed method transforms unstructured texts into structured form using clustering and classification techniques which extract person and location relations depending on time and employ this structured form to generate event based queries on personal trajectory. New York Times corpus which includes 539 thousands of news mostly about politicians is used in training and testing process. Person, location and time phrases are extracted from sentences and normalization of named entities is done in order to track the person trajectory. After that, person-location pairs are extracted on the one-sentence level granularity. Finally, the personal trajectory is obtained based on the action verb phrases between person-location pairs.Time-location pairs are named as events and relation of events with people are extracted from documents. In order to evaluate the method, golden standard dataset is generated and for the different modules of the method, F-Score and Accuracy are calculated.

Benzer Tezler

  1. Mikro bilgisayarla güç kompanzasyonu

    Başlık çevirisi yok

    NAFİZ ÜNLÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUludağ Üniversitesi

    Elektronik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERGÜR TÜTÜNCÜOĞLU

  2. Kamu personelinin değerlendirilmesi

    Başlık çevirisi yok

    SEMİHA YAZICI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Kamu YönetimiGazi Üniversitesi

    Kamu Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SÜLEYMAN ARSLAN

  3. T.C. Anayasalarında basın hükümlerinin karşılaştırılması

    Başlık çevirisi yok

    REŞAT YAZICI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    GazetecilikGazi Üniversitesi

    DOÇ. DR. SÜLEYMAN ARSLAN

  4. Enez kili ve asitle etkileşmesinin kristal yapı bakımından x-ışını kırınım yöntemi ile incelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    NEZİHE ÇALIŞKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Fizik ve Fizik Mühendisliğiİnönü Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİZAMETTİN ARMAĞAN