Türkçe metinlerde çıkarım tabanlı otomatik metin özetleme
Extractive based automatic text summarization in Turkish texts
- Tez No: 779797
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ VOLKAN TUNALI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Cümle, Metin özetleme, Ses bilgisi, Sınıflandırma, Çıkarım, Sentence, Text summarization, Phonetic, Classification, Inference
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Maltepe Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tez çalışmasında çıkarım tabanlı metin özetleme yönteminin Türkçe metinlerde kullanımına ilişkin cümle derecelendirme yöntemleri deneysel çalışma olarak yürütülmüş, literatürde bulunan yöntemlere ek olarak yeni yöntemler önerilmiştir. Ulusal haber sitelerinde bulunan içeriklerden elde edilen haber metinleri veri seti olarak kullanılmış, bu veri setinde üç farklı kullanıcının özet çalışması yapılmış ve bu özet çalışmaları daha sonra tek bir sonuca indirgenmiştir. Kontrol veri seti olarak tanımlanan bu kısım oluşturulacak özet ile başarımın değerlendirilmesi için kullanılmıştır. Literatürde mevcut olan cümle derecelendirme yöntemlerine ek olarak büyük ünlü uyumu, küçük ünlü uyumu ve bu iki kuralın birlikte denendiği hibrit bir model önerilmiştir. Önerilen üç yöntemin değerlendirilmesi ROUGE ve BLEU metrikleri ile ölçümlenmiş ve sonucunda geleneksel yöntemlerden daha iyi sonuç verdiği gözlemlenmiştir. İki metrik ile değerlendirmenin yanı sıra özetleme çalışması bir sınıflandırma problemi olarak ele alınmış, literatürde bulunan dört farklı sınıflandırma algoritması bu çalışmada kullanılmıştır. Çalışma önerilen yöntemlerin salt kullanımı, geleneksel yöntemlerin salt kullanımı ve her iki yöntemin birlikte kullanıldığı hibrit yöntem üç ayrı başlıkta değerlendirilmiş ve önerilen yöntemlerin üç algoritmada en iyi sonucu, bir algoritmada ise hibrit yöntemin en iyi sonucu verdiği gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis study, sentence grading methods related to the use of extractive text summarization method in Turkish texts were carried out as an experimental study, and new methods were proposed in addition to the methods found in the literature. The news texts obtained from the contents of the national news sites were used as a data set, a summary study of three different users was carried out in this data set, and these summary studies were later reduced to a single result. This part, defined as the control data set, was used to evaluate the performance with the summary to be created. In addition to the sentence grading methods available in the literature, major vowel harmony, minor vowel harmony, and a hybrid model in which these two rules are tested together were proposed. Evaluation of the three proposed methods was measured with ROUGE and BLEU metrics, and it was observed that it gave better results than the traditional methods. The summarization study was handled as a classification problem in addition to the evaluation with two metrics, and four different classification algorithms in the literature were used in this study. In the study, the use of only the proposed methods, the use of only the traditional methods and the hybrid method in which both methods are used together were evaluated in three different sections and it was observed that the proposed methods gave the best result in three algorithms and the hybrid method gave the best result in one algorithm.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi kullanarak metin özetleme
Text summarization using machine learning
GÜLNİHAL UYKUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ARİF KOYUN
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile türkçe haberlerin özetlenmesi
Summarization of turkish news with machine learning
BURAK ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROL
- Ham verilerden akıllı sorulara: İnsan doğrulamasıyla büyük dil modelleri destekli üretim
From raw data to intelligent questions: Large language models powered generation with human validation
ABDÜLKADİR AKYILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilim ve TeknolojiKocaeli ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. SÜLEYMAN EKEN
- Türkçe metinlerde sorguya uygun kısımların token seviyesinde tespiti için geç etkileşimli füzyon modeli
Token-level detection of query-relevant sections in Turkish texts using late-interaction fusion model
SALİH CAN TURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilim ve TeknolojiMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KAZIM YILDIZ
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ SARIKAŞ
- Derin öğrenme yöntemleri ile Türkçe metinlerde benzerlik tespiti
Detection of similarities with deep learning methods in Turkish texts
İRFAN AYGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET BEDRİ ÖZER