BibTex RIS Kaynak Göster

-

Yıl 2014, Cilt: 4 Sayı: 7, 13 - 20, 30.12.2014

Öz

— There are various methods about information extraction from large texts. One of them is method of templates. We developed an automatic system that aims to produce pairs which have semantic relation between them using templates. We worked with morphological resolved and unresolved datasets. We obtained better templates from morphological resolved dataset. In our experiments, we observed that if too many templates were used for producing pairs, accuracy of produced pairs decreased. Also, we obtain better results for fixed and more reliable templates with using growing datasets

Kaynakça

  • Miller, G. A., Beckwith, R., Fellbaum, C., Gross, D. and Miller, K., “Introduction to WordNet: An On-line Lexical Database”, 1993.
  • Automatic Extraction of Semantic Relationships Using Turkish Dictionary Definitions", Emre Yazıcı, M.Fatih Amasyalı, EMO Bilimsel Dergi, Vol. 1, No. 1, pp. 1-13, 2011
  • Amasyalı M. F., "Türkçe Wordnet'in Otomatik Olarak Oluşturulması", SIU 2005, 2005.
  • http://lucene.apache.org/core/
  • http://tr.wikipedia.org/wiki/Lucene
  • Hearst, M., ``Automated Discovery of WordNet Relations,'' in WordNet: An Electronic Lexical Database, Christiane Fellbaum (ed.), MIT Press, 1998.
  • htpp://maya.cs.depaul.edu/~classes/etc584/papers/brin.pdf
  • http://rtw.ml.cmu.edu/rtw/
  • Andrew Carlson1, Justin Betteridge1, Bryan Kisiel1, Burr
  • Settles1, Estevam R. Hruschka Jr.2, and Tom M. Mitchell.,
  • “Toward an Architecture for Never-Ending Language Learning”
  • http://tika.apache.org/
  • http://www.kemik.yildiz.edu.tr/?id=28
  • http://tr.wikipedia.org/wiki/Morfoloji
  • http://tr.wikipedia.org/wiki/Zemberek_%28yaz%C4%B1l%C4%B1m%29

Geniş Metin Koleksiyonlarından İteratif Bilgi Çıkarımı Iterative Information Extraction from Large Text Collections

Yıl 2014, Cilt: 4 Sayı: 7, 13 - 20, 30.12.2014

Öz

Geniş metinlerden bilgi çıkarımı konusunda çeşitli yöntemler bulunmaktadır. Bunlardan bir tanesi de şablonlar yöntemidir. Bu çalışmada şablonlar yöntemini kullanarak aralarında belli anlamsal ilişki bulunan ikililerin elde edilmesini sağlayan otomatik bir sistem geliştirilmiştir. Çalışma kapsamında morfolojik olarak çözümlenmiş ve çözümlenmemiş veri setleri üzerinde ayrı ayrı çalışılmıştır. Morfolojik olarak çözümlenmiş veri setinden daha iyi yapıda şablonlar elde edilmiştir. Yapılan denemeler sonucunda sürekli artan sayıda şablon kullanıldığı taktirde üretilen ikililerin doğruluklarının azaldığı görülmüştür. Sabit sayıda daha güvenilir şablonlardan büyüyen veri seti üzerinde daha iyi sonuçlar elde edilmiştir.

 

There are various methods about information extraction from large texts. One of them is method of templates. At this paper, we developed an automatic system that aims to produce pairs which have semantic relation between them using templates. In this study, we worked with morphological resolved and unresolved datasets. We obtained better templates from morphological resolved dataset. After experiments we observed that if many templates were used for producing pairs, accuracy of produced pairs was diminished.  Also, we obtain better results for fixed and more reliable templates with using growing datasets.

Kaynakça

  • Miller, G. A., Beckwith, R., Fellbaum, C., Gross, D. and Miller, K., “Introduction to WordNet: An On-line Lexical Database”, 1993.
  • Automatic Extraction of Semantic Relationships Using Turkish Dictionary Definitions", Emre Yazıcı, M.Fatih Amasyalı, EMO Bilimsel Dergi, Vol. 1, No. 1, pp. 1-13, 2011
  • Amasyalı M. F., "Türkçe Wordnet'in Otomatik Olarak Oluşturulması", SIU 2005, 2005.
  • http://lucene.apache.org/core/
  • http://tr.wikipedia.org/wiki/Lucene
  • Hearst, M., ``Automated Discovery of WordNet Relations,'' in WordNet: An Electronic Lexical Database, Christiane Fellbaum (ed.), MIT Press, 1998.
  • htpp://maya.cs.depaul.edu/~classes/etc584/papers/brin.pdf
  • http://rtw.ml.cmu.edu/rtw/
  • Andrew Carlson1, Justin Betteridge1, Bryan Kisiel1, Burr
  • Settles1, Estevam R. Hruschka Jr.2, and Tom M. Mitchell.,
  • “Toward an Architecture for Never-Ending Language Learning”
  • http://tika.apache.org/
  • http://www.kemik.yildiz.edu.tr/?id=28
  • http://tr.wikipedia.org/wiki/Morfoloji
  • http://tr.wikipedia.org/wiki/Zemberek_%28yaz%C4%B1l%C4%B1m%29
Toplam 15 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Bölüm Akademik ve/veya teknolojik bilimsel makale
Yazarlar

Gürkan Şahin Bu kişi benim

Fatih Amasyalı

Yayımlanma Tarihi 30 Aralık 2014
Gönderilme Tarihi 9 Ekim 2013
Yayımlandığı Sayı Yıl 2014 Cilt: 4 Sayı: 7

Kaynak Göster

APA Şahin, G., & Amasyalı, F. (2014). Geniş Metin Koleksiyonlarından İteratif Bilgi Çıkarımı Iterative Information Extraction from Large Text Collections. EMO Bilimsel Dergi, 4(7), 13-20.
AMA Şahin G, Amasyalı F. Geniş Metin Koleksiyonlarından İteratif Bilgi Çıkarımı Iterative Information Extraction from Large Text Collections. EMO Bilimsel Dergi. Aralık 2014;4(7):13-20.
Chicago Şahin, Gürkan, ve Fatih Amasyalı. “Geniş Metin Koleksiyonlarından İteratif Bilgi Çıkarımı Iterative Information Extraction from Large Text Collections”. EMO Bilimsel Dergi 4, sy. 7 (Aralık 2014): 13-20.
EndNote Şahin G, Amasyalı F (01 Aralık 2014) Geniş Metin Koleksiyonlarından İteratif Bilgi Çıkarımı Iterative Information Extraction from Large Text Collections. EMO Bilimsel Dergi 4 7 13–20.
IEEE G. Şahin ve F. Amasyalı, “Geniş Metin Koleksiyonlarından İteratif Bilgi Çıkarımı Iterative Information Extraction from Large Text Collections”, EMO Bilimsel Dergi, c. 4, sy. 7, ss. 13–20, 2014.
ISNAD Şahin, Gürkan - Amasyalı, Fatih. “Geniş Metin Koleksiyonlarından İteratif Bilgi Çıkarımı Iterative Information Extraction from Large Text Collections”. EMO Bilimsel Dergi 4/7 (Aralık 2014), 13-20.
JAMA Şahin G, Amasyalı F. Geniş Metin Koleksiyonlarından İteratif Bilgi Çıkarımı Iterative Information Extraction from Large Text Collections. EMO Bilimsel Dergi. 2014;4:13–20.
MLA Şahin, Gürkan ve Fatih Amasyalı. “Geniş Metin Koleksiyonlarından İteratif Bilgi Çıkarımı Iterative Information Extraction from Large Text Collections”. EMO Bilimsel Dergi, c. 4, sy. 7, 2014, ss. 13-20.
Vancouver Şahin G, Amasyalı F. Geniş Metin Koleksiyonlarından İteratif Bilgi Çıkarımı Iterative Information Extraction from Large Text Collections. EMO Bilimsel Dergi. 2014;4(7):13-20.

EMO BİLİMSEL DERGİ
Elektrik, Elektronik, Bilgisayar, Biyomedikal, Kontrol Mühendisliği Bilimsel Hakemli Dergisi
TMMOB ELEKTRİK MÜHENDİSLERİ ODASI 
IHLAMUR SOKAK NO:10 KIZILAY/ANKARA
TEL: +90 (312) 425 32 72 (PBX) - FAKS: +90 (312) 417 38 18
bilimseldergi@emo.org.tr