Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.advisorYıldız, Olcay Taneren_US
dc.contributor.authorAçıkgöz, Onuren_US
dc.contributor.otherIşık Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programıen_US
dc.date.accessioned2019-10-21T03:28:14Z
dc.date.available2019-10-21T03:28:14Z
dc.date.issued2019-09-06
dc.identifier.citationAçıkgöz, O. (2019). Paragraph and sentence level semantic textual similarity measurement techniques: An application on solving OSYM exam questions. İstanbul: Işık Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11729/2205
dc.descriptionText in English ; Abstract: English and Turkishen_US
dc.descriptionIncludes bibliographical references (leaves 42-43)en_US
dc.descriptionxii, 43 leavesen_US
dc.description.abstractAn Application on Solving OSYM Exam Questions Semantic textual similarity is a well-known natural language processing (NLP) task which aims to measure the degree of similarity of two texts in terms of meanings. In this thesis, our goal is to investigate best semantic textual similarity measurement modeling techniques for the Turkish language at paragraph-to-sentence and sentence-to-sentence levels. Our plan is to exploit morphological knowledge of the Turkish language as a prior input, by using morphological disambiguation toolkit of our study group which automatically annotates morphological tags of words (word, syllable, roots, etc.) in morpheme-level while disambiguating possible parse-trees at the sentence-level. As an application, we proposed statistical models challenging to solve two special types of offcial OSYM multiple-choice exam questions, which examine comprehension ability of students on textual meanings at sentence-to-sentence and paragraph-to-sentence levels. We constructed a question dataset for evaluation that covers offcial ÖSYM exams with varying degrees of diffculties such as ÖYS, ÖSS, DGS, TEOG, SBS, etc.en_US
dc.description.abstractBu uygulamanın amacı iki metin arasındaki benzerlik derecesini bularak ÖSYM de çıkmış soruların anlamsal benzerliklerini bulup cevaplandırmaktır. Bu tez çalışmamızda, Türk dili için en iyi anlamsal metinsel benzerlik ölçüm modelleme tekniklerini paragraftan cümleye ve cümle cümle seviyesinde incelemektir. Planımız Türkçenin morfolojik bilgisini bir girdi olarak kullanmaktır, morfolojik belirsizlik giderme araçlarını kullanarak otomatik olarak kelimelerin morfolojik etkilerini ekleyen (kelime, hece, kök vb.) morfem düzeyinde olası ayrıştırma ağaçlarını belirsizleştiren çalışma grubumuz oluşturulmuştur. ÖYS, ÖSS, DGS, TEOG, SBS gibi çeşitli zorluk derecelerini kapsayan değerlendirme için bir soru veri seti oluşturduk. Öğrencilerin cümle-cümle ve paragraf-cümle seviyelerinde metin anlama kabiliyetleri inceleyen iki özel soru tipi üzerinde ÖSYM çoktan seçmeli soru tipi istatistiksel modeller öğrendik.en_US
dc.description.tableofcontentsDataen_US
dc.description.tableofcontentsMeasurement with Multiple Choice Questionsen_US
dc.description.tableofcontentsData Collectionen_US
dc.description.tableofcontentsData Preparationen_US
dc.description.tableofcontentsQuestion Typesen_US
dc.description.tableofcontentsData Inputen_US
dc.description.tableofcontentsConverting XMLen_US
dc.description.tableofcontentsMorphological Analysisen_US
dc.description.tableofcontentsSimilaritiesen_US
dc.description.tableofcontentsSimilarity Typesen_US
dc.description.tableofcontentsQ Gram Similarityen_US
dc.description.tableofcontentsBlock Distanceen_US
dc.description.tableofcontentsLevenshtein Distanceen_US
dc.description.tableofcontentsJaccard Distanceen_US
dc.description.tableofcontentsOverlap Coefficienten_US
dc.description.tableofcontentsHeuristic Methodsen_US
dc.description.tableofcontentsMax-Maxen_US
dc.description.tableofcontentsMax-Producten_US
dc.description.tableofcontentsMax-Averageen_US
dc.description.tableofcontentsMax-Minen_US
dc.description.tableofcontentsSegmentsen_US
dc.description.tableofcontentsWord Segmenten_US
dc.description.tableofcontentsSyllable Segmenten_US
dc.description.tableofcontentsCharacter Segmenten_US
dc.description.tableofcontentsRoot (Morfem) Segmenten_US
dc.description.tableofcontentsExperimenten_US
dc.description.tableofcontentsParagraph to sentence similarityen_US
dc.description.tableofcontentsWord Segmenteren_US
dc.description.tableofcontentsRoot Segmenteren_US
dc.description.tableofcontentsSyllable Segmenten_US
dc.description.tableofcontentsCharacter Segmenten_US
dc.description.tableofcontentsSentence To Sentence Similarityen_US
dc.description.tableofcontentsWord Segmenteren_US
dc.description.tableofcontentsRoot Segmenteren_US
dc.description.tableofcontentsSyllable Segmenten_US
dc.description.tableofcontentsCharacter Segmenten_US
dc.description.tableofcontentsTest Screenen_US
dc.language.isoengen_US
dc.publisherIşık Üniversitesien_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectSimilarityen_US
dc.subjectNLPen_US
dc.subjectBüyük verien_US
dc.subjectDDİen_US
dc.subjectÖzetlemeen_US
dc.subjectCümle benzerliğien_US
dc.subjectDoğal dil işlemeen_US
dc.subject.lccQA76.9.N38 A25 2019
dc.subject.lcshNatural language processing (Computer science)en_US
dc.titleParagraph and sentence level semantic textual similarity measurement techniques: An application on solving OSYM exam questionsen_US
dc.title.alternativeParagraf ve cümle düzeyinde anlamsal metinsel benzerlik ölçme teknikleri: OSYM sınav soruları çözen uygulamaen_US
dc.typemasterThesisen_US
dc.contributor.departmentIşık Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programıen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.contributor.institutionauthorAçıkgöz, Onuren_US


Bu öğenin dosyaları:

Thumbnail

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster

info:eu-repo/semantics/openAccess
Aksi belirtilmediği sürece bu öğenin lisansı: info:eu-repo/semantics/openAccess