| dc.creator |
SARI, Önder Can; Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü |
|
| dc.creator |
AKTAŞ, Özlem; DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ |
|
| dc.date |
2019-09-15T00:00:00Z |
|
| dc.date.accessioned |
2020-01-02T08:28:13Z |
|
| dc.date.available |
2020-01-02T08:28:13Z |
|
| dc.identifier |
https://dergipark.org.tr/tr/pub/jesd/issue/48672/448251 |
|
| dc.identifier |
10.21923/jesd.448251 |
|
| dc.identifier.uri |
http://acikerisim.sdu.edu.tr/xmlui/handle/123456789/49205 |
|
| dc.description |
Named entity recognition(NER) is an information extraction (IE) task that is in the scope of naturallanguage processing (NLP) and text mining. Its extent and methods may differbetween studies, but basically, it aims to detect expressions that indicates aperson, location, organization etc. In this study, a NER structure is developedfor Turkish lecture notes (for history and geography courses). Separately, thisstructure is a project that is specialized for an information extraction task.Besides, it also has an educational value, as the projected outcome from itsexecution is meaningful words or word groups from the content of input lecturenotes, which can be used to construct glossary of terms structures forindividual courses or course subjects. With these glossary of terms structures,it is aimed to detect expressions in the content of a lecture note that can beused for questions and support a test preparation process. In this document,general information about NER task and its scope is given; previous studies onthe field are mentioned; the system developed in line with this study isintroduced; success of the system is evaluated through experiment results andsome thoughts for enhancement are shared. |
|
| dc.description |
Varlıkismi tanıma; doğal dil işleme ve metin madenciliği alanlarının kapsamında yeralan bir bilgi çıkarımı görevidir. Kapsam ve kullanılan metotlar açısından,çalışmalar arasında farklılıklar görülse de temel olarak, bir metiniçerisindeki kişi, yer, kurum-kuruluş vb. belirten ifadelerin doğru şekildetespit edilmesini hedefler. Bu çalışmada, Türkçe yazılmış ders metinleri (tarihve coğrafya alanlarında) için bir varlık ismi tanıma yapısı geliştirilmiştir.Tek başına ele aldığımızda bu yapı, bir bilgi çıkarımı görevi doğrultusundaözelleştirilmiş bir projedir. Bunun yanı sıra çalışmanın eğitimsel bir değeride vardır; çünkü sistemden beklenen sonuç, verilen ders metninin içeriğindenanlamlı kelime ya da kelime grupları bulunmasıdır ki; bu da farklı dersler yada ders konuları için terimler sözlüğü yapıları oluşturmak için kullanılabilir.Oluşturulan sözlüklerin, bir ders metninin içeriğindeki soru değeritaşıyabilecek ifadelerin tespitine ve sınav hazırlama sürecine yardımcı olmasıhedeflenmektedir. Bu dokümanda, varlık ismi tanıma görevi ve görevin kapsamıhakkında genel bilgi verilmiş; alanda yapılmış önceki çalışmalardanbahsedilmiş; bu çalışma doğrultusunda geliştirilen sistem tanıtılmış; sisteminbaşarısı, yapılan deney sonuçları üzerinden değerlendirilmiş vegeliştirme-iyileştirme olanakları hakkında yorumlar paylaşılmıştır. |
|
| dc.format |
application/pdf |
|
| dc.language |
en |
|
| dc.publisher |
Süleyman Demirel University |
|
| dc.publisher |
Süleyman Demirel Üniversitesi |
|
| dc.relation |
https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/805886 |
|
| dc.source |
Volume: 7, Issue: 3
539-551 |
en-US |
| dc.source |
1308-6693 |
|
| dc.subject |
Computational linguistics,Named entity recognition,Natural language processing,Information extraction,Educational technology |
|
| dc.subject |
Bilişimsel dilbilim,Varlık ismi tanıma,Doğal dil işleme,Bilgi çıkarımı,Eğitimsel teknoloji |
|
| dc.title |
A NAMED ENTITY RECOGNITION MODEL FOR TURKISH LECTURE NOTES IN HISTORY AND GEOGRAPHY DOMAINS |
en-US |
| dc.title |
TARİH VE COĞRAFYA ALANINDAKİ TÜRKÇE DERS METİNLERİ İÇİN BİR VARLIK İSMİ TANIMA MODELİ |
tr-TR |
| dc.type |
info:eu-repo/semantics/article |
|