Yazar "Bakan, Cevher Tayyib" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Graf Teorisi ve Malatya Merkezilik Algoritmasına Dayalı Haber Metinlerinin Özetlemesi
    (2024) Yakut, Selman; Bakan, Cevher Tayyib
    Günümüzde internetin yaygın kullanımıyla, bilgi kaynaklarındaki doğru bilgiye erişimi önemli kılmaktadır. Bilgi kaynaklarının artmasıyla birlikte özgün içeriğe sahip bilgiye erişim güçleşmektedir. Bu nedenle metin özetleme yöntemlerinin önemi giderek artmaktadır. Haber metinleri gibi önemli temel bilgi kaynaklarının etkili bir şekilde özetlenmesi günümüzde bir gereklilik haline gelmiştir. Bu çalışmada haber metinlerinin etkili bir şekilde özetlenmesi için Malatya merkezilik algoritmasını temel alan bir özetleme yaklaşımı önerildi. Önerilen yaklaşımda orijinal metin tanımlayıcıların çıkarılması, kelime köklerinin elde edilmesi gibi çeşitli ön işlemlerden geçirilerek graf yapısına dönüştürülür. Graf’a dönüştürülen metin için Malatya merkezilik algoritması kullanılarak graftaki düğümlerin Malatya merkezilik değerleri hesaplanır. Bu değerler dikkate alınarak metin özetini oluşturan özetler seçilir. Seçilen özetler graftan çıkarılır. Oluşan yeni graf yapısı için merkezilik değeri hesaplanarak seçim işlemleri devam ettirilir. Graf Teorisi ve Malatya merkezilik algoritmasının birlikte kullanımı, haber metinlerinin özetlenmesinde verimliliği artırdığı gösterildi. Bununla birlikte haber içeriklerinin anlamlı bir şekilde özetlenmesi sağlandı. Bu yaklaşımın başarısını değerlendirmek amacıyla BBC veri seti üzerinde toplamda 2224 ingilizce haber metniyle kapsamlı bir şekilde test edildi. Çalışmada haber metinleri etkili bir şekilde özetlendiği yapılan testlerle ve alınan etkili rouge değerleriyle gösterildi. Graf teorisi ve Malatya merkezilik algoritması, bilgiye erişimi kolaylaştırmak ve anlam düzeyinde etkileşimi artırmak adına önemli bir potansiyele sahip olduğu gösterildi. Elde edilen uygulama sonuçları, haber metinlerini daha anlamlı bir şekilde sunabileceğini ve etkili özetler üretilebileceğini göstermektedir.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Haber metinlerinin özetlenmesinde graf teorisi ve Malatya merkezilik algoritmasının kullanılması
    (İnönü Üniversitesi, 2025) Bakan, Cevher Tayyib; Yakut, Selman
    Bilgiye hızlı ve doğru erişim, dijital çağın en önemli gereksinimlerinden biridir. Bilgi kaynaklarının çoğalmasıyla birlikte kullanıcıların bilgiye kolayca ulaşmasını sağlamak için metin özetleme yöntemlerine duyulan ihtiyaç giderek artmaktadır. Özellikle haber metinleri gibi yoğun bilgi içeren kaynakların etkili bir şekilde özetlenmesi, hem zaman tasarrufu sağlamakta hem de bilginin anlaşılabilirliğini artırmaktadır. Bu çalışmada, haber metinlerinin özetlenmesi için Malatya Merkezilik Algoritması'na dayalı bir yöntem geliştirilmiştir. Algoritma, kelimeler arasındaki ilişkileri graf teorisi çerçevesinde analiz ederek metindeki önemli noktaları belirlemek için merkezilik değerlerini kullanmaktadır. Çalışmada, BBC veri setinden 2000, CNN veri setinden ise 1000 haber metni kullanılarak algoritmanın performansı değerlendirilmiştir. Özetleme işlemi sırasında, metinlerin anlam bütünlüğünü koruyarak en önemli bilgileri seçmek hedeflenmiştir. Algoritmanın başarısı, ROUGE-1, ROUGE-2 ve ROUGE-L metrikleri ile ölçülmüş ve TextRank, PageRank, LexRank ve TF-IDF gibi popüler yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Test sonuçları, Malatya Merkezilik Algoritması'nın bilgi kapsamı açısından rekabetçi bir performans sunduğunu ortaya koymuştur. Ancak, özetlerdeki gereksiz kelimelerin varlığı, algoritmanın daha da geliştirilmesi gerektiğine işaret etmektedir. Bu çalışma, önerilen yöntemin haber metinlerinin özetlenmesi için etkili bir yaklaşım sunduğunu ve metin özetleme tekniklerine yeni bir bakış açısı kazandırabileceğini göstermektedir. Gelecekte, algoritmanın farklı veri türleri üzerinde test edilmesi ve daha ileri optimizasyonlarla performansının artırılması hedeflenmektedir. Bu yönüyle, önerilen yöntem, bilgiye hızlı erişim sağlama ve anlamlı özetler oluşturma konusunda önemli bir potansiyele sahiptir.