Haber metinlerinin özetlenmesinde graf teorisi ve Malatya merkezilik algoritmasının kullanılması

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorYakut, Selman
dc.contributor.authorBakan, Cevher Tayyib
dc.date.accessioned2026-02-24T13:02:39Z
dc.date.available2026-02-24T13:02:39Z
dc.date.issued2025
dc.departmentFen Bilimleri Enstitüsü, Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.description.abstractBilgiye 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.
dc.description.abstractFast and accurate access to information is one of the most important requirements of the digital age. With the proliferation of information sources, the need for text summarization methods to enable users to easily access information is increasing. Effective summarization of sources containing intensive information, especially news texts, both saves time and increases the understandability of information. In this study, a method based on the Malatya Centrality Algorithm was developed for summarizing news texts. The algorithm analyzes the relationships between words within the framework of graph theory and uses centrality values to determine important points in the text. In the study, the performance of the algorithm was evaluated using 2000 news texts from the BBC dataset and 1000 news texts from the CNN dataset. During the summarization process, the aim was to select the most important information while preserving the semantic integrity of the texts. The success of the algorithm was measured with ROUGE-1, ROUGE-2 and ROUGE-L metrics and compared with popular methods such as TextRank, PageRank, LexRank and TF-IDF. The test results show that the Malatya Centrality Algorithm offers competitive performance in terms of information coverage. However, the presence of unnecessary words in the summaries indicates that the algorithm needs to be further developed. This study shows that the proposed method offers an effective approach for summarizing news texts and can provide a new perspective on text summarization techniques. In the future, it is aimed to test the algorithm on different data types and to increase its performance with further optimizations. In this respect, the proposed method has significant potential in providing fast access to information and creating meaningful summaries.
dc.identifier.endpage73
dc.identifier.startpage1
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=P3dtmmHrq-mzEcmCLi1CqfAVAgftQLZvHTj-t0f6D3DMI5eJcTk1LBbtBumt_oFt
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11616/106714
dc.identifier.yoktezid928045
dc.language.isotr
dc.publisherİnönü Üniversitesi
dc.relation.publicationcategoryTez
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_TEZ_20260224
dc.subjectBilim ve Teknoloji
dc.subjectScience and Technology
dc.titleHaber metinlerinin özetlenmesinde graf teorisi ve Malatya merkezilik algoritmasının kullanılması
dc.title.alternativeUsing graph theory and Malatya centrality algorithm in summarizing news texts
dc.typeMaster Thesis

Dosyalar

Koleksiyon

Fen Bilimleri Enstitüsü Tez Koleksiyonu