Sinif tabanli N-gram modeli ile Türkçe anlamlı metin üretme

Yükleniyor...
Küçük Resim

Tarih

Dergi Başlığı

Dergi ISSN

Cilt Başlığı

Yayıncı

Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

Erişim Hakkı

info:eu-repo/semantics/openAccess

Araştırma projeleri

Organizasyon Birimleri

Dergi sayısı

Özet

Text generation systems provide facilities such as making new information deductions from the existing ones, getting information related to them by going out to a knowledgeable way, and generating more detailed results about the calls to the users by generating the codes entered on the internet. In this study, it is aimed to generate meaningful new Turkish sentences using class-based n-gram model from the sentences in the source data set. In order to realize sentence production, a trigram model is proposed and sentences are generated from the word or word groups in the sentence to the number of groups related to it. Thus, new sentences are generated, none of which were identical to the others. © 2018 IEEE.

Metin üretme sistemleri, mevcut cümlelerden yeni bilgi çıkarımları yapabilmek, bir bilgiden yola çıkarak bununla bağlantılı bilgileri elde etmek, internet üzerinden yapılan aramalarda girilen cümlelerin türetilerek kullanıcılara aramalarla ilgili daha detaylı sonuçlar döndürebilmekgibi kolaylıklar sağlarlar. Bu çalışmada, kaynak veri kümesindeki cümlelerden sınıf tabanlı n-gram modeli kullanılarak anlamlı Türkçe dil yapısına uygun cümleler oluşturulması hedeflenmiştir. Cümle üretimini gerçekleştirmekiçin trigrammodeli önerilerek, cümle içindeki kelime ya da kelime gruplarından ilişkili olduğu grupsayısı kadar cümle üretilmiştir. Böylece oluşturulan cümlelerin hiçbiri diğerleri ile aynı olmayan yeni cümleler elde edilmiştir.

Açıklama

Aselsan;et al.;Huawei;IEEE Signal Processing Society;IEEE Turkey Section;Netas
26th IEEE Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2018 -- 2 May 2018 through 5 May 2018 -- -- 137780

Anahtar Kelimeler

Natural language generating, Natural language processing, Statistical language modeling, Text generation, Text processing, Doğal dil işleme, Doğal dil üretme, Metin işleme, Metin üretme, İstatistiksel dil modelleme

Kaynak

26th IEEE Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2018

WoS Q Değeri

Scopus Q Değeri

Cilt

Sayı

Künye

Onay

İnceleme

Ekleyen

Referans Veren