dc.contributor.author |
Abdulnabi, Nabell Zuhair Tawfeeq
|
|
dc.date.accessioned |
2022-08-08T11:20:29Z |
|
dc.date.available |
2022-08-08T11:20:29Z |
|
dc.date.issued |
2016 |
|
dc.identifier.uri |
http://dspace.yildiz.edu.tr/xmlui/handle/1/12914 |
|
dc.description |
Tez (Yüksek Lisans) - Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2016 |
en_US |
dc.description.abstract |
Film eleştirileri üzerinden yapılan cümle sınıflandırma işlemleri cümlelerin kısalığı yüzünden çok zor yapılmaktadır.
Bu tezde, küçük boyuttaki verilerin üzerinde çalışacak bir Konvolüsyonal Neural Network (CNN) daha iyi bir sınıflandırma yapılması amacıyla anlatılmıştır. Bu çalışmada sunulan CNN, bir çok katmandan meydana gelmektedir. Birinci katmanda cümleler ikili tabana dönüştürülmüştür. Sonraki katmanda, konvolüsyonel yapay sinir ağı sayesinde cümlelerin seviye özellikleri çıkarılmıştır. Bu aşamadan alınan sonuçlar ikinci katmanda max-pooling yöntemiyle bir matris üzerinde birleştirilmiştir. Son aşamada ise softmax sınıflandırıcısı kullanılmıştır. Bu çalışmada veriyi işlemek için farklı boyutlarda parti (batch) ve bırakma (dropout) oranları kullanılmıştır. Bu sayede CNN ve yapay sinir ağı blokları cümlelerin özelliklerinin öğrenilmesinde etkin bir hale getirilmiştir. CNN’in çoklu filtrelerle kullanılması sayesinde çok kısa ve anlaşılması güç cümlelerin sınıflandırılması mümkün olmuştur. |
en_US |
dc.language.iso |
en |
en_US |
dc.subject |
Konvansiyonel sinir ağı |
en_US |
dc.subject |
Cümle sınıflandırması |
en_US |
dc.subject |
Kelime gömme |
en_US |
dc.title |
Semantic analysis using natural language processing methods |
en_US |
dc.type |
Thesis |
en_US |