Derin öğrenme kullanılarak İngilizce – Türkçe çeviriler için cümle eşleme sistemi

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0001-8518-5152en_US
dc.contributor.advisorGüvenoğlu, Erdal
dc.contributor.authorKızılırmak, Emir
dc.date.accessioned2024-07-12T22:37:08Z
dc.date.available2024-07-12T22:37:08Z
dc.date.issued2023en_US
dc.date.submitted2023-09en_US
dc.departmentEnstitüler, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractDoğal dil işleme, yapay zekânın ve dil biliminin gelişimiyle son yıllarda önem kazandı. Çeviri şirketlerinin yapmış olduğu, “Türkçe’den İngilizce’ye - İngilizce’den Türkçe’ye” birebir çevirileri veya web site çevirilerinde cümlelerin sırasının değişmesi veya rastgele sıralanması sonucunda, cümleleri tekrar düzenlemek için insan gücüne ihtiyaç duyulmaktadır. Doğal dil işleme alanında, cümle eşleştirme işlemiyle ilgili çeşitli algoritmalar vardır. Bu çalışmada, makine öğrenmesinin alt dalı olan derin öğrenme kullanılarak İngilizce - Türkçe çeviri metinler için efektif eşleştirme yöntemleri bulunmaya çalışıldı. Geliştirilen bir derin öğrenme yöntemiyle internetten çeşitli kaynaklardan veri kümeleri toplandıktan sonra belirli filtrelerden geçmesiyle birlikte eleme ve düzenleme işlemi yapıldı. Mevcut modellerin başarısı karşılaştırıldıktan sonra toplanan veri setinin eğitimiyle mevcut başarılı modellerden daha başarılı bir model elde edilmesiyle birlikte kosinüs benzerliği ile karşılaştırma yapıldı.en_US
dc.description.abstractNatural language processing has gained importance in recent years with the development of artificial intelligence and linguistics. In “Turkish to English - English to Turkish” one-to-one translations by translation companies or in website translations, the order of sentences is changed or randomized, requiring manpower to rearrange the sentences. In the field of natural language processing, there are various algorithms for sentence alignment. In this study, deep learning, a sub-branch of machine learning, is used to find effective matching methods for English-Turkish translated texts. With a deep learning method developed, datasets were collected from various sources from the internet and then sifted and organized through certain filters. After comparing the success of existing models, a more successful model was obtained by training the collected dataset and a comparison was made with cosine similarity.en_US
dc.identifier.citationKızılırmak, E. (2023). Derin öğrenme kullanılarak İngilizce – Türkçe çeviriler için cümle eşleme sistemi / Sentence alignment for English to Turkish translations by using deep learning system. (Yayımlanmamış Doktora Tezi). Maltepe Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İstanbul.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12415/12552
dc.language.isotren_US
dc.publisherT.C. Maltepe Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsüen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.snmzKT2616en_US
dc.subjectDerin öğrenmeen_US
dc.subjectDoğal dil işlemeen_US
dc.subjectCümle eşleme sistemien_US
dc.subjectDeep learningen_US
dc.subjectNatural language processingen_US
dc.subjectSentence alignmenten_US
dc.titleDerin öğrenme kullanılarak İngilizce – Türkçe çeviriler için cümle eşleme sistemien_US
dc.title.alternativeSentence alignment for English to Turkish translations by using deep learning systemen_US
dc.typeDoctoral Thesisen_US
dspace.entity.typePublication

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Emir_Kızılırmak_201450202.pdf
Boyut:
1.19 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
İndir

Koleksiyon

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Tez Koleksiyonu