This is a Demo Server. Data inside this system is only for test purpose.
 

A systematic evaluation of semantic representations in natural language processing

dc.contributor.advisor Tekir, Selma en_US
dc.contributor.author Sevgili Ergüven, Özge
dc.date.accessioned 2023-11-13T09:32:29Z
dc.date.available 2023-11-13T09:32:29Z
dc.date.issued 2018-07
dc.description Thesis (Master)--Izmir Institute of Technology, Computer Engineering, Izmir, 2018 en_US
dc.description Includes bibliographical references (leaves: 67-71) en_US
dc.description Text in English; Abstract: Turkish and English en_US
dc.description.abstract In the studies of semantics, the main aim is to address meaning. In a computational manner, this goal is accomplished through the encoding of language constructs. These encodings are in the form of information-theoretic measures and vector representations. We have focused on the representation of words. In word representations, the earlier approaches depend on counting the statistics between word and its accompanied words, whereas the current methods are based on learning approaches. At this point, we have investigated the relation between these two approaches. We have realized that both approaches use context as the normalization factor. We support our idea by evaluating word representations on some Natural Language Processing (NLP) tasks. Furthermore, we have studied the polysemous words which carry more than one meaning. The word representation of the polysemous word provides a representation that covers more than one meaning. To overcome this issue, we provide a method to create a representation for each sense of polysemous word. en_US
dc.description.abstract Semantik çalışmalarında, temel amaç anlamı ele almaktır. Hesaplamalı yöntemlerde, bu hedef dil yapılarının kodlanması ile gerçekleştirilir. Bu kodlamalar istatistiksel ve vektör gösterimleri şeklindedir. Çalışmada kelime gösterimleri üzerine odaklanılmıştır. Kelime gösterimlerinde, önceki çalışmalar kelime ve onun eşlik ettiği kelimeler arasındaki istatistiklerin sayılmasına dayanırken, mevcut yöntemler öğrenme tabanlıdır. Tezde bu iki yaklaşım arasındaki ilişki araştırılmıştır. Her iki yaklaşımın da bağlamı normalleştirme faktörü olarak kullandığı görülmüştür. Bu fikir, kelime gösterimlerinin bazı Doğal Dil İşleme problemlerinde değerlendirilmesi ile desteklenmiştir. Ayrıca, birden fazla anlam taşıyan çok-anlamlı kelimeler üzerine çalışılmıştır. Çok-anlamlı bir kelimenin kelime gösterimi, birden fazla anlamını kapsamaktadır. Bu sorunu aşmak için, çok-anlamlı kelimenin her bir anlamı için ayrı bir gösterim sağlayan bir yöntem geliştirilmiştir. en_US
dc.format.extent xii, 71 leaves en_US
dc.identifier.uri http://standard-demo.gcris.com/handle/123456789/4507
dc.language.iso en en_US
dc.publisher Izmir Institute of Technology en_US
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.subject Context en_US
dc.subject Natural languege processing en_US
dc.subject Artificial neural networks en_US
dc.title A systematic evaluation of semantic representations in natural language processing en_US
dc.title.alternative Doğal dil işlemede semantik gösterimlerin sistematik değerlendirilmesi en_US
dc.type Master Thesis en_US
dspace.entity.type Publication
gdc.author.institutional Sevgili Ergüven, Özge
gdc.description.department Chemistry en_US
gdc.description.publicationcategory Tez en_US
gdc.oaire.accepatencedate 2018-01-01
gdc.oaire.diamondjournal false
gdc.oaire.impulse 0
gdc.oaire.influence 2.9837197E-9
gdc.oaire.influencealt 0
gdc.oaire.isgreen true
gdc.oaire.keywords Natural language processing
gdc.oaire.keywords Statistical evaluation
gdc.oaire.keywords Computer Engineering and Computer Science and Control
gdc.oaire.keywords Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol
gdc.oaire.popularity 1.7705826E-9
gdc.oaire.popularityalt 0.0
gdc.oaire.publicfunded false

Files

Collections