DERİN ÖĞRENME YAKLAŞIMLARINI KULLANARAK MAKALE ATIFLARININ SEMANTİK ANALİZİ

Abstract

Anlamsal yayıncılık; yayınlanan bir dergi makalesinin anlamını geliştirmek, otomatik keşfini kolaylaştırmak, anlamsal olarak ilgili makalelere bağlanmasını sağlamak, makale içindeki verilere işlem yapılabilir biçimde erişim sağlamak ve makaleler arasında verilerin bütünlüğünü kolaylaştırmak için anlamsal web teknolojilerinin kullanımı ile sağlanmaktadır. Anlamsal web teknolojileri ve bilgi gösterimi, bilginin yeniden yapılandırılmasını, yapılandırılmış ve makine tarafından okunabilir bir şekilde paylaşımını arttırır. Anlamsal web teknolojileri ve derin öğrenme, akıl yürütme, onaylama ve tahmin etme gibi insan zekasını bilgisayar aracılığıyla taklit eden akıllı yapay nesneler yaratma hedefini paylaşır.

Yapılan bu tez çalışmanın amacı; Anlamsal web teknolojileri kullanılarak geliştirilen atıf ontolojisi ile birlikte derin öğrenme uygulamaları kullanılarak hem anlamsal web teknolojilerinin hem de derin öğrenme uygulamalarının avantajlarını sunan derin öğrenme tabanlı atıf ağında semantik arama yöntemi geliştirmektir.

Çalışma kapsamında geliştirilen atıf ontoloji, dergi makalelerine yapılan atıflar hakkında bilgileri sağlamaktadır. Atıf ontoloji, Protégé ontoloji geliştirme editörü kullanılarak yaratılmıştır. Protégé ontoloji geliştirme editörünün grafik arayüzü sayesinde atıf ile ilgili konular görsel olarak tanımlanmakta ve böylelikle tanımlanmak istenilen alan modellenebilmektedir.

Tez çalışmasından önerilen atıf ağının semantik analizinde derin öğrenme yöntemleri kullanılarak geliştirilen sistem sonucunda eşleştirme işlemlerinde kesin eşleşmelerden daha fazla benzer dergi makalesi bularak önerilen yöntemin dergi makalesi eşleştirme başarımını artırmaya yönelik etkileri tespit edilmiştir.