Browsing by Author "Uçkan, Taner"

Now showing 1 - 11 of 11

Ağırlıklandırılmış Çizgelerde Tf-ıdf ve Eigen Ayrışımı Kullanarak Metin Sınıflandırma
(2019) Karcı, Ali; Uçkan, Taner; Seyyarer, Ebubekir; Hark, Cengiz
Günümüzde gerek metin gerekse cümle sınıflandırma problemleri üzerinde yoğunlukla çalışılmaktadır. Metinsınıflandırma işlemlerinde en önemli problemlerden biri sınıflandırılacak metinlerin yapısal olmamasıdır. Belli birformata sahip olmayan metinlerin öncelikle bir önişlemden geçirilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada metinlerisınıflandırma işleminde öncelikle sınıflandırılacak metinlerin önişlemini yapmak amacıyla KUSH (Karci-UçkanSeyyarer-Hark) adında bir önişleme aracı geliştirildi. Sonrasında elde edilen işlenmiş metinlerinsınıflandırılmasında çizge tabanlı matematiksel bir yaklaşım sunulmaktadır. Yapılan çalışmada Türkiye’de iyibilinen 6 haber portalından ve 6 farklı alandan elde edilen metinleri içeren TTC-3600 veri seti kullanılmaktadır.Sınıflandırılacak metinler Tf (Terim frekansı) ve Idf (Ters doküman Frekansı) değerleri dikkate alınarak çeşitliönişlemlerden geçirildikten sonra kenar ve düğümlerden oluşan bir ağırlıklı çizge oluşturulmaktadır.Ağırlıklandırılmış çizgeler kullanılarak sınıflandırma işleminin etkililiği ve matematiksel verimliliği arttırılmıştır.Elde edilen çizgeyi ifade eden Komşuluk Matrisi ve Derece Matrisi kullanılarak Laplace Matrisi elde edilmektedir.Laplace Matrisinin özdeğer ayrışımı sonucunda elde edilen özdeğer ve özdeğer vektörleri ile metinlersınıflandırılmaktadır. Yapılan testler sonucunda sınıflandırma oranlarında dikkate değer bir doğruluk değerineulaşıldığı görülmektedir.
Catsumm: Extractive Text Summarization Based on Spectral Graph Partitioning and Node Centrality
(2021) Karcı, Ali; Uçkan, Taner; Hark, Cengiz
In this paper, we introduce CatSumm (Cengiz, Ali, Taner Summarization), a novel method for multi-document document summarisation. The suggested method forms a summarization according to three main steps: Representation of input texts, the main stages of the CatSumm model, and sentence scoring. A Text Processing software, is introduced and used to protect the semantic loyalty between word groups at stage of representation of input texts. Spectral Sentence Clustering (SSC), one of the main stages of the CatSumm model, is the summarization process obtained from the proportional values of the sub graphs obtained after spectral graph segmentation. Obtaining super edges is another of the main stages of the method, with the assumption that sentences with weak values below a threshold value calculated by the standard deviation (SD) cannot be included in the summary. Using the different node centrality methods of the CatSumm approach, it forms the sentence rating phase of the recommended summarising approach, determining the significant nodes and hence significant nodes. Finally, the result of the CatSumm method for the purpose of text summarisation within the in the research was measured ROUGE metrics on the Document Understanding Conference (DUC-2004, DUC-2002) datasets. The presented model produced 44.073%, 53.657%, and 56.513% summary success scores for abstracts of 100, 200 and 400 words, respectively.
Çizgeler Üzerinde Farklı Ağırlıklandırma Yöntemleri ve Merkezilik Ölçütleri İle Çıkarımsal Metin Özetleme
(2023) Aydın, Abdulsamet; Uçkan, Taner
Çıkarıma dayalı metin özetleme konusunda birçok farklı yaklaşım vardır. Bu çalışmada Kosinüs Benzerliği, Jaccard Benzerliği, Levenshtein Benzerliği ve Pearson Korelasyon Katsayısı ölçütleri kullanarak ağırlıklı çizgeler oluşturulmuştur. Bu çizgelerdeki düğümler ile temsil edilen cümleler arasından en değerli olanları belirlemek amacı ile Arasındalık Merkeziliği, Yakınlık Merkeziliği, Derece Merkeziliği ve Özvektör Merkeziliği ölçümleri kullanılmıştır. Çıkarımsal metin özetlemede kullanılan yaklaşımların faklı kombinasyonları ile her bir metinden 16 adet 200 ve 400 kelimelik özetler oluşturularak en başarılı özetlerin hangi yaklaşımlar ile elde edildiğinin tespit edilmesi hedeflenmiştir. Çalışma, Document Understanding Conference (DUC-2002) veri seti üzerinde gerçekleştirilmiştir. ROUGE değerlendirme metrikleri ile performansı hesaplanmış ve elde edilen sonuçlar ayrıntılı olarak karşılaştırılmıştır. En başarılı sonuçlar, sırasıyla 200 kelimelik özetlerde Jaccard Benzerliği ve Yakınlık merkeziliği yaklaşımı ile 0.46091 ve 400 kelimelik özetlerde ise Kosinüs Benzerliği ve Özvektör Merkeziliği yaklaşımı ile 0.52485 F-Skor değerleri ile elde edilmiştir.
Dominating Set-Based Extractive Text Summarization in Graphs
(2024) Aydın, Abdulsamet; Uçkan, Taner
Bu çalışmada, belgelerin çıkarımsal özetlenmesi için yeni bir yöntem önerilmektedir. Çıkarımsal metin özetleme yönteminde cümleler ana metinden olduğu gibi seçilerek özet oluşturulmaktadır. Özetlenecek metindeki en fazla bilgiyi içeren cümleleri seçerek özetin oluşturması başarı oranını artırmaktadır. Bu tez çalışması kapsamında Karcı Baskın Küme Algoritması kullanılmıştır. Özetlenecek metne ait cümlelerin ortak kelime sayıları baz alınarak oluşturulan komşuluk matrisinden çizge oluşturulmuştur. Çizgeye ait baskın kümedeki düğümlerin temsil ettiği cümlelerin ana metinden çıkarılması ile geriye kalan cümlelerden oluşturulan yeni çizgenin özvektör merkeziliği değerlerine göre özet elde edilmiştir. Çalışma, Document Understanding Conference veri setlerinden (DUC-2002 ve DUC-2004) yararlanılarak gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın performansı, ROUGE değerlendirme metrikleri ile ölçülmüş ve diğer rekabetçi yöntemlerle karşılaştırılmıştır. 100, 200 ve 400 kelimelik özetler için deneyler tekrar edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, önerilen modelin katkılarını ortaya koymaktadır.
Gebelik Anemisinin Perinatal Sonuçlara Etkisinin Değerlendirilmesi
(2020) Çeleğen, İzzet; Uçkan, Taner; Uckan, Kazım
Amaç: Çalışmada anemisi olan gebelerde, gebelik anemisinin perinatal sonuçlara etkisini araştırmak amaçlanmıştır. Materyal ve Metot: Bu retrospektif çalışmada, 1 Ocak 2017–31 Aralık 2018 tarihleri arasında bir Eğitim ve Araştırma Hastanesi Kadın Hastalıkları ve Doğum Kliniğinde doğumu gerçekleştirilen 933 hastadan elde edilen veriler kullanıldı. Çalışmaya hemoglobin (Hb) değeri 11 g/dL’nin altında 305 gebe kadın (anemik grup) ve Hb değeri 11 g/dL’nin üzerinde 628 gebe (kontrol grup) dâhil edildi. Dosyalardan hastaların yaşları, gebelik öyküleri, gravida, parite, doğum haftası, yenidoğanın kilosu, bebek cinsiyetleri, doğum şekli, annenin hemoglobin, 1. ve 5. dakika Apgar skorları, oligohidroamnioz, intrauterin gelişme kısıtlılığı sıklığı (IUGR) ve preterm doğum, intra uterin ölü doğum olup olmadığı gibi veriler elde edildi. Anemik olan ve normal hemoglobin seviyelerine sahip gebelerin gebelik seyri ve perinatal sonuçları karşılaştırıldı. Bulgular: Gruplar arasında parite, gravida, yaş, doğum haftası, intrauterin ölü fetüs doğum oranı, ortalama bebek doğum ağırlığı, normal spontan vajinal doğum, sezaryen doğum, bebek cinsiyetleri, 1. ve 5. dakika Apgar skorları açısından istatistiksel olarak anlamlı bir fark saptanmadı (p>0,05). İki grup arasında oligohidroamnioz, intrauterin gelişme kısıtlılığı sıklığı (IUGR) ve preterm doğum oranı açısından istatistiksel olarak anlamlı fark bulundu (p<0,05). Anemik grupta preterm eylem, IUGR, oligohidroamnioz oranları (sırasıyla %11,8; %9,5; %13,1) kontrol grubu oranlarından (%3,3; %2,8; %5,5) daha yüksek bulunmuştur. Sonuç: Anemi özellikle düşük sosyoekonomik düzeydeki ülkelerde gebelik sürecini etkileyen yaygın bir durum olmakla beraber gebelik anemisinin antenatal takipler sırasında belirlenmesi ve tedavisi perinatal komplikasyonların azaltılması bakımından önemlidir. Anemisi olan gebelere demir desteği verilmeli ve anemiyi etkileyen beslenmeyle ilişkili faktörler konusunda üzere ilgili sağlık personeli tarafından bilgilendirilmelidir
Honey Badger Optimizasyon Algoritması ile Üç Elemanlı Kafes Sisteminin Ağırlık ve Maliyet Minimizasyonu
(2023) Aslan, Cengiz; Seyyarer, Ebubekir; Uçkan, Taner
Meta-sezgisel optimizasyon yöntemleri geleneksel algoritmalarla çözümün çok maliyetli olacağı büyük ölçekli gerçek hayat problemleri için başarılı sonuçlar sergilemekte ve birçok alandan araştırmacının ilgi odağı haline gelmektedir. Bu alana duyulan ilgi sayesinde genetik, fizik, biyoloji, müzik gibi ilhamını çeşitli kaynaklardan alan araştırmacılar, yeni meta-sezgisel algoritmalar oluşturmaya devam etmektedir. Şubat 2022’de yayımlanan Bal Porsuğu Algoritması (Honey Badger Algorithm, HBA), ilhamını bal porsuğunun yiyecek arama stratejilerine dayandırmaktadır. Bu çalışmada HBA’nın yanı sıra alan yazının başarısı kanıtlanmış algoritmalarından olan Genetik Algoritma (Genetik Algorithm, GA), Parçacık Sürü (Partical Swarm Optimization, PSO), Yapay Arı Kolonisi (Artificial Bee Colony, ABC), Karınca Kolonisi (Ant Colony Optimization, ACO), Benzetimli Tavlama (Simulated Annealing, SA) algoritmaları, bir yapı problemi olan “üç elemanlı kafes sisteminin ağırlık ve maliyet minimizasyonu” na uygulanmaktadır. Elde edilen sonuçlara göre HBA’ nın, GA, ABC, ACO, SA algoritmalarına kıyasla daha iyi yakınsama hızına ve değerlere ulaştığı gözlemlenmektedir.
Kliniğimizdeki Dört Yıllık Doğum Verileri ve Sezaryen Endikasyonlarının Değerlendirilmesi
(2020) Uçkan, Taner; Uckan, Kazım
Amaç: Bu çalışmada amaç 2015-2018 yılları arasında sezaryen oranlarınıve yıllara göre sezaryen endikasyonlarının dağılımını incelemektir.Gereç ve Yöntemler: 2015–2018 tarihleri arasında bir Eğitim ve AraştırmaHastanesi Kadın Hastalıkları ve Doğum Kliniğinde doğumu gerçekleştirilen59.359 hastanın kayıtları retrospektif olarak incelendi. Bu tarihler arasındaki doğumu gerçekleştirilen bebeklerin doğum şekli, cinsiyet bilgileri, fetaldoğum ağırlığı ve sezaryen endikasyonları ile prevelansı değerlendirildi.P<0,05 değerinin anlamlı olarak kabul edildiği çalışmada,veriler SPSS 15istatistik programı ile incelendi.İstatistiki değerlendirme ki kare ve Anovatesti aracılığı ile yapıldı.Bulgular: : Kadın Hastalıkları ve Doğum Kliniğinde, 2015 Ocak-2018 Aralıktarihleri arasında 59.359 doğum gerçekleşmiştir. Bu tarihler arasındaki 4yıllık süreçte gebelerin 18.649’una (%31,4) sezaryen yapıldı. Yıllara göresezaryen dağılımı incelendiğinde; 2015’te 3917 (%29,4), 2016’da 4718(%30,9), 2017’de 4824 (%33,2), 2018’de 5190 (%31,8) kadına sezaryenile doğum yöntemi uygulanmıştır. Çalışmada sezaryen ameliyatının en sıkilk üç sebebinin sırasıyla önceden geçirilmiş bir veya birden çok sezaryenameliyatı (%53,8), baş pelvis uyumsuzluğu (CPD, %15,2) ve fetal distres(%14,3) olduğu görülmektedir. Geçirilmiş uterin cerrahi en sık sezaryennedeni olarak karşımıza çıkmaktadır. Sezaryen ile gerçekleştirilen doğumoranlarına bakıldığında yıllara göre anlamlı bir istatistiki fark olmadığı tespitedilmiştir (p=0,321).Sonuç: %31,4 olarak tespit ettiğimiz sezaryen ile doğum oranımız, %53olarak belirtilen Türkiye ortalamasının ve Sağlık Bakanlığınca hedeflenen%35 oranının altında olması umut verici olmuştur. Bununla birlikte DünyaSağlık Örgütü(DSÖ) sezaryen ile doğum oranını %15 olarak belirlemişolup bizim çalışma sonucumuzun bu hedefe göre oldukça yüksek olduğugörülmüştür. Aradaki bu farkın daha da azaltılması için sezaryen ile doğumsonrası normal doğumun teşvik edilmesi, özellikle primigravid hastalardaoperasyon kararı alınırken sebeplerin dikkatlice değerlendirilmesi, kadınların normal doğumumun yararları konusunda eğitilmesi büyük önem arzetmektedir.
Metin Özetlemesi için Düğüm Merkezliklerine Dayalı Denetimsiz Bir Yaklaşım
(2019) Hark, Cengiz; Karcı, Ali; Seyyarer, Ebubekir; Uçkan, Taner
Cümle seçerek özetleme çalışmaları kapsamında birçok farklı yaklaşım mevcuttur. Bu çalışmada tek dokümanlıçıkarıcı metin özetleme için yeni ve denetimsiz bir süreç önerilmektedir. Çalışma kapsamında metin dokümanlarıçizgelerle temsil edilmektedir. Sunulan yaklaşım temel olarak metinleri temsil eden çizgeleri kullanmakta vecümlelere yönelik bir ağırlıklandırma önermektedir. Önerilen sürecin farklı düğüm ağırlıklandırma yöntemlerinikullanarak önemli düğümleri belirlenmesi, önerilen özetleme sisteminin cümle puanlandırma aşamasınıoluşturmaktadır. Son olarak bu çalışma kapsamında metin özetleme amaçlı önerilen yaklaşımın, açık erişimlimetinler ve bu metinlere ait özetleri içeren Document Understanding Conference (DUC-2002) veri seti üzerindekiperformansı ROUGE değerlendirme metrikleri kullanılarak hesaplanmıştır. Yapılan deneysel çalışmalarsonucunda önerilen özetleme sisteminin geleneksel çizge tabanlı yaklaşımlar ile rekabet edebilir ölçüdeperformans değerleri ortaya koyduğunu göstermektedir. Önerilen özetleme yaklaşımı ile elde edilen ROUGE-2metriğinin Duyarlılık, Kesinlik ve F-Skor değerleri sırasıyla 0.17068, 0.15772, 0.16383 olarak hesaplandı. Ayrıcasunulan bu basit ve etkili yöntemin dilbilimsel bir süreç izlememesi oldukça önemlidir.
Öğretmenlerin Etkileşimli Tahtaya Yönelik Tutumlarının Değerlendirilmesi: Peace With Ict Avrupa Birliği Proje Örneği
(2021) Ayata, Faruk; Seyyarer, Ebubekir; Uçkan, Taner; Çavuş, Hayati
Dünyamızdaki tüm ülkelerde olduğu gibi ülkemizdeki eğitim alanlarında da birçok gelişmeler yaşanmaktadır. Bu gelişmelerde etkileşimli tahtaların etkisi çoktur. Özellikle Endüstri 4.0 ve sonrasında eğitimde teknoloji kullanımının yanı sıra, örgün eğitim ortamlarında (sınıflarda) etkileşimli tahta kullanımı yaygınlaşmıştır. Bu çalışmanın amacı; İtalya, Slovenya, Romanya ve Türkiye’nin ortaklığıyla gerçekleştirilen “Peace With ICT” isimli Avrupa Birliği (AB) projesinin çıktılarını değerlendirilerek, ülkelerdeki ortak kuruluşlarda çalışan eğitmenlerin etkileşimli tahtaya yönelik tutumlarını ortaya koyan bir istatistiksel veri analizi çalışması yapmaktır. Ülkemizde etkileşimli tahta kullanımının yaygınlaşması FATİH (Fırsatları Artırma ve Teknolojiyi İyileştirme Hareketi) projesi ile hız kazanmıştır. Konu ile ilgili yapılan araştırmalarda/incelemelerde, öğretmenlerin eski alışkanlıkları nedeniyle dijital teknolojileri kullanmakta tereddüt ettikleri görülmektedir. Etkileşimli tahtalar, projeksiyon cihazı olarak ve öğrencilere verilen tabletler de oyun konsolu olarak görülmektedir. Bu durumun her anlamda israfa neden olmasından endişe duyulmaktadır. Çalışmada İtalya’dan 45, Slovenya’dan 50, Romanya’dan 107 ve Türkiye’den 69 kişi olmak üzere toplam 271 eğitimciye 22 maddeden oluşan likert tipi bir ölçek uygulanmıştır. Verilerin analizinde parametrik testler kullanılmıştır. Etkileşimli tahta kullanımı ölçeğinin demografik değişkenlere göre farklılık gösterip göstermediğini test etmek için T-Testi ve Anova Analizinden yararlanılmıştır. Ülke ve Mesleki deneyim değişkenlerinin aralarındaki ilişkiyi anlamak üzere yapılan istatistiki analizler sonucunda, farkındalık eğitimi sonrasında 1-5 yıllık mesleki deneyime sahip kişilerin etkileşimli tahtayı daha sık kullandığı ve ülke bazlı en iyi gelişmeyi de Türkiye’nin gösterdiği görülmektedir. Ayrıca uygulanan ölçek tüm ortak kuruluşlarda farkındalık eğitimi öncesi ön test, sonrasında ise son test olarak uygulanmıştır ve ülkeler arasındaki farklar belirlenmiştir. Farkındalık eğitimi öncesinde katılımcı ülkelerin etkileşimli tahtaya olan tutumları, Bilgi ve iletişim teknolojilerine ait bilgi birikimlerinin az olmasından kaynaklı, çekimser ve kararsız olarak görünse de eğitim sonrasında bu tutumun olumlu yönde geliştiği ve yapılan istatistiksel analizlerin sonucuna göre Etkileşimli tahtaya olan tutumları toplamda %32.02 oranında gelişim gösterdiği görülmüştür. Benzer çalışmaların farklı ülkelerde de yapılması ve elde edilen sonuçların karşılaştırılarak daha anlamlı sonuçlara ulaşılması noktasında faydalı olacaktır.
Opengl Tabanlı Animasyonlarda Görüntü Kalitesinin Cuda Mimarisi İle İyileştirilmesi
(2016) Dal, Deniz; Uçkan, Taner
Gerçek hayatta meydana gelen birçok fiziksel olayın bilgisayarlar yardımıyla grafiksel olarak modellenebilmesi amacıyla 2 veya 3 boyutlu görüntü oluşturma teknolojilerinden faydalanılmaktadır. Öte yandan grafik uygulamalarının yoğunluğu arttıkça söz konusu bu modellemelerin hem daha hızlı yapılabilmesi hem de görüntü kalitelerinin artırılması gereksinimleri ortaya çıkmaktadır. Bu doğrultuda 2006 yılının sonlarında Nvidia firması tarafından CUDA isimli, yazılım ve donanım tabanlı bir mimari piyasaya sürülmüştür. Bu mimari sayesinde ekran kartları üzerinde bulunan çok sayıdaki grafik işlemcisi genel amaçlı problemlerin paralel olarak çözülebilmesine katkı sağlar hale gelmiştir. Bu çalışma kapsamında bu yeni paralel hesaplama mimarisi dikkate alınmış, C++ ve OpenGL kütüphanesi kullanılarak farklı davranış özelliklerine sahip insansı robotlardan oluşan bir animasyon uygulaması geliştirilmiştir. Bu animasyon öncelikle merkezi işlemci üzerinde seri olarak çalıştırılmış ve sonrasında CUDA mimarisi kullanılarak paralelleştirilmiştir. En sonunda aynı animasyonun seri ve paralel versiyonları saniyede oluşturulan görüntü karesi sayıları temel alınarak karşılaştırılmış ve paralel uygulamanın açık ara yüksek kaliteli görüntü ürettiği gözlemlenmiştir.
Uyuşmazlık Mahkemesi Kararlarının Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Sınıflandırılması
(2023) Görentaş, Muhammed Burak; Uçkan, Taner; Arlı, Nuran Bayram
Makine öğrenmesi ve doğal dil işleme alanındaki gelişmelerle birlikte her alanda olduğu gibi hukuk alanında da çalışmalar yapılmaya başlanmıştır. Makine öğrenmesi ve doğal dil işleme teknolojileri, hukuk alanındaki yazılı metinlerin otomatik olarak analiz edilmesine ve sınıflandırılmasına yardımcı olmuştur. Bu sayede, avukatların ve yargıçların büyük miktarda yasal metni hızlı bir şekilde okuyup anlamaları mümkün hale gelmiş ayrıca, makine öğrenmesi ve doğal dil işleme teknolojileri, hukuk alanında karar verme sürecinde de kullanılmaya başlanmıştır. Bu teknolojiler, hukuk davalarının sonuçlarını tahmin etmek ve olası sonuçları değerlendirmek için kullanılmış bunun yanı sıra, makine öğrenmesi ve doğal dil işleme teknolojileri, hukuk alanında daha önceki kararların analiz edilmesi ve bu kararlardan öğrenme yapılması için de kullanılmıştır. Bu sayede, benzer davalar için önceden verilmiş kararlar incelenerek yeni davalar için fikir yürütülebilir hale gelmiştir. Bu çalışmada da Uyuşmazlık Mahkemesinin olumsuz görev uyuşmazlığı davalarında vermiş olduğu kararlar adli ve idari olmak üzere iki sınıfa ayrılarak tahmin edilmeye çalışılmıştır. Doğal dil işleme yöntemleriyle veri ön işleme ve ardından TF-IDF öznitelik çıkarımı yapılan mahkeme kararları makine diline çevrilmiş ardından makine öğrenmesi algoritmalarından lojistik regresyon, destek vektör makineleri, karar ağaçları ve rassal orman algoritmalarıyla sınıflandırılmıştır. Kullanılan sınıflandırma tekniklerinin performans değerlendirmeleri yapılarak mahkeme kararları %87 oranında doğruluk değerleri ile tahmin edilmiştir. Çalışma sonuçlarının bilim dünyası ile birlikte hukuk aktörleri için de olumlu sonuçları olacağı görülmektedir.