KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / İstanbul Ticaret Üniversitesi Teknoloji ve Uygulamalı Bilimler Dergisi / 2018 / Cilt: 1 - Sayı: 1

İYİLEŞTİRİLMİŞ OTOMATİK ANAHTAR KELİME ÇIKARIMI BRAKE

Brake: Better Rapid Automated Keyword Extraction

Sina Ahmet BİRDEVRİM
Ali BOYACI
Dena Ahmed S. Al THANİ
Sayfa
11–19
Yayın Tarihi
2018-08-01
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bu nedenlerden dolayı, veri madenciliğinin bir dalı olan verilerin otomatik olarak çıkarılması giderek önem kazanmakta ve otomatik anahtar kelime çıkarma algoritmaları ile bu problem yüksek oranda aşılabilmektedir

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Ayrıca, çalışmalar yazar tarafından atanan anahtar kelimelerin 19%'unun makaleye dahil olmadığını göstermiştir Kim vd., 2010 .
📊
Temel Bulgular & Veri:Ayrıca, çalışmalar yazar tarafından atanan anahtar kelimelerin 19%'unun makaleye dahil olmadığını göstermiştir Kim vd., 2010 .
💡
Sonuç & Katkı:Bu nedenlerden dolayı, veri madenciliğinin bir dalı olan verilerin otomatik olarak çıkarılması giderek önem kazanmakta ve otomatik anahtar kelime çıkarma algoritmaları ile bu problem yüksek oranda aşılabilmektedir
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2010 Verileri
⚙️Değişkenler:Anahtar kelime çıkarımı · BRAKE · RAKE

Özet

Ayrıca, çalışmalar yazar tarafından atanan anahtar kelimelerin 19%'unun makaleye dahil olmadığını göstermiştir Kim vd., 2010 . Bu nedenlerden dolayı, veri madenciliğinin bir dalı olan verilerin otomatik olarak çıkarılması giderek önem kazanmakta ve otomatik anahtar kelime çıkarma algoritmaları ile bu problem yüksek oranda aşılabilmektedir

Abstract

Keywords and keyphrases facilitate the analysis of a large number of textual materials and allow quick and easy access to the desired information. Automatic keyword algorithms can be used to extract these data. Automatic keyword extraction algorithms; We can define it as extracting the most explicit words or phrases that appear in a text in a particular algorithm. Algorithms such as TD-IDF and RAKE, which are two of the most common algorithms, are used in these algorithms. It is aimed to produce meaningful key words from texts with high entropy value.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

BİRDEVRİM, S. A., BOYACI, A., THANİ, D. A. S. A. (2018). İYİLEŞTİRİLMİŞ OTOMATİK ANAHTAR KELİME ÇIKARIMI BRAKE. İstanbul Ticaret Üniversitesi Teknoloji ve Uygulamalı Bilimler Dergisi, Cilt: 1 - Sayı: 1, 11–19. https://ajindex.com/articles/373367

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (10)

  1. Adji, T. B., Abidin, Z., & Nugroho, H. A. (2014), System of negative indonesian website detection using tf-idf and vector space model. In 2014 International Conference on Electrical Engineering and Computer Science (ICEECS), 174–178.
  2. Beliga, S. (2014). Keyword extraction: a review of methods and approaches. Bharti, S. K., & Babu, K. S. (2017). Automatic keyword extraction for text summarization: A survey. CoRR, http://arxiv.org/abs/1704.03242
  3. Chien, L. F. (1997). Pat-tree-based keyword extraction for chinese information retrieval. Research and Development in Information Retrieval, 20th Annual International ACM SIGIR Conference, SIGIR ’97 New York, (pp. 50-58).
  4. Ercan, G., & Cicekli, I. (2007). Using lexical chains for keyword extraction. Inf. Process. Manage., 43(6), 1705– 1714. Guan, J. (2016). A study of the use of keyword and keyphrase extraction techniques for answering biomedical questions. A thesis submitted to Macquarie University for the degree of Master of Research Department of Computing. Hulth, A. (2003). Improved automatic keyword extraction given more linguistic knowledge. In Proceedings of the 2003 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, EMNLP ’03 Stroudsburg, PA, USA: Association for Computational Linguistics, (pp. 216–223).
  5. Jing, L. P., Huang, H. K. & Shi, H. B. (2002). Improved feature selection approach tfidf in text mining. In proceedings, International conference on machine learning and cybernetics, Beijing, China, 2, 944–946.
  6. Kim, S. N., Medelyan, O., Kan, M. Y., & Baldwin, T. (2010). Semeval-2010 Task 5: Automatic keyphrase extraction from scientific articles. In Proceedings of the 5th International Workshop on Semantic Evaluation SemEval’10 Stroudsburg, PA, USA: Association for Computational Linguistics, (pp. 21–26).
  7. Luhn, H. P. (1957). A statistical approach to mechanized encoding and searching of literary information. IBM Journal of Research and Development, 1(4), 309–317.
  8. Leung, A. (2016). Evaluating automatic keyword extraction for internet reviews. Unıversıty Of Lorraıne Realself INC. Medelyan, O., & Witten, I. H. (2006). Thesaurus based automatic keyphrase indexing. In Proceedings of the 6th ACM/IEEE-CS Joint Conference on Digital Libraries, JCDL ’06 New York, NY, USA: ACM, (pp. 296-297).
  9. Rose, S., Engel, D., Cramer, N., & Cowley, W. (2010). Automatic keyword extraction from individual documents. Text Mining: Applications and Theory, pp. 1–20.
  10. Siddiqi, A. S. S. (2015). Keyword and keyphrase extraction tec