Markov Zinciri Yöntemi ile Türkçe Haber Başlığının Oluşturulması

Author :  

Year-Number: 2022-4
Yayımlanma Tarihi: 2022-05-17 21:19:01.0
Language : Türkçe
Konu : Yönetim Bilişim Sistemleri
Number of pages: 1-8
Mendeley EndNote Alıntı Yap

Abstract

Haber başlığını oluşturmak habercilik alanındaki problemlerden biri olarak kabul edilmektedir. Özellikle sosyal medya kullanıcıları haber başlığına göre haber içeriğini okumaktadır. Haber başlığının iyi seçilmesi haber içeriğinin okunmasını büyük oranda etkilemektedir. Haber başlığı genel olarak haberin içeriğini özetleyen kullanıcı kitlesini haber içeriğini görmeye teşvik eden bir niteliğe sahip olmalıdır. Doğal dil işleme alanında, bir metin içeriğinin birkaç kelime ile içeriği özetleyecek bir yapıda tek cümle ile ifade edilmesi zor problemlerden biri olarak ele alınır. Özellikle bu alanda Türkçe için çalışma olmaması bu çalışmayı gerekli kılmıştır. Bu çalışmada Türkçe haber başlıklarının üretimi için Markov zinciri yöntemi önerilmiştir.

Keywords

Abstract

Creating the headline is considered as one of the problems in the field of journalism. Especially social media users read the news content according to the headline. Choosing the news headline greatly affects the reading of the news content. The news title should have a quality that encourages the audience that summarizes the content in general to see the news content. In the field of natural language processing, a text content is considered as one of the difficult problems to be expressed in one sentence in a structure that will summarize the content with a few words. The absence of a study especially for Turkish in this field has made this study necessary. In this study, the Markov chain method is proposed for the production of Turkish news headlines.

Keywords


  • Altınok, D. (2018). Turkish NLP, A Gentle Introduction. 2018-06-18. 11 Haziran 2019 tarihinde https://medium.com/@duygu.altinok12/turkish-nlp-a-gentle-introduction2b33e694dd78 adresinden erişildi.

  • Banko, M., Mittal, V. O. ve Witbrock, M. J. (2000). Headline Generation Based on Statistical Translation (ss. 318–325). doi:10.3115/1075218.1075259

  • Can, D. ve Saraclar, M. (2009). Turkish Broadcast News Transcription with Open-source Software. 2009 IEEE 17th Signal Processing and Communications Applications Conference içinde (ss. 325–328). IEEE. doi:10.1109/SIU.2009.5136398

  • Çelik, I. (2013). Markov Zincirinin Temel Özellikleri ve Çeşitli Uygulamaları. http://earsiv.odu.edu.tr:8080/xmlui/bitstream/handle/11489/943/134-363716 İDRİS ÇELİK.pdf?sequence=1&isAllowed=y adresinden erişildi.

  • Karaca, M. E. ve Alp, S. (2017). Markov Zincirleri Yöntemi Kullanılarak Altın Fiyatları ile BIST 100 Endeksi Arasındaki İlişkinin Analizi. Bilimler Araştırmaları Dergisi, 18(40), 1–12. https://dergipark.org.tr/download/article-file/487324 adresinden erişildi.

  • Levin R.I.,Kirkpatrick C.A. ve Rubin D.S. (1982). QuantitativeApproachesto Management. Fifth Edition, New York: McGraw HillBook Company

  • Lopyrev, K. (2015). Generating News Headlines with Recurrent Neural Networks. https://arxiv.org/pdf/1512.01712.pdf adresinden erişildi.

  • Mitra, M., Singhal, A. ve Buckley, C. (1997). Automatic Text Summarization by Paragraph Extraction. https://pdfs.semanticscholar.org/dcd8/b259d530f16b66b9077903478306548df96a.pdf adresinden erişildi.

  • Nierhaus, G. (2009). Markov Models. Algorithmic Composition içinde (ss. 67–82). Vienna: Springer Vienna. doi:10.1007/978-3-211-75540-2_3

  • Rajalakshmy, K. R. ve Remya, P. C. (2016). Automatic Headline Generation for News Article (ss. 357–366). Springer, New Delhi. doi:10.1007/978-81-322-2734-2_36

  • Rosen-Zvi, M., Griffiths, T., Smyth, P. ve Steyvers, M. (2005). Learning Author Topic Models from Text Corpora. Journal of Machine Learning Research, V(October), 1–38. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.59.7284&rep=rep1&type=pdf

  • Salton, G., Singhal, A., Mitra, M. ve Buckley, C. (1997). Automatic Text Structuring and Summarization. Information Processing & Management, 33(2), 193–207. doi:10.1016/S0306-4573(96)00062-3

  • Strzalkowski, T., Wang, J. ve Wise, B. (1998). A Robust Practical Text Summarization. http://www.nytimes.com adresinden erişildi.

  • Xu, S., Yang, S. ve Lau, F. C. M. (2010). Keyword Extraction and Headline Generation Using Novel Word Features (ss. 1461–1466). Proceedings of the Twenty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence. www.aaai.org adresinden erişildi.

                                                                                                                                                                                                        
  • Article Statistics