Normalleştirme ve genişletme yöntemleri kullanılarak bilgiye erişim sürecinin iyileştirilmesi
Improving information retrieval process by normalization and expansion techniques
Yazar: ÖZLEM KARAGEDİK
Danışman: PROF. DR. ATA ÖNAL
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2010
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bilgi erişim sistemi = Information access system

Özet:
Bu tezde, metin açıklamalı bir resim veri kümesi üzerinde, normalleştirme ve genişletme yöntemleri kullanılarak, metin sorguların, arama sonuçlarının iyileştirilmesi amaçlanmıştır.Bilgiye erişim sistemleri, birbirinden farklı uzunluklarda belgeler içerebilmektedir. Uzun belgeler, kısa belgelerden daha fazla terim içerdiği ve genelde aynı terimi çokça kez tekrar ettiği için; bu belgeler, kısa belgelere göre erişimde daha avantajlı duruma geçmektedir. Bu durumun önlenmesi ve bütün belgelere aynı şansın verilebilmesi için belge uzunluklarını normalleştirmek gerekir. Bu tezde normalleştirme kapsamında, vektör uzay modelinde kullanılan kosinüs benzerliği ve eksenli benzersiz normalleştirme modeli karşılaştırılmıştır. Eksenli benzersiz normalleştirme modeli, belge uzunluklarını dikkate alan bir normalleştirme etkeni kullandığı için bu modelin daha başarılı olduğu gözlemlenmiştir.Genişletme kapsamında ise, belge ve sorgulardaki terimlere, yeni terimler eklenmesi amaçlanmıştır. Bunun için de, WordNet kullanılarak öncelikle yeni terimler bulunmuş, daha sonra da bu terimler içinden, genişletme için uygun terimler seçilmiştir. Genişletme sürecinde, hem belgelere hem de sorgulara aynı genişletme teknikleri uygulanmış; böylece belge ve sorgulardaki terimlerin birbirleriyle eşleşmesi sağlanmıştır. Bulgular da genişletmenin erişim başarısını arttırdığını göstermiştir.

Abstract:
The purpose of this thesis, is to improve search quality by normalization and expansion techniques. This techniques are tested on on image dataset with text annotated images and text queries.Information retrieval systems can contain documents with different lengths. Since long documents have more terms than short documents and the same term can repeat more frequently, long documents have advantage over short documents during retrieval. Normalization of the document lengths is required to prevent this undesired situation and to give the same chance to all of the documents. In this thesis, cosine normalization in the vector space retrieval and pivoted unique normalization is compared in the normalization scope. It is observed that pivoted unique normalization is more effective than vector space model, because it considers real document lengths as normalization factor.The purpose of expansion is to add new terms to the terms in the documents and queries. For this reason, firstly new terms are extracted by using Wordnet. Then appropriate terms are selected from these new terms. During expansion, the same expansion approaches are used for both the documents and the queries. So the match of document and query terms is achieved. Experiments have also shown that expansion has improved the retrieval success.