Genetik algoritma ile dilsel özetlerin çıkarılması
Linguistic summarization with genetic algorithm
Yazar: TUNAHAN ALTINTOP
Danışman: ÖĞR. GÖR. MUHAMMET ÜNAL
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüzde sağlık hizmetlerinin sürekli olarak etkili ve verimli bir şekilde sunulabilmesi bununla birlikte kaynaklarında etkin kullanılabilmesi için, sağlık bilgi sistemlerindeki ham veriler üzerinde performans analizleri yapmak veya bu verilerden anlamlı bilgi çıkarımları oluşturmak gerekmektedir. Bu bağlamda kullanılan yöntemler, verimlilik ölçüm teknikleri ve veri madenciliği teknikleridir. Veri madenciliği, büyük ölçekli veriler arasından anlamlı bilgiye ulaşma veya madenleme olarak tanımlanmaktadır. Kullanılan yöntemlerden biri olan, dilsel özetleme, insan algısına doğrudan hitap eden doğal dil cümleleri ile ham veriden anlamlı bilgi çıkarımları sağlamaktadır. Günümüzde üzerinde çalışma yapılacak veri tabanlarının devasa boyutlarda veri içermesinden ve oldukça fazla nitelik barındırmasından dolayı, dilsel özetlemenin genetik algoritma gibi optimizasyon algoritmaları ile birlikte kullanılması zorunluluğu doğmuştur. Bu tez çalışmada, sağlık tesislerine ait idari ve finansal içerikteki verileri analiz etmek ve geleceğe yönelik kaynak planları oluşturmak için genetik algoritma ile dilsel özetlerin çıkarıldığı sistem geliştirilmiştir. Geliştirilen sistemin aşamaları, özniteliklerin ve dilsel niceleyicinin bulanıklaştırılması ve genetik algoritma ile dilsel özet cümlelerinin çıkarılmasıdır. Literatürde genetik algoritma ile dilsel özet cümlelerinin çıkarılması üzerine yapılan çalışma sayısı oldukça azdır. Bu çalışmalardan farklı olarak, sistem yapısı daha detaylı olarak açıklanmış, bulanıklaştırma işlemi dinamik olarak gerçekleştirilmiş, daha uygun genetik modelleme yapılmış, farklı cümle değerlendirme yöntemleri kullanılmış ve en uygun genetik algoritma parametre değerleri deneysel çalışmalar ile belirlenmiştir. Sistemden elde edilen özet cümleleri analiz edildiğinde oldukça anlamlı sonuçlar elde edildiği gözlemlenmiştir. Geliştirilen sistem dinamik yapıda olduğundan gelecekte daha farklı veri setleri ile çalışmalar yapılabilecektir.

Abstract:
Effective utilization of limited resources is a vital problem for healthcare management. To provide quality healthcare service and effective utilization of limited resources, it is necessary to make performance analyses or knowledge discoveries on raw data in the health information systems In this sense, studies in the literature are divided into two categories: studies, in which efficiency measurement techniques are used, and studies, in which data mining techniques are employed. Data mining is defined as reaching or mining knowledge out of large-scale data. Linguistic summarization method, which is one of the descriptive data mining methods, enables knowledge discoveries from raw data with natural language statements directly addressing human perception. Nowadays, the necessity to use linguistic summarization along with optimization algorithms such as genetic algorithm arose because databases to be worked on include data of substantial dimensions and contain quite a number of features. In this study, a system, which enables linguistic summarization with genetic algorithm to analyze administrative and financial data of the healthcare facilities and to draw up resource plans for the future, has been developed. System development stages are fuzzification of features and linguistic quantifiers, and linguistic summarization with genetic algorithm. The number of studies conducted on linguistic summarization with genetic algorithm in literature is very limited. Different from these studies, in this study the system structure is explained in more detail, fuzzification procedure is carried out dynamically, genetic representation is rendered more suitable, different statement evaluation methods are used and the most suitable genetic algorithm parameter values are determined with experimental studies. When the summarization statements obtained from the system are analyzed, it is observed that highly significant results are achieved. Since the developed system has a dynamic nature, studies can be conducted with different datasets.