Türkçe için metin özetleme
Text summarization for Turkish
Yazar: MESUT TÜLEK
Danışman: PROF.DR. EŞREF ADALI
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Doğal dil işleme = Natural language processing

Özet:
Bilgi erisimi genel sekliyle, depolanmıs bilgi derleminden belirli bilgi gereksinimiyleilgili bölümlere erisim yöntemine yönelik çalısma olarak tanımlanabilir. Bilgi erisimininaltkümelerinden biri olan metin özetleme, bir belgeyi girdi olarak alan ve çıktı olarakdaha kısa, aslının yerine geçen ve onun en önemli içeriğini barındıran bir süreç olaraktanımlanabilir. Yüksek verimlilik, yüksek basarım ve düsük uygulama maliyetibugünkü arastırmalarda ve pratik uygulamalarda genellikle istatistiksel yöntemlerinkullanılmasının sebebidir. Türkçe, sondan eklemeli ve kurallı yapısı, çok az miktardakuralsız sözcük içermesi nedeniyle bilgi erisimi arastırmacılarının ilgisini çekmistir.Türkçenin bu özellikleri, Türkçe için yapılan tüm bilgi erisimi sistemlerinde gövdelemeislemine önem kazandırmıstır.Bu tezde, Türkçe için farklı metin özetleme yöntemleri tanıtılıp uygulanmıstır. Diğertüm Türkçe bilgi erisimi sistemlerinde de gerekli olduğu gibi, Türkçenin sondaneklemeli yapısının gözetilmesi amacıyla farklı gövdeleme algoritmalarının özetlemebasarımına etkisi incelenmistir. Basarımlarının daha yüksek olması amacıyla,gerçeklenen gövdeleme algoritmalarında sözcüklerin olası kök ve ek birlesimleriniüreten biçimbirimsel çözümleyici kullanılmıstır. Gövdelenmis bu sözcükler farklıözetleme yöntemleri aracılığıyla incelenip her yöntem için özette yer alacak cümlelerbelirlenmistir. Daha sonra bu yöntemlerin ürettiği sonuçlar birlestirilerek son özetolusturulmustur.Anahtar Kelimeler: Bilgi Erisimi, Metin Özetleme, Gövdeleme

Abstract:
Information retrieval can be broadly defined as the study of how to determine andretrieve the portions, which are relevant to particular information needs, from a corpusof stored information. One of the subsets of information retrieval is text summarization.Text summarization can be defined as the process which takes a document as input andoutputs a shorter document which is condensed and can be used instead of the original.Today?s researches and practical applications about text summarization mostly use theearly statistical methods because of high efficiency, high performance and lowapplication cost of these approaches.In this study, different statistical methods for text summarization are described anddeveloped for Turkish. The effect of different stemming algorithms on summarizationefficiency has been studied for the aim of taking into consideration the agglutinativestructure of Turkish, as it is necessary in all other information retrieval systems for thislanguage. Morphological analyzer, which outputs the root and affix combinations of theinput word, has been used in stemming algorithms to increase the efficiency of the textsummarization. These stemmed words have been studied by different summarizationmethods and sentences which will be included in the summary have been chosen. In theend, the final summary has been created by combining the results of these methods.Keywords: Information Retrieval, Text Summarization, Stemming