Computer Engineering / Bilgisayar Mühendisliği

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11147/10

Browse

Filters

2006 - 200912010 - 2019122020 - 20221

Settings

Author: search.filters.author.Tekir, SelmaWoS Q: search.filters.wosQuartile.N/A

Search Results

Now showing 1 - 10 of 14
  • Conference Object
    A News Chain Evaluation Methodology Along With a Lattice-Based Approach for News Chain Construction
    (Association for Computational Linguistics (ACL), 2017) Toprak, Mustafa; Özkahraman,Ö.; Tekir, Selma
    Chain construction is an important requirement for understanding news and establishing the context. A news chain can be defined as a coherent set of articles that explains an event or a story. There's a lack of well-established methods in this area. In this work, we propose a methodology to evaluate the "goodness" of a given news chain and implement a concept latticebased news chain construction method by Hossain et al. The methodology part is vital as it directly affects the growth of research in this area. Our proposed methodology consists of collected news chains from different studies and two "goodness" metrics, minedge and dispersion coefficient respectively. We assess the utility of the lattice-based news chain construction method by our proposed methodology. © EMNLP 2017.All right reserved.
  • Research Project
    Haber Zincirlerinde Tutarlılık ve Güvenilirlik Değerlendirmesi
    (2017) Tekir, Selma
    Çok hızlı ve büyük miktarda haber akısının oldugu günümüzde haber analizi büyük bir gereksinimdir. Haberi takip etmek, dogrulugunu denetlemek, yorumlamak özellikle kurumsal bazda çok önemlidir. Bunun yapılabilmesi bir bilgi isleyis döngüsünün çalıstırılması ile mümkündür. Bilginin toplanması, hedefler dogrultusunda islenip analiz edilerek ise yarar bilgiye dönüstürülmesi beklenmektedir. Projenin amacı haber güvenilirliginin ölçülüp degerlendirilmesine yönelik bir yaklasım gelistirmektir. Haber güvenilirligi haberalma faaliyetinin olmazsa olmazları arasındadır. Kurumsallasmıs medya kurulusları (BBC, The New York Times vb.) hâlihazırda çok büyük miktarda yapısal veri sunmaktadır. Haberi dogrulama, kaynak geçerligini denetleme gereksinimi had safhadadır. Projede bir haber zinciri üzerinde güvenilirlik ölçümü ve degerlendirmesi yapılacaktır. Projede haber zinciri, noktaları birlestirelim (connecting the dots) yaklasımı ile karsılanmaktadır. Noktaları birlestirelim yaklasımı, haber zincirini biri baslangıç digeri bitis noktası olarak tanımlanabilecek iki haber belgesini tutarlı bir sekilde birlestiren haber belgeleri dizisi olarak tanımlamaktadır. Güvenilirlik degerlendirmesi ele alınacak haber zincirinin tutarlılık degerlendirmesi ile birlikte gerçeklestirilecektir. Haber güvenilirligi; haberin dogrulugu, fikirlerden ziyade somut gerçeklere dayanmasıdır. Haber kaynagının güvenilirligi ise iki temel boyutta ele alınmaktadır: Haber kaynagına duyulan güven ve kaynagın o konudaki uzmanlıgı [21]. Haber güvenilirliginin ölçümünde ?Gerçegi fikirden ayırıyor mu? ve ?Fikirlere mi gerçeklere mi dayanmakta? faktörleri baz alınacaktır. Fikir madenciligi kullanılarak gerçekler fikirlerden ayırdedilmeye çalısılacaktır. Haber zincirini olusturan belgelerin gerçegi fikirden ayırıp ayırmadıkları, belge yapısındaki gerçek/fikir tümcelerinin organizasyonu irdelenecektir. Belgelerdeki gerçek/fikir yapılanmasına ek olarak gerçek/fikir oranı da tespit edilip haber zincirini olusturan dokümanların bu açıdan bütünsellik tasıyıp tasımadıgı sınanacaktır. Ayrıca ardısık dokümanlar arasındaki geçisin gerçek/fikir bilgisine dayalı bir degerlendirme mekanizması kurulacaktır. Güvenilirlik kavramının ölçümüne iliskin benzer bir yaklasım mevcut olmadıgından proje oldukça yenilikçidir. Haber zincirinin güvenilirlik degerlendirmesi tutarlılık degerlendirmesinden bagımsız degildir. Haber zinciri baglamında tutarlılıgı karsılamak üzere yöntemler mevcuttur ancak yeni arayıslara gereksinim vardır. Proje kapsamında tutarlı haber zinciri elde etmeyi saglayacak yeni bir yöntem gelistirilecektir. Gelistirilecek yöntem tutarlı haber zincirinin kafes (lattice) yapısı ile iyi temsil edilecegi sezgisine dayanmaktadır. Kafes yapısının dügümleri, haber belgelerinde geçen sözcükler ve bu sözcüklerin geçtigi haber belgeleri ikilileri ile temsil edilecektir. Tutarlı haber zincirlerine ait kafeslerin tam kafes niteligine sahip olması beklenmektedir. Zaki ve Ramakrishnan [17]?ın kapalı tanım kümesi kafesi (closed description set lattice) olusturma algoritması bu amaçla kullanılarak iyi haber zincirleri elde edilip edilmeyecegi sınanacaktır. Önerilen yöntem güvenilirlik degerlendirmesi yapılacak haber zincirlerini üretmesi açısından önemli ve aynı ölçüde özgündür. Proje tamamlandıgında elde edilecek çıktıların bilgi kesfi ve veri madenciligi alanında bilimsel katkı sunması beklenmektedir. Önerilen tekniklerin olgunlasması bunların yeni teknolojilerde kullanılmasını mümkün hale getirecektir. Ayrıca haberalma toplumun sosyo-ekonomik yapısında etkili olan bir islevdir. Özellikle sosyal medya bu alanı yeniden sekillendirmektedir. Bu alanda, alınan haberlerin dogru sekilde islenmesi ve haber güvenilirligi konusunda farkındalıgın artırılması büyük önem arz etmektedir.
  • Article
    Gender Bias in Occupation Classification From the New York Times Obituaries
    (Dokuz Eylül Üniversitesi, 2022) Atik, Ceren; Tekir, Selma
    Technological developments such as artificial intelligence can strengthen social prejudices prevailing in society, regardless of the developer's intention. Therefore, researchers should be aware of the ethical issues that may arise from a developed product/solution. In this study, we investigate the effect of gender bias on occupational classification. For this purpose, a new dataset was created by collecting obituaries from the New York Times website and is provided in two different versions: With and without gender indicators. Category distributions from this dataset show that gender and occupation variables have dependence. Thus, gender affects occupation classification. To test the effect, we perform occupation classification using SVM (Support Vector Machine), HAN (Hierarchical Attention Network), and DistilBERT-based classifiers. Moreover, to get further insights into the relationship of gender and occupation in classification problems, a multi-tasking model in which occupation and gender are learned together is evaluated. Experimental results reveal that there is a gender bias in job classification.
  • Article
    Sales History-Based Demand Prediction Using Generalized Linear Models
    (Süleyman Demirel Üniversitesi, 2019) Özenboy, Başar; Tekir, Selma
    It’s vital for commercial enterprises to accurately predict demand by utilizing the existing sales data. Such predictive analytics is a crucial part of their decision support systems to increase the profitability of the company.In predictive data analytics, the branch of regression modeling is used to predict a numerical response variable like sale amount. In this category, linear models are simple and easy to interpret yet they permit generalization to very powerful and flexible families of models which are called Generalized linear models (GLM). The generalization potential over simple linear regression can be explained twofold: First, GLM relax the assumption of normally distributed error terms. Moreover, the relationship of the set of predictor variables and the response variable could be represented by a set of link functions rather than the sole choice of the identity function. This work models the sales amount prediction problem through the use of GLM. Unique company sales data are explored and the response variable, sale amount is fitted to the Gamma distribution. Then, inverse link function, which is the canonical one in the case of gamma-distributed response variable is used. The experimental results are compared with the other regression models and the classification algorithms. The model selection is performed via the use of MSE and AIC metrics respectively. The results show that GLM is better than the linear regression. As for the classification algorithms, Random Forest and GLM are the top performers. Moreover, categorization on the predictor variables improves model fitting results significantly.
  • Conference Object
    13. Ulusal Yazılım Mühendisliği Sempozyumu
    (Izmir Institute of Technology, 2019) Ayav, Tolga; Tekir, Selma; Erten, Murat
    The 13th National Software Engineering Symposium (UYMS) of Turkey was held Izmir Institute of Technology on 23-25 September 2019. There has been a great interest in this year’s symposium, as in previous years. UYMS is a platform which helps bring together the software industry and the academicians working in this area. It is being organized since 2003 and it plays an important role in shaping the future of the software industry in Turkey. We would like to thank all the participants whose contributions led to the successful realization of this symposium. We would also like to express our belief that these contributions will lead to a better and more productive efforts in the field of software engineering. Along with the main area of UYMS, in the thematic areas of Software Test Engineering, Software Engineering for Health, Software Modeling, and Graduate Theses, a total of 77 papers were accepted this year. At least three referees reviewed each paper and the papers were evaluated based on these reviews. We thank all the program committee members who served as referees.
  • Article
    Gender Prediction From Tweets: Improving Neural Representations With Hand-Crafted Features
    (Cornell University, 2019) Tekir, Selma; Sezerer, Erhan; Polatbilek, Ozan
    Author profiling is the characterization of an author through some key attributes such as gender, age, and language. In this paper, a RNN model with Attention (RNNwA) is proposed to predict the gender of a twitter user using their tweets. Both word level and tweet level attentions are utilized to learn ’where to look’. This model1 is improved by concatenating LSA-reduced n-gram features with the learned neural representation of a user. Both models are tested on three languages: English, Spanish, Arabic. The improved version of the proposed model (RNNwA + n-gram) achieves state-of-the-art performance on English and has competitive results on Spanish and Arabic.
  • Conference Object
    Doğruluk Problemi için Veri Kümesi Hazırlanması
    (CEUR Workshop Proceedings, 2018) Karabayır, Arif Kürşat; Tek, Ozan Onur; Çınar, Özgür Fırat; Tekir, Selma
    Internet has become one of the most important information sources. With the advent of Internet, the ease of access and sharing of information have caused the emergence of conflicting information. The increase in conflicting information makes it a challenge to find the truth out of it. This problem is named as the veracity problem. The algorithms that were developed in response to this problem accept structured data as in¬ put. Thus, to be able to use these algorithms on Internet, there is a need to transform the unstructured data on the Internet into a structured form. This need is hard to fulfill in a domain-independent and automatic way considering the variety on Internet. In this work; structured data preparation to test the effectiveness of the truth-finder algorithms is experienced. The process of transforming the unstructured data on the Internet into a structured form is described in steps to contribute its generalization in a domain-independent way. As a result of this process, a new quotes data set is constructed and a truth-finder algorithm is tested on this dataset by giving some comments on it.
  • Conference Object
    Citation - WoS: 1
    Citation - Scopus: 1
    A Relativistic Opinion Mining Approach To Detect Factual or Opinionated News Sources
    (Springer Verlag, 2017) Sezerer, Erhan; Tekir, Selma
    The credibility of news cannot be isolated from that of its source. Further, it is mainly associated with a news source’s trustworthiness and expertise. In an effort to measure the trustworthiness of a news source, the factor of “is factual or opinionated” must be considered among others. In this work, we propose an unsupervised probabilistic lexicon-based opinion mining approach to describe a news source as “being factual or opinionated”. We get words’ positive, negative, and objective scores from a sentiment lexicon and normalize these scores through the use of their cumulative distribution. The idea behind the use of such a statistical approach is inspired from the relativism that each word is evaluated with its difference from the average word. In order to test the effectiveness of the approach, three different news sources are chosen. They are editorials, New York Times articles, and Reuters articles, which differ in their characteristic of being opinionated. Thus, the experimental validation is done by the analysis of variance on these different groups of news. The results prove that our technique can distinguish the news articles from these groups with respect to “being factual or opinionated” in a statistically significant way.
  • Conference Object
    Sosyal Çizgeler için Arama Motoru Geliştirilmesi
    (CEUR Workshop Proceedings, 2016) Yafay, Erman; Tekir, Selma
    Sosyal ağlara giderek artan ilgi, beraberinde büyük ölçeklerde bağlantılı veri açığa çıkarmıştır. Bu büyük veriler üzerinde arama yapabilmek için özelleştirilmiş sistemlere gereksinim duyulmaktadır. Bu gereksinimi karşılamak üzere Facebook, 2013 yılında kendi arama motoru olan Unicorn’u[1] hizmete sunmuştur. Bu çalışmada, Unicorn’un asgari fakat temel özellikleri tasarlanıp gerçekleştirilmiştir. Yaklaşımımızda sosyal ağ bir çizge olarak modellenmiştir ve çizgedeki düğümler ve kenarlar farklı türlere sahip olabilecek şekilde genel olarak tanımlanmıştır. Düğümler, kişi veya sayfa gibi varlıkları ifade ederken; kenarlar, düğümler arasındaki arkadaşlık veya beğenme ilişkisini ortaya koyar. Verimlilik sorununu çözebilmek için tamamen bellek üzerinde çalışan bir indisleme sistemi geliştirilmiştir. Bu sistem geniş ölçekte veri işlenmesini sağlamak üzere geliştirilen dağıtık motor Spark[2] üzerinde gerçekleştirilmiştir. Son olarak, sosyal ağ yapısına uygun işleçler (ve, veya, zayıf- ve, güçlü-veya, uygula) tasarlanmıştır. Bu işleçler sayesinde kolayca kişilerin ortak arkadaşları veya arkadaşlarının arkadaşları gibi sorgular ifade edilip çalıştırılabilmektedir. Çalışmanın son bölümünde bu tip bir sistemin gerçekleştirilmesinde dikkate alınması gereken nitelikler, bu niteliklere ilişkin ödünleşimler ve karar mekanizmaları ele alınıp değerlendirilmiştir.
  • Conference Object
    Bir Platform Oyununa Kullanıcı Performansı Temelinde Yapay Zeka Uyarlaması
    (CEUR Workshop Proceedings, 2015) Türkmen, Sercan; Mungan, Hilmi Yalın; Tekir, Selma
    Oyun programlama, video oyunlarının yazılım geliştirme bölümüdür. Diğer yazılımlardan farklı olarak oyun içindeki nesnelerin sürekli güncellenmesini gerektirmektedir. Güncelleme işlevinde, nesnenin dünya içinde bulunduğu yer, hız, ivme gibi fiziksel özellikleri, çarpışma işlemleri, animasyon güncellemeleri ve kullanıcı girdisinin ele alınması gibi çok çeşitli işlemler kapsanmaktadır. Yüksek güncelleme frekansı gereksinimi de dikkate alındığında yazılan kodun performansı ve kalitesi ön plana çıkmaktadır. Oyun alanı, yazılım karakteristiklerinden kullanılabilirliğin ötesinde kullanıcının eğlenmesini sağlamayı hedeflemektedir. Yapay zekanın uygulama alanlarının ve tekniklerinin gelişmesi oyunların eğlendirici yönünü arttırmaktadır. Bu çalışmada, bir platform oyunu (Dawn) geliştirilerek oyun içerisindeki kurguyu, geçerli kullanıcıya göre uyarlayan bir yapay zeka entegre edilmesi amacıyla platform oyununu karakterize edebilecek öznitelikler çıkarılmış ve ölçülmüştür. Genel olarak, çıkarılan öznitelikler girdi ve çıktı öznitelikleri olarak gruplandırılarak girdi özniteliklerinin çıktı öznitelikleri ile ilişkisi ortaya konmaya çalışılmıştır. Belirlenen en temel çıktı özniteliği, kullanıcı performansıdır. Kullanıcı performansının ölçümünde bölüm tamamlanma zamanı, kahramanın ölüm nedeni ve bölümlerde uğradığı zarar öznitelikleri baz alınmıştır. Sistem, bu sayede bölüm içerisindeki düşman seçimini ve bir sonraki bölüm önerisini kullanıcının performansına göre belirlemektedir.