Please use this identifier to cite or link to this item:
https://hdl.handle.net/11147/7358
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Tekir, Selma | |
dc.contributor.author | Can, Özgür | - |
dc.date.accessioned | 2019-11-14T14:03:40Z | |
dc.date.available | 2019-11-14T14:03:40Z | |
dc.date.issued | 2019-07 | en_US |
dc.identifier.citation | Can, Ö. (2019). Automatic story construction from news articles in an online fashion. Unpublished master's thesis, İzmir Institute of Technology, İzmir, Turkey | en_US |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11147/7358 | |
dc.description | Thesis (Master)--Izmir Institute of Technology, Computer Engineering, Izmir, 2019 | en_US |
dc.description | Includes bibliographical references (leaves: 35-37) | en_US |
dc.description | Text in English; Abstract: Turkish and English | en_US |
dc.description.abstract | Every day, thousands of local and global news become online. Each arriving news piece can have a connection with some previous information, but in a large-scale news flow, it is quite difficult for readers to integrate news and evaluate the agenda in the light of past. Thus, grouping news in a coherent way to construct news stories is a fundamental requirement. To meet this requirement, first of all meaningful representation of documents on which the clustering is performed must be extracted, and the new story clusters must be generated on the fly in an online fashion. In this work, we analyze the complex relations of the news articles, and propose a system to generate continuously updated news stories in online fashion. As part of the experimental validation, we provide a step by step construction of a meaningful news story out of news articles that are coming from different sources. The constructed news stories demonstrate the usefulness of the developed system. | en_US |
dc.description.abstract | Her gün, internet üzerindeki haber kaynaklarından binlerce yerel ve küresel haber yayınlanmaktadır. Gelen her yeni bilgi, önceki bilgilerle bir bütünlük oluşturur, ancak okuyucuların, büyük ölçekteki haber akışı içinde, bu bütünlüğü yakalamaları ve gündemi, geçmiş ışığında değerlendirebilmeleri oldukça zordur. Bu nedenle haberleri tutarlı bir şekilde birleştirerek, bir haber hikayesi halinde sunmak oldukça önemli bir gereksinimdir. Bu gereksinimi karşılamak için öncelikle haber makaleleri, anlamlı bir şekilde temsil edilmeli ve yeni hikaye kümeleri anında çevrim içi olarak oluşturulmalıdır. Çalışmamız kapsamında, bir haber hikayesi oluşturan haberlerin karmaşık ilişkileri incelenerek, birçok kaynaktan toplanan haberleri, bir haber akışı üzerinden otomatik olarak haber hikayeleri halinde kümelendirmeyi sağlayan bir sistem geliştirilmiştir. Deneysel doğrulama kapsamında, belirlenen bir senaryo dahilinde farklı haber kaynaklarından gelen haber dokümanları üzerinde değerlendirme yapılmış ve sistemin başarımı gösterilmiştir. | en_US |
dc.format.extent | x, 37 leaves | en_US |
dc.language.iso | en | en_US |
dc.publisher | Izmir Institute of Technology | en_US |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.subject | News articles | en_US |
dc.subject | Online fashion | en_US |
dc.subject | Online clustering | en_US |
dc.subject | Clustering algorithms | en_US |
dc.title | Automatic story construction from news articles in an online fashion | en_US |
dc.title.alternative | Haber makalelerinden çevrimiçi şekilde otomatik hikaye oluşturulması | en_US |
dc.type | Master Thesis | en_US |
dc.institutionauthor | Can, Özgür | - |
dc.department | Thesis (Master)--İzmir Institute of Technology, Computer Engineering | en_US |
dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |
item.fulltext | With Fulltext | - |
item.grantfulltext | open | - |
item.languageiso639-1 | en | - |
item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_18cf | - |
item.cerifentitytype | Publications | - |
item.openairetype | Master Thesis | - |
Appears in Collections: | Master Degree / Yüksek Lisans Tezleri |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
T002020.pdf | MasterThesis | 1.36 MB | Adobe PDF | View/Open |
CORE Recommender
Page view(s)
186
checked on Nov 18, 2024
Download(s)
130
checked on Nov 18, 2024
Google ScholarTM
Check
Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.