Yazar "Demir, Ali Emre" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Image Captioning in Turkish Language
    (IEEE, 2019) Yilmaz, Berk Dursun; Demir, Ali Emre; Sonmez, Elena Battini; Yildiz, Tugba
    Image captioning is one of the everlasting challenging tasks in the field of artificial intelligence that requires computer vision and natural language processing. Plenty of salient works have been proposed throughout the time for English language however, the number of studies in Turkish language is still too limited. This paper couples an encoder CNN-the component that is responsible for extracting the features of the given images-, with a decoder RNN -the component that is responsible for generating captions using the given inputs-to generate Turkish captions within human gold-standards. We conducted the experiments using the most common evaluation metrics such as BLEU, METEOR, ROUGE and CIDEr. Results show that the performance of the proposed model is satisfactory in both qualitative and quantitatively evaluations. A Web App is already deployed to allow volunteers to contribute to the improvements of the Turkish captioned dataset.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Türkçe dilinde görüntü altyazısı: Veritabanı ve model
    (Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 2020) Yıldız, Tuğba; Sönmez, Elena; Yılmaz, Berk Dursun; Demir, Ali Emre
    Özet: Otomatik görüntü altyazısı, yapay zekânın hem bilgisayarla görme hem de doğal dil işleme alanlarını kapsamaktadır. Makine çevirisi alanındaki gelişmelerden ilham alan ve bu alanda başarılı sonuçlar veren kodlayıcı-kod çözücü tekniği, özellikle İngilizce için otomatik görüntü altyazısı oluşturma konusunda kullanılan mevcut yöntemlerden biridir. Bu çalışmada ise, Türkçe dili için otomatik görüntü altyazısı oluşturan bir model sunulmaktadır. Bu çalışma, verilen görüntülerin özelliklerini çıkarmaktan sorumlu olan, Evrişimsel Sinir Ağı (ESA) mimarisine sahip bir kodlayıcıyı, altyazı oluşturmaktan sorumlu olan, Tekrarlayan Sinir Ağı (TSA) mimarisine sahip bir kod çözücüsü ile birleştirerek, Türkçe MS COCO veri kümesi üzerinde Türkçe görüntü altyazısı kodlayıcı-kod çözücü modelini test etmektedir. Modelin performansı, yeni oluşturulan veri kümesinde insanlar tarafından değerlendirilirken, bir taraftan da BLEU, METEOR, ROUGE ve CIDEr gibi en yaygın değerlendirme ölçütleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Sonuçlar, önerilen modelin performansının hem niteliksel hem de niceliksel olarak tatmin edici olduğunu göstermektedir. Çalışma sonunda hazırlanan, herkesin kullanımına açık bir Web uygulaması (http://mscococontributor.herokuapp.com/website/) sayesinde Türkçe dili için MS COCO görüntülerine ait Türkçe girişlerin yapıldığı bir ortam kullanıcıya sunulmuştur. Tüm görüntüler tamamlandığında, Türkçe diline özgü, karşılaştırmalı çalışmaların yapılabileceği bir veri kümesi tamamlanmış olacaktır.