Kanıta Dayalı Yazılım Mühendisliği ile Özel NER Üzerine Sistematik Bir Literatür İncelemesi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorKekül, Hakan
dc.contributor.authorŞeker, Abdulkadir
dc.date.accessioned2025-05-04T16:29:36Z
dc.date.available2025-05-04T16:29:36Z
dc.date.issued2023
dc.departmentSivas Cumhuriyet Üniversitesi
dc.description.abstractVerilerin önemi artmaya devam ettikçe, veri analiz yöntemlerinin önemi de artmaktadır. Halihazırda çeşitli modeller uygulanmakta ve sürekli yeni modeller önerilmektedir. Bu çalışma kapsamında, bir veri analiz modeli olan Adlandırılmış-Varlık Tanıma üzerine detaylı bir inceleme gerçekleştirdik. Analiz yöntemi olarak uzun yıllardır başarıyla kullanılan Kanıta Dayalı Yazılım Mühendisliği yöntemini uyguladık. Çalışmada, bu yöntemle belirlenen 114 farklı araştırma makalesi arasından seçilen 38 makale analiz edildi. Analiz edilen verilerin detaylı bir sunumu yapılmıştır. Çalışma, NER kullanan yöntemler arasında en etkili olanı belirlemeyi amaçlamıştır. Analiz, BERT'in NER çalışmalarında en başarılı yöntem olduğunu göstermektedir. "Haberler" alanının en fazla sayıda NER veri kümesi içerdiği tespit edilmiştir. Çalışma ayrıca tespit edilen diğer yöntemler ve etki alanları hakkında da detaylı bilgi vermektedir. Özgün ve kapsamlı bir rehber olan bu çalışma, alanla ilgilenenler için mükemmel bir kaynak niteliğindedir.
dc.description.abstractAs the significance of data continues to grows, so does the importance of data analysis methods. Various models are currently being applied, and new models are being proposed all the time. In the context of this study, we conducted a detailed review of Named-Entity Recognition, a data analysis model. We applied the Evidence-Based Software Engineering method, which has been used successfully for many years, as the analysis method. The study analyzed 38 articles selected from a collection of 114 different research articles identified by this method. A detailed presentation of the analyzed data is provided. The study aimed to identify the most effective among the methods using NER. The analysis indicates that BERT was the most successful method in NER studies. It has been found that the "News" domain contains the highest number of NER datasets. The study also provides detailed information on other methods and domains identified. As an original and comprehensive guide, this study serves as an excellent resource for those interested in the field.
dc.identifier.endpage81
dc.identifier.issn3023-7203
dc.identifier.issue2
dc.identifier.startpage75
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12418/33557
dc.identifier.volume1
dc.language.isoen
dc.publisherSivas Cumhuriyet Üniversitesi
dc.relation.ispartofSivas Cumhuriyet Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_DergiPark_20250504
dc.subjectKanıta-dayalı-yazılım-mühendisliği
dc.subjectAdlandırılmış varlık tanıma
dc.subjectNER
dc.subjectÖzel NER
dc.subjectEBSE
dc.subjectEBSE
dc.titleKanıta Dayalı Yazılım Mühendisliği ile Özel NER Üzerine Sistematik Bir Literatür İncelemesi
dc.title.alternativeA Systematic Literature Review on Custom NER with Evidence-Based Software Engineering
dc.typeReview Article

Dosyalar

Koleksiyon

DergiPark