TALISMAN: A multi-agent system for natural language processing

Stefanini, Marie-Hélène; Demazeau, Yves

doi:10.1007/bfb0034824

Cited by 10 publications

(3 citation statements)

References 5 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Most NLP systems use classical linguistic levels of preprocessing, morphology, syntax, semantics, and pragmatics in a sequential architecture [25]. The preprocessing module used in this research includes natural language processing functions (i.e., pruning stop words, white space tokenization, letter tokenization, trimming, lower case and stemming).…”

Section: Computational Background Of the Tasag Softwarementioning

confidence: 99%

Web-Based Turkish Automatic Short-Answer Grading System

İnce¹,

Kutlu²

2021

NLPRE

View full text Add to dashboard Cite

In this paper, a web-based Turkish automatic short answer grading system (TASAG) is developed to score exam questions and to generate online exams for automatic scoring of short-answer questions. The novelty of this study is that TASAG is the first software of its kind for the Turkish language. The algorithm of the TASAG software is a hybrid that determines which method will be used at runtime based on the word number dimensions to achieve accurate scoring. To measure the software's accuracy, a case study is performed for computer engineering. Instructors' scoring results and the TASAG software scoring results were compared. Two instructors prepared different answer keys for the same exam to increase the accuracy of the scoring. The scoring results, which are compared in the figures, are very close to each other, which indicate the effectiveness of the TASAG software. Moreover, the TASAG arithmetic mean scores for each answer key are calculated and given as the final score for the exam. According to the results, the TASAG software can be used for automated short answer grading system in Turkish with a 92% success rate.

show abstract

Section: Computational Background Of the Tasag Softwarementioning

confidence: 99%

Web-Based Turkish Automatic Short-Answer Grading System

İnce¹,

Kutlu²

2021

NLPRE

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Natural language processing (NLP), one of the popular applications of artificial intelligence, is the analysis, understanding and reconstruction of language according to certain rules [27]. NLP operations mostly include text preprocessing, morphological analysis, syntactic analysis and semantic analysis sections [28]. In morphological analysis, it includes the processes of finding the roots by separating the suffixes of the words.…”

Section: A Natural Language Processing and Latent Semantic Analysismentioning

confidence: 99%

Türkçe Sözde Algoritma Kodu için LSTM Tabanlı Kaynak Kod Üretimi

İnce

2021

Düzce Üniversitesi Bilim Ve Teknoloji Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Algorithmic thinking and programming abilities of students is controversial and popular issue in technological education programs in schools and universities. Students that have not best mathematical and analytical background may have difficulties in learning computer programing. Moreover, learning programming is highly difficult for a single individual to establish connection between discrete pseudo code of algorithm and source code. Another problem is required time to write a piece of program code. In order to solve this problem, there are some tools that tutor students to get analyze and realize relation between pseudo code and source code. In this study, we propose a deep learning method that is Long Short Term-Memory (LSTM) based source code generator from Turkish pseudo codes. For this purpose, we used Introduction to programming course exams in vocational high school as dataset to train LSTM. When users query a Turkish pseudo code of algorithm, C# source code is generated. In order to measure success of proposed system, generated source code and instructor's source code is analyzed with text similarity methods. Results show that proposed system is useful for students to learn fundamental programming skills.

show abstract

“…Yapay zekanın popüler uygulamalarından biri olan doğal dil işleme (DDİ), dilin belirli kurallara göre analiz edilip anlanması ve yeniden yapılandırılmasıdır [42]. DDİ işlemleri çoğunlukla metin ön işleme, morfolojik analiz, sözdizimsel analiz ve anlamsal analiz kısımlarını içerir [43]. Morfolojik analiz kısmında kelimelerin eklerinin ayrıştırılarak köklerinin bulunması işlemlerini içerir.…”

Section: Doğal Di̇l İşlemeunclassified

Üstverilerin Derin Öğrenme Algoritmaları Kullanılarak Otomatik Olarak Çıkartılması ve Sınıflanması

İnce

2021

Düzce Üniversitesi Bilim Ve Teknoloji Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Günümüzde bilişim teknolojilerinin yaygınlaşması sebebiyle dijital içerik ihtiyacı artmıştır. Bu içeriklerin oluşturulması zaman alıcı ve maliyetli bir süreçtir. İçerik oluşturulurken öğrenme nesnelerinden faydalanılmaktadır. Bu nesnelerin bilgisayarlar tarafından keşfedilebilir ve okunabilir olması yeniden kullanılabilirlik ve paylaşılabilirlik açısından önemlidir. Bu sebeple nesneler tanımlayıcı kimlik bilgilerini içeren üstveriler ile bütünleşik olarak kullanılmaktadırlar. Bu üstveriler ne kadar düzgün oluşturulup sınıflandırılırsa nesnelerin kullanılabilirliği o derece artmış olmaktadır. Bu sebeple nesnelerden otomatik üstveri çıkartan birçok yöntem geliştirilmiştir. Bu çalışmada da Konvolüsyonel Sinir Ağları (KSA), Tekrarlayan Sinir Ağları (TSA) gibi derin öğrenme ve Doğal Dil İşleme (DDİ) yöntemleri kullanılarak öğrenme nesnelerindeki içeriklerden otomatik olarak üstveri çıkartılması ve sınıflaması yapılmıştır. Sistemin başarısı ve doğruluğu örnek öğrenme nesneleri ile test edilmiştir. Sonuçlar sistemin başarılı bir şekilde kullanılabileceğini göstermiştir.

show abstract

TALISMAN: A multi-agent system for natural language processing

Cited by 10 publications

References 5 publications

Web-Based Turkish Automatic Short-Answer Grading System

Web-Based Turkish Automatic Short-Answer Grading System

Türkçe Sözde Algoritma Kodu için LSTM Tabanlı Kaynak Kod Üretimi

Üstverilerin Derin Öğrenme Algoritmaları Kullanılarak Otomatik Olarak Çıkartılması ve Sınıflanması

Contact Info

Product

Resources

About