Varlık isimlerinin bağlı veriler (lınked data) kullanılarak anlamlandırılması

Doğal dilde yazılmış metinlerde geçen kişi, kuruluş, yer ve benzeri isimlerin belirlenmesi varlık isimlerinin tespit edilmesi (named entity recognition) olarak adlandırılır. Benzer veya aynı isme sahip farklı türde varlık isimlerinin olması belirsizlik oluşturur. Belirsizliğin çözülmesi için aday varlık isimlerinin içinden doğru olanı seçilmelidir yani anlamlandırılmalıdır. İnsanlar bu problemi çözerken okudukları metnin içeriğinden yararlanarak doğru kararı verirler. Yazılımlarla çözüm üretmek için metnin içeriğinin anlaşılması gerekir. Varlık isimlerinin anlamlandırılması (named entity disambiguation) için birçok araştırma yapılmış ve devam etmektedir. Son zamanlarda Wikipedia gibi ansiklopedi verilerinin kullanıldığı projelerin bu alan için elde ettikleri başarı oranı yüksektir. DBpedia, YAGO, Freebase gibi semantic veritabanlarının bu alan için katkı sağlayacağı üzerine araştırmalar yürütülmektedir. Bu tezde kapsamında, varlık ismi anlamlandırılması için bağlı veri (linked data) ve çizge merkezlilik algoritması kullanarak geliştirdiğimiz bir teknik sunulmaktadır. Geliştirdiğimiz sistemin adı NERSO?dur. Bu sistem açık veri kümeleri ile test edilerek değerlendirilmiş, ayrıca diğer varlık ismi tespiti ve anlamlandırılması projeleri ile karşılaştırılmış ve sonuçlar bu tezde sunulmuştur. Elde ettiğimiz sonuçlara göre NERSO diğer araçlara benzer ve daha iyi sonuçlar vermektedir.