Rule based entity-relationship diagram modelling
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2022-02-07
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Işık Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States
Özet
Modern society needs to use database system since they involve many activities that are related to database interaction directly. In this study, entity-relationship modeling using Natural Language Processing techniques is presented for the English language. Natural Language Processing refers to the capability of understanding human languages naturally, like Turkish and English, using computational power. To make this possible, combination of linguistics and current Machine Learning systems are used together. Entity-Relationship diagrams ensure to plan or trace relational databases in different fields. In the beginning, all details of a standard database management and its components have been studied. Heuristic rules which indicate the relation between human language and database components have been defined. According to the defined heuristic rules previously, an event-based pipeline has been constructed. A full text has been analyzed and processed every word at this pipeline using Natural Language Processing techniques.
Modern topluluklar, direkt olarak veritabanı etkileşimi ile alakalı birçok aktivite günlük hayatlarında dahil olduklarından dolayı veritabanı sistemleri kullanmaya ihtiyaç duyarlar. Bu çalışmada, İngilizce dili için Doğal Dil İşleme (NLP) tekniklerini kullanarak varlık-ilişki (ER) modellemesini temsil etmeye yönelik çalışmayı sunuyoruz. Doğal Dil İşleme, bilgisayarların hesaplama gücünü kullanarak Türkçe ve İngilizce gibi insan dillerini doğal olarak anlama yeteneği sağlar. Bunu mümkün kılmak için, dilbilim ve mevcut Makine Öğrenimi sistemlerinin birleşimi birlikte kullanılır. Varlık-İlişki diyagramları, yazılım mühendisliği, işletme bilgi sistemleri, eğitim ve araştırmada ilişkisel veritabanlarını planlamak veya izlemek için sıklıkla kullanılır. Başlangıçta, standart bir veritabanı yönetim sistemi ve bileşenlerinin tüm ayrıntılarına çalışıldı. Doğal insan dili ve veritabanı semantiği arasındaki ilişkiler varsayımsal kurallar olarak tanımlandı. Daha önceden tanımlanan bu kurallara göre, etkinlik bazlı bir boru hattı inşa edildi. Komple bir metin analiz edilip, her bir kelime Doğal Dil İşleme yöntemleri ile işlendi.
Modern topluluklar, direkt olarak veritabanı etkileşimi ile alakalı birçok aktivite günlük hayatlarında dahil olduklarından dolayı veritabanı sistemleri kullanmaya ihtiyaç duyarlar. Bu çalışmada, İngilizce dili için Doğal Dil İşleme (NLP) tekniklerini kullanarak varlık-ilişki (ER) modellemesini temsil etmeye yönelik çalışmayı sunuyoruz. Doğal Dil İşleme, bilgisayarların hesaplama gücünü kullanarak Türkçe ve İngilizce gibi insan dillerini doğal olarak anlama yeteneği sağlar. Bunu mümkün kılmak için, dilbilim ve mevcut Makine Öğrenimi sistemlerinin birleşimi birlikte kullanılır. Varlık-İlişki diyagramları, yazılım mühendisliği, işletme bilgi sistemleri, eğitim ve araştırmada ilişkisel veritabanlarını planlamak veya izlemek için sıklıkla kullanılır. Başlangıçta, standart bir veritabanı yönetim sistemi ve bileşenlerinin tüm ayrıntılarına çalışıldı. Doğal insan dili ve veritabanı semantiği arasındaki ilişkiler varsayımsal kurallar olarak tanımlandı. Daha önceden tanımlanan bu kurallara göre, etkinlik bazlı bir boru hattı inşa edildi. Komple bir metin analiz edilip, her bir kelime Doğal Dil İşleme yöntemleri ile işlendi.
Açıklama
Text in English ; Abstract: English and Turkish
Includes bibliographical references (leaves 54-56)
ix, 56 leaves
Includes bibliographical references (leaves 54-56)
ix, 56 leaves
Anahtar Kelimeler
Entity-relationship diagram/modelling, Part of speech tagging (POS),, Database management system (DBMS), Relational database management system (RDBMS), Natural language processing (NLP), Machine learning, Varlık-ilişki diyagramı/modellemesi, Konuşmanın bileşenleri, Veritabanı yönetim sistemi, İlişkisel veritabanı yönetim sistemi, Doğal dil işleme, Makine öğrenmesi
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Ulusoy, O. (2022). Rule based entity-relationship diagram modelling. İstanbul: Işık Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü.
