Rule based entity-relationship diagram modelling

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0002-4298-3098
dc.authorid0000-0002-4298-3098en_US
dc.contributor.advisorEkin, Emineen_US
dc.contributor.authorUlusoy, Oğuzhanen_US
dc.contributor.otherIşık Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programıen_US
dc.date.accessioned2022-05-12T18:35:30Z
dc.date.available2022-05-12T18:35:30Z
dc.date.issued2022-02-07
dc.departmentIşık Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programıen_US
dc.descriptionText in English ; Abstract: English and Turkishen_US
dc.descriptionIncludes bibliographical references (leaves 54-56)en_US
dc.descriptionix, 56 leavesen_US
dc.description.abstractModern 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.en_US
dc.description.abstractModern 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.en_US
dc.description.tableofcontentsIntroductionen_US
dc.description.tableofcontentsApplication of entity relationship diagramsen_US
dc.description.tableofcontentsLiterature Surveyen_US
dc.description.tableofcontentsOverview of DBMS & ERDsen_US
dc.description.tableofcontentsDatabase Management Systemsen_US
dc.description.tableofcontentsDatabase Modelingen_US
dc.description.tableofcontentsHigh-Level Conceptual Designen_US
dc.description.tableofcontentsDatabase Componentsen_US
dc.description.tableofcontentsEntityen_US
dc.description.tableofcontentsAttributeen_US
dc.description.tableofcontentsRelationshipen_US
dc.description.tableofcontentsProper Naming of Schema Constructsen_US
dc.description.tableofcontentsApproachen_US
dc.description.tableofcontentsRule 1: Identify Entitiesen_US
dc.description.tableofcontentsA common noun may indicate an entity typeen_US
dc.description.tableofcontentsA proper noun may indicate an entityen_US
dc.description.tableofcontentsIn case of consecutive nouns existence, check the last noun. It may be an entity type, otherwise it may indicate an attributeen_US
dc.description.tableofcontentsA gerund may indicate an entityen_US
dc.description.tableofcontentsIgnore every proper nounen_US
dc.description.tableofcontentsRule 2: Identify Attributesen_US
dc.description.tableofcontentsNoun phrase with genitive case may indicate an attributeen_US
dc.description.tableofcontentsThe possessive case usually shows ownership it may indicate attribute typeen_US
dc.description.tableofcontentsA noun phrase such as has/have may indicate attributeen_US
dc.description.tableofcontentsRule 3: Identify Relationshipsen_US
dc.description.tableofcontentsA transitive verb can indicate relationship typeen_US
dc.description.tableofcontentsIf a verb is in the current list: include, involve, comprises of, encompass, contain, split to, embrace, this suggests an aggregation or compositional relationshipen_US
dc.description.tableofcontentsPassive voice can be translated into active voiceen_US
dc.description.tableofcontentsRule 4: Identify Primary Keyen_US
dc.description.tableofcontentsAdverb indicates primary key of an entityen_US
dc.description.tableofcontentsDesign & Implementation Detailsen_US
dc.description.tableofcontentsProposed Designen_US
dc.description.tableofcontentsSegmentationen_US
dc.description.tableofcontentsTokenizationen_US
dc.description.tableofcontentsPOS Taggeren_US
dc.description.tableofcontentsChunkingen_US
dc.description.tableofcontentsParseren_US
dc.description.tableofcontentsER Analysisen_US
dc.description.tableofcontentsImplementation Detailsen_US
dc.description.tableofcontentsSystem Architectureen_US
dc.description.tableofcontentsLogging & Exception Handlingen_US
dc.description.tableofcontentsUser-interfaceen_US
dc.description.tableofcontentsTrade-osen_US
dc.description.tableofcontentsDiscussion & Resultsen_US
dc.description.tableofcontentsDiscussionen_US
dc.description.tableofcontentsResultsen_US
dc.description.tableofcontentsCase Studiesen_US
dc.description.tableofcontentsDifferences Between Actual And Experimental Resultsen_US
dc.description.tableofcontentsMore Experimental Resultsen_US
dc.description.tableofcontentsConclusionen_US
dc.identifier.citationUlusoy, O. (2022). Rule based entity-relationship diagram modelling. İstanbul: Işık Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11729/4289
dc.institutionauthorUlusoy, Oğuzhanen_US
dc.language.isoenen_US
dc.publisherIşık Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectEntity-relationship diagram/modellingen_US
dc.subjectPart of speech tagging (POS),en_US
dc.subjectDatabase management system (DBMS)en_US
dc.subjectRelational database management system (RDBMS)en_US
dc.subjectNatural language processing (NLP)en_US
dc.subjectMachine learningen_US
dc.subjectVarlık-ilişki diyagramı/modellemesien_US
dc.subjectKonuşmanın bileşenlerien_US
dc.subjectVeritabanı yönetim sistemien_US
dc.subjectİlişkisel veritabanı yönetim sistemien_US
dc.subjectDoğal dil işlemeen_US
dc.subjectMakine öğrenmesien_US
dc.subject.lccQA76.9.D3 U48 2022
dc.subject.lcshEntity-relationship modeling.en_US
dc.subject.lcshNatural language processing (Computer science)en_US
dc.titleRule based entity-relationship diagram modellingen_US
dc.title.alternativeKurala dayalı varlık-ilişki diyagramı modellemeen_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dspace.entity.typePublication

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Oguzhan_Ulusoy.pdf
Boyut:
912.75 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
MasterThesis
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Tez Koleksiyonu