Otistik bireylerde söylem yeteneğinin bilgisayarlı ortamda değerlendirilmesi
| dc.contributor.advisor | Uçar, Özlem | |
| dc.contributor.author | Çiftçi, Aysun | |
| dc.date.accessioned | 2018-01-26T08:14:30Z | |
| dc.date.available | 2018-01-26T08:14:30Z | |
| dc.date.issued | 2011 | |
| dc.department | Enstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı | en_US |
| dc.description | Yüksek Lisans Tezi | tr |
| dc.description.abstract | Bu tez çalışması sırasında, otistik çocukların bağdaşıklık düzeylerinin bilgisayar destekli bir ortamda ölçülmesi amaçlanmıştır. Çalışmanın ilk aşamasında, hem normal bireylere hem de otistik bireylere video izletilmiş, bireylerden izledikleri video içeriğiyle ilgili sözlü ve yazılı hikaye anlatımları alınmıştır. Sonraki adımda ise, alınan bu metinler bağlaşıklık kriterleri açısından işaretlenmiş ve bir veritabanına kaydedilmiştir. Geliştirilmiş olan yazılım, normal ve otistik bireylerden elde edilen işaretli metinler ve makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarının da yardımıyla söylem bağdaşıklığını belirleyen bir model oluşturulmasını sağlamıştır. Sonuç olarak, otistik bireylerden alınacak yeni metinlerin bu modelle karşılaştırılarak, otistik bir çocuğun oluşturabildiği bağdaşıklık düzeyi ölçülebilir kılınmıştır.Anahtar Kelimeler: Makine öğrenmesi, bağdaşıklık, bağlaşıklık, otizm | en_US |
| dc.description.abstract | Abstract | en_US |
| dc.description.abstract | The aim of this thesis is to measure an autistic individual's level of coherence by using a computer aided model. In order to design this model, firstly, two different videos were shown to either normal or autistic individuals to obtain the sampling data and test data. Afterwards, the subjects' verbal and written stories about these videos were taken. These texts were marked in terms of cohesion criteria and a detailed database was established. A model was created using machine learning classification algorithms. As a result, the coherence level of an autistic induvidual was measured by comparing the texts written by him/her using this model.Keywords: Machine learning, coherence, cohesion, autism | en_US |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14551/2424 | |
| dc.identifier.yoktezid | 300195 | en_US |
| dc.language.iso | tr | en_US |
| dc.publisher | Trakya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | Makine Öğrenmesi | en_US |
| dc.subject | Bağdaşıklık | en_US |
| dc.subject | Bağlaşıklık | en_US |
| dc.subject | Otizm | en_US |
| dc.subject | Machine Learning | en_US |
| dc.subject | Coherence | en_US |
| dc.subject | Cohesion | en_US |
| dc.subject | Autism | en_US |
| dc.title | Otistik bireylerde söylem yeteneğinin bilgisayarlı ortamda değerlendirilmesi | en_US |
| dc.title.alternative | Computer aided evaluation of the discourse ability of autism individuals | en_US |
| dc.type | Master Thesis | en_US |
| dc.type.description | No: 0120376 | en_US |
