Yıldız, Beytullah

Loading...
Profile Picture
Name Variants
Yıldız, Beytullah
B.,Yildiz
Yildiz, B
B., Yildiz
B., Yıldız
Beytullah, Yildiz
Y.,Beytullah
Yildiz,B.
Y., Beytullah
Yıldız,B.
Beytullah, Yıldız
Yildiz, Beytullah
B.,Yıldız
Job Title
Doçent Doktor
Email Address
beytullah.yildiz@atilim.edu.tr
Main Affiliation
Software Engineering
Status
Website
ORCID ID
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID

Sustainable Development Goals

2

ZERO HUNGER
ZERO HUNGER Logo

0

Research Products

11

SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES
SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES Logo

0

Research Products

14

LIFE BELOW WATER
LIFE BELOW WATER Logo

0

Research Products

6

CLEAN WATER AND SANITATION
CLEAN WATER AND SANITATION Logo

0

Research Products

1

NO POVERTY
NO POVERTY Logo

0

Research Products

5

GENDER EQUALITY
GENDER EQUALITY Logo

0

Research Products

9

INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE Logo

0

Research Products

16

PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS
PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS Logo

0

Research Products

17

PARTNERSHIPS FOR THE GOALS
PARTNERSHIPS FOR THE GOALS Logo

0

Research Products

15

LIFE ON LAND
LIFE ON LAND Logo

0

Research Products

10

REDUCED INEQUALITIES
REDUCED INEQUALITIES Logo

0

Research Products

7

AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY
AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY Logo

0

Research Products

8

DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH
DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH Logo

0

Research Products

4

QUALITY EDUCATION
QUALITY EDUCATION Logo

0

Research Products

12

RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION
RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION Logo

0

Research Products

3

GOOD HEALTH AND WELL-BEING
GOOD HEALTH AND WELL-BEING Logo

2

Research Products

13

CLIMATE ACTION
CLIMATE ACTION Logo

0

Research Products
Documents

15

Citations

166

h-index

8

Documents

15

Citations

85

Scholarly Output

18

Articles

7

Views / Downloads

92/711

Supervised MSc Theses

6

Supervised PhD Theses

0

WoS Citation Count

60

Scopus Citation Count

136

WoS h-index

5

Scopus h-index

6

Patents

0

Projects

0

WoS Citations per Publication

3.33

Scopus Citations per Publication

7.56

Open Access Source

2

Supervised Theses

6

Google Analytics Visitor Traffic

JournalCount
Concurrency and Computation: Practice and Experience4
IEEE Access1
International Conference on Computational Science and Computational Intelligence (CSCI) -- DEC 13-15, 2023 -- Las Vegas, NV1
International Journal on Artificial Intelligence Tools1
Lecture Notes in Networks and Systems -- International Conference on Computing, Intelligence and Data Analytics, ICCIDA 2022 -- 16 September 2022 through 17 September 2022 -- Kocaeli -- 2919291
Current Page: 1 / 2

Scopus Quartile Distribution

Competency Cloud

GCRIS Competency Cloud

Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 1 of 1
  • Master Thesis
    Soyutlayıcı Metin Özetlemesi Derin Öğrenme Kullanarak
    (2021) Abbas, Hanan Wahhab Abbas; Yıldız, Beytullah
    Özetleri otomatik olarak üretme yeteneği, çeşitli alanlarda verimliliğin yanı sıra bilginin yayılmasını ve elde tutulmasını iyileştirmeye yardımcı olabilir. Özetleme, soyutlamacı ve çıkarıcı olmak üzere temelde iki yaklaşım vardır. Ana fikirleri yakalamak için kaynak metnin kısa bir özetini oluşturma süreci olduğu için soyutlayıcı yaklaşım daha başarılı kabul edilir. Bu yaklaşımda, kaynak metinden oluşturulan özetler, orijinal metinde yer almayan yeni ifadeler ve cümleler içerebilir. Dikkate dayalı Tekrarlayan Sinir Ağları kodlayıcı-kod çözücü modellerinin kullanımı, özetleme ve makine çevirisi dahil olmak üzere dille ilgili çeşitli görevler için popüler olmuştur. Son zamanlarda, makine çevirisi alanında, Transformer modelinin Tekrarlayan Sinir Ağları tabanlı modelden üstün olduğu kanıtlanmıştır. Bu tezde, metin özetleme için geliştiril-miş bir kodlayıcı-kod çözücü Transformer modeli öneriyoruz. Temel model olarak, soyutlayıcı metin özetleme görevi için bir Tekrarlayan Sinir Ağları modelini olan Dikkatli Uzun Kısa Süreli Bellek kullandık. Bu çalışmanın değerlendirilmesi, ROUGE puanı kullanılarak otomatik olarak yapılmıştır. Deneysel sonuçlar, Transformer modelinin daha iyi bir özet ve daha yüksek bir ROUGE puanı sağladığını göstermektedir.