Taşkıran, Salimkan Fatma

Profile URL
https://hdl.handle.net/20.500.13091/11833
Name Variants
Taşkıran, Salimkan F. Taşkıran, S. Fatma Taşkıran, S. F. Taşkiran, S. Fatma Taşkiran, S. F. Taşkiran, Salimkan Fatma Taşkiran, Salimkan F.
Job Title
Email Address
sftaskiran@ktun.edu.tr
Main Affiliation
10.01. Department of Computer Engineering
Status
Current Staff
Website
ORCID ID
0000-0002-8290-6759
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
CECC30A8D88DE396
Google Scholar ID
WoS Researcher ID

Research Topics

Domains
Physical Sciences
Fields
Computer ScienceEngineering
Subfields
Artificial IntelligenceElectrical and Electronic Engineering
Specific Research Areas
Text and Document Classification Technologies
Topic Modeling
Natural Language Processing Techniques
Imbalanced Data Classification Techniques
Electricity Theft Detection Techniques

Sustainable Development Goals

SDG data is not available
This researcher does not have a Scopus ID.
This researcher does not have a WoS ID.

Publication Collaboration

Affiliation Name Count
Konya Technical University 2
Ankara University 1
Tampere University of Applied Sciences 1
VTT Technical Research Centre of Finland 1
1 / 1
Data obtained from OpenAlex
Scholarly Output

2

Articles

0

Views / Downloads

18/55

Supervised MSc Theses

1

Supervised PhD Theses

0

WoS Citation Count

0

Scopus Citation Count

0

Patents

0

Projects

0

WoS Citations per Publication

0.00

Scopus Citations per Publication

0.00

Open Access Source

2

Supervised Theses

1

Journals data is not available

Scopus Quartile Distribution

Quartile distribution chart data is not available

Competency Cloud

GCRIS Competency Cloud

Filters

2018 - 201912020 - 20211

Settings

Author of Publication: search.filters.isAuthorOfPublication.7102592d-dcc2-44bd-ab1b-4bc84e133547

Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • Master Thesis
    Doğal Dil İşleme ile Akademik Metinlerin Kümelenmesi
    (Konya Teknik Üniversitesi, 2021) Taşkıran, Salimkan Fatma; Kaya, Ersin
    Günümüzde ulaşımı kolay hale gelen verilerin verimli bir şekilde kullanılabilmesi için verileri ihtiyaç duyulan özelliklerine göre kategorize etmek gerekmektedir. Akademik alanda araştırma yaparken ise genellikle makale, bildiri veya tez çalışmaları gibi metin tabanlı veriler kullanılır. Kısa sürede ihtiyaç duyulan bilgiye ulaşılması için bu verilerin kategorize edilmesi büyük kolaylık sağlar. Metin tabanlı verilerin kategorizasyonu için doğal dil işleme ve makine öğrenmesi yöntemleri bir arada kullanılır. Doğal dil işleme, insanların kullandığı diller (doğal dil) ve bilgisayarlar arasındaki etkileşimi ele alan bir dilbilim, yapay zekâ ve bilgisayar bilimleri alanıdır, doğal dil metinlerinin ve konuşmaların anlanması, analiz ve manipüle edilmesinde bilgisayarların kullanımını inceler. Bu tez çalışmasında doğal dil işleme teknikleri ile akademik metinler üzerinde kümeleme yapılmıştır. Frekans tabanlı ve yapay sinir ağı tabanlı metin temsil yöntemleri kullanılarak farklı kümeleme algoritmalarından alınan sonuçlar karşılaştırılımış ve analiz edilmiştir.
  • Conference Object
    Statistical Feature Extraction and Ann Based Classification of Temporamandibular Joint Sounds
    (2018) Taşkıran, Uğur; Taşkıran, Salimkan Fatma; Çunkaş, Mehmet
    In this study, a statistical feature extraction method is used to classify the Temporomandibular Joint (TMJ) sound. Temporomandibular Disorder (TMD) is the problems arising from or related to disorder of TMJ which is commonly known as jaw bone joint. TMD is a recurrent disorder related to jaw joint and common problem among the population. In fact TMD is so frequent that more than two third of population have some kind and level of TMD. TMJ sound listening is the easiest and quickest diagnose methods used by the clinic dentists. In the study, statistical features of TMJ sounds are extracted. Then extracted statistical features are applied to ANN for training and testing. Mean classification success rate of 87% to 89% is obtained in the study.