Finding the similarity between two sentences is an essential task in different fields
such as natural language processing (NLP) and information retrieval (IR). Semantic
relatedness similarity between two sentences is concerned with measuring how two
sentences share the same meaning. Over the last decade, different methods for
measuring sentence similarity have been proposed in the literature. Some methods
use word semantic relatedness function in sentence similarity calculations. This
thesis aims to compare these methods using four data sets selected from different
fields, providing a testable of a various range of writing expressions to challenge the
selected methods. Results show that the use of corpus-based word semantic
similarity function has significantly outperformed that of WordNet-based word
semantic similarity function in sentence similarity methods. Moreover, we propose a
new sentence similarity measure method by extending an existing method in the
literature called Overall similarity. Furthermore, the results show that the proposed
method has significantly improved the performance of the Overall method. All the
selected methods are tested and compared with other state-of-the-art methods.
İki cümle arasındaki benzerliklerin bulunması,(NLP) Doğal Dil İşleme ve (IR) Bilgi Alma gibi değişik alanlarda önemli bir görevdir. Semantik (Anlamsal) Benzerlik iki cümlenin nasıl aynı anlamları paylaştığının ölçülmesiyle ilgilidir. Son 10 yıl içerisinde, değişik cümle benzerlik ölçüm yöntemleri literatürde önerilmiştir. Bazı yöntemler cümle benzerlik hesaplamalarında Kelimenin Semantik Benzerliği işlevini kullanmaktadır. Bu tez, farklı alanlardan seçilen dört veri setini kullanarak seçilen
yöntemlerle karşılaştırılabilecek test edilebilir ve çeşitli aralıklardaki yazım ifadelerini sağlamayı ve bu yöntemleri karşılaştırmayı amaçlar. Sonuçlar kelime benzerlik yöntemleri içerisinden Corpus-tabanlı Kelime Benzerlik işlevinin WordNet-tabanlı Kelime Semantik Benzerlik işlemine göre daha iyi bir performans çıkardığını gösterir. Buna ek olarak, literatürde mevcut olan Overall Similarity yöntemi genişletilerek yeni kelime benzerlik ölçüm yöntemi önerilmiştir. Ayrıca, sonuçları önerilen bu yeni yöntem, mevcut olan Overall Similarity yönteminin performansını arttırmıştır. Böylece seçilmiş tüm yöntemler test edilmiş ve diğer en son teknolojiler ile karşılaştırılmıştır.
