Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 16
 İndirme 2
GENERATING TURKISH LYRICS WITH LONG SHORT TERM MEMORY
2020
Dergi:  
Communications Faculty of Sciences University of Ankara Series A2-A3 Physical Sciences and Engineering
Yazar:  
Özet:

     Long Short Term Memory (LSTM) has gained a serious achievement on sequential data which have been used generally videos, text and time-series. In this paper, we aim for generating lyrics with newly created “Turkish Lyrics” dataset. By this time, there have been studies for creating Turkish Lyrics with character-level. Unlike previous studies, we propose to Turkish Lyrics generator working with word-level instead on character-level. Also, for employing LSTM, we can’t send the words as string and words must be vectorized. To vectorize, we tried two ways for encoding the words that are used in dataset and compared them. Firstly, we sample for generating one-hot encoding and then, secondly word-embedding way (Word2Vec). Observational results show us that word- level generation with word-embedding way gives more meaningful and realistic lyrics. Actually, there have not been good results enough to be used for a song because of Turkish Grammar. But, this study encourages authors to work on this field and we do believe that this study will initialize research on this area and lead researchers to contribute to this as well.

Anahtar Kelimeler:

0
2020
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler










Communications Faculty of Sciences University of Ankara Series A2-A3 Physical Sciences and Engineering

Alan :   Mühendislik

Dergi Türü :   Ulusal

Metrikler
Makale : 104
Atıf : 31
2023 Impact/Etki : 0.1
Communications Faculty of Sciences University of Ankara Series A2-A3 Physical Sciences and Engineering