Multiclass classification of scientific texts written in Turkish by applying deep learning technique
Türkçe dilinde yazılan bilimsel metinlerin derin öğrenme tekniği uygulanarak çoklu sınıflandırılması
- Tez No: 724362
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖRKEM KAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Doğal dil işleme, Makine öğrenmesi, Sınıflandırma, Deep learning, Natural language processing, Machine learning, Classification
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Ekim 2018 yılında Google tarafından geliştirilen BERT derin öğrenme tekniği, makine öğrenimi ve doğal dil işleme dünyasında çok popüler oldu. Transformatörlerin Çift Yönlü Kodlayıcı Gösterimleri anlamına gelen BERT, yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerini bir arada kullanan bir doğal dil işleme tekniği olarak açıklanabilir. Günümüzde, gözetimli öğrenme metodolojisinin bir parçası olan sınıflandırma problemleriyle çokça karşılaşılmaktadır. Sınıflandırmanın temeli eğitilen bir makinenin yeni gelen bir veri hakkında tahminleme yapabilmesine ve sınıflandırabilmesine dayanır. Buradaki amaç bir veri kümesi üzerinde tanımlı olan sınıflar arasında veriyi dağıtabilmektir. Türkçe'nin morfolojisinin zengin ama karmaşık olması, sondan eklemeli bir dil olması ve dil bilgisinden kaynaklanan zorluklar çoklu sınıflandırma problemlerinin çözümünde başlıca sorun teşkil etmekte iken BERT derin öğrenme tekniği ile bu sorun daha kolay çözülebilir hale gelmiştir. Bu çalışmada, son 10 yıl içinde Türkçe dili ile yazılmış akademik araştırma ve bilimsel çalışmalar veri seti olarak kullanıldı. Çoklu sınıflandırma problemlerinde kullanmak üzere, veri setine BERT derin öğrenme tekniği uygulanarak önceden eğitilmiş Türkçe bir BERT modeli üzerinde ince ayar (fine tuning) yapıldı. Deneylerin sonucunda, eğitilmiş olan sistemin doğruluğu %96 başarım oranına sahip olmuştur.
Özet (Çeviri)
The BERT deep learning technique, which is developed by Google in October 2018, has become very popular in the world of machine learning and natural language processing. BERT, which stands for Bidirectional Encoder Representations of Transformers, can be explained as a natural language processing technique that uses artificial intelligence and machine learning technologies together. Nowadays, classification problems that are part of the supervised learning methodology are frequently encountered. Classification is based on the ability of a trained machine to predict and classify new data. The purpose is to distribute data between classes defined on a dataset. In Turkish many of the difficulties arise from being an agglutinative language and having a rich but complex morphology. These difficulties cause hard to solving multiclass classification problems. However, it has become more easily solvable with using BERT deep learning technique. We used academic research and scientific studies written in Turkish in the last 10 years as our dataset. We fine-tuned our dataset on a pre-trained Turkish BERT model by applying BERT deep learning technique to use in multiclass classification problems. As a result of experiments, it is seen that the accuracy of the system we have trained has achieved 96% accuracy.
Benzer Tezler
- Okunabilir kopyalama algoritmalı DSM sisteminin gerçeklenmesi
Başlık çevirisi yok
ÖZGÜR KORAY ŞAHİNGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAKUHİ NADİA ERDOĞAN
- Denizcilik eğitiminde karbonsuzlaştırma bilgi durumunun değerlendirilmesi: Bir eğitim modülünün etkililik sınaması
Bridging the knowledge gap: Evaluating the impact of decarbonization training in maritime education
BATURAY ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURAK ZİNCİR
- Televizyon dizilerinde kültürel temsiller: Mardin dizileri örneği
Représentations culturelles dans les séries télévisées: Exemple de les séries télévisées de Mardin
SEZER AHMET KINA
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Radyo-TelevizyonGalatasaray ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ECE VİTRİNEL
- Makine öğrenmesi ile etkileşimli yardım masası sistemi tasarımı
Interactive helpdesk system design with machine learning
BUĞRA KAAN TÜRKMENOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- Bulut bilişim sistemlerinde eşle/indirge yöntemi uygulanarak veri madenciliği yazılım çatısının geliştirilmesi
Development of data mining software framework by using map/reduce method in cloud computing systems
FERHAT ÖZGÜR ÇATAK
Doktora
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ERDAL BALABAN