Geri Dön

Enrichment of Turkish question answering systems using knowledge graphs

Türkçe soru cevaplama sistemlerinin bilgi çizgeleri ile zenginleştirilmesi

  1. Tez No: 823359
  2. Yazar: OKAN ÇİFTÇİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SELMA TEKİR, DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH SOYGAZİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Doğal dil işleme, Natural language processing
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Dijital iletişim çağında, insan dilini etkili bir şekilde işleme ve yorumlama yeteneği önemli bir araştırma alanı haline gelmiştir. Doğal Dil İşleme, makinelerin insan dilini daha iyi anlamalarını ve analiz etmelerini sağlayan bir alan olarak ortaya çıkmıştır. Doğal Dil İşleme'nin en önemli uygulamalarından biri, müşteri hizmetleri, arama motorları ve sohbet botları gibi çeşitli alanlarda önemli olan soru cevap sistemlerinin geliştirilmesidir. Gelen sorgulara cevap verebilmek için soru cevaplama sistemleri, güvenilir bir kaynak olarak bilgi çizgelerinden yararlanır. Bu tez, bilgi çizgesi kullanan bir Türkçe soru-cevap sistemini önermektedir. Çalışma, film endüstrisi ile ilgili bir bilgi çizgesinin otomatik olarak oluşturulmasına odaklanmakta, ayrıca bu bilgi çizgesi üzerinden sorgulanabilen çoklu adımlı bir sorucevap veri kümesi oluşturulmasını kapsamaktadır. Bu iki oluşuma dayanarak, oluşturulan bilgi çizgesi kullanılarak derin öğrenme tabanlı bir soru-cevap yöntemi geliştirilmiştir. Oluşturulan bilgi çizgesi, bağlantı tahmini görevi için DistMult, ComplEx ve SimplE yöntemlerini kullanarak literatürde yer alan çeşitli bilgi çizgeleri ile karşılaştırılmıştır. Ek olarak, önerilen cevap sistemi, hem referans alınan çalışma ile karşılaştırılmış olup, hem de üretken büyük dil modeli ile nicel ve nitel analizler yoluyla karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

In the era of digital communication, the ability to effectively process and interpret human language has become a key research area. Natural Language Processing (NLP) has emerged as a field that enables machines to better understand and analyze human language. One of the most important applications of NLP is the development of question answering systems, which are essential in various domains such as customer service, search engines, and chatbots. To answer incoming queries, question answering systems rely on knowledge graphs as a reliable source. This thesis proposes a Turkish Question Answering (TRQA) system that utilizes a knowledge graph. The research focuses on the automatic construction of a knowledge graph specific to the film industry, as well as the creation of a multi-hop question-answering dataset that can be queried from this graph. Building upon these constructions, we develop a deep learning based method for answering questions using the constructed knowledge graph. The constructed knowledge graph is compared with various knowledge graphs presented in the literature using DistMult, ComplEx and SimplE methods for the link prediction task. Additionally, the proposed question answering system is compared with the baseline study and compared with a generative large language model through quantitative and qualitative analyses.

Benzer Tezler

  1. Developing a Turkish question answering system with deep learning models

    Derin öğrenme modelleriyle Türkçe soru cevaplama sistemi geliştirme

    KADİR TUTAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OLCAY TANER YILDIZ

  2. Haber arşivlerinde olay çizge modeli ile yapılandırılmış bilgi keşfi ve soru cevaplama

    Structured information discovery and question answering with an event graph model in news archives

    BAŞAK BULUZ KÖMEÇOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU YILMAZ

  3. SBS ve TEOG sınavındaki söz varlığımızla ilgili Türkçe sorularının 2005 Türkçe öğretim programındaki sözcük varlığımızla ilgili kazanımları ölçme yeterlilik düzeyinin öğretmen görüşlerine göre incelenmesi

    The assessment of the Turkish lesson vocabulary questions in SBS and TEOG examinations in the context of their measurement capability of the vocabulary attainments of 2005 Turkish lesson curriculum according to the teacher opinions

    GÜLTEN YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Eğitim ve ÖğretimErzincan Üniversitesi

    Türkçe Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. CEMŞEMS TÜMER

  4. Suç gelirleriyle mücadelede adli muhasebe: Birleşik Krallık örneği

    Forensic accounting in combating the proceeds of crime: Case of United Kingdom

    FERDİ BAŞYİĞİT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Kamu YönetimiSüleyman Demirel Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAKAN ÖZÇELİK

  5. Türkiye Türkçesi, Uygur Türkçesi ve Çincedeki kadın konulu atasözlerinin kültürel açıdan mukayesesi

    Cultural comparison of proverbs about women in Turkish, Uygur language and Chinese

    ADİLCAN ERUYGUR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Türk Dili ve EdebiyatıSelçuk Üniversitesi

    Türk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UFUK DENİZ AŞCI