Yapay zeka metotları ile Karacaoğlan şiirlerinden şiir üretimi
Poetry production from Karacaoğlan poems with artificial intelligence methods
- Tez No: 921640
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FATMA KUNCAN, DOÇ. DR. YILMAZ KAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Makine öğrenmesi, Yapay zeka, Machine learning, Artificial intelligence
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Siirt Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışması, Türk Halk Şiir'inin önemli isimlerinden Karacaoğlan'ın şiirlerini temel alarak, onun tarzında yeni şiirler üretebilen bir makine öğrenmesi modeli geliştirmeyi amaçlamaktadır. Çalışmada, Karacaoğlan şiirlerinin dilsel yapısını, tema ve imgelerini, duygusal derinliklerini ve teknik özelliklerinin, makine öğrenmesi algoritmaları aracılığıyla tespit edilip, modelin eğitim sürecinde kullanılmıştır. Modelin eğitimi için“antoloji.com”adlı web sitesinden elde edilen 665 adet Karacaoğlan şiiri kullanılarak bir veri seti oluşturulmuş ve ön işleme adımları (temizleme, normalleştirme, vb.) uygulanmıştır. Çalışmada uzun kısa süreli bellek (LSTM) ve enkoder- dekoder yöntemleri kullanılmıştır. LSTM ağları, şiirlerin zaman serilerini ve dilsel özelliklerini yakalamada etkili olduğu için tercih edilmiştir. Enkoder-Dekoder Modelleri, şiirlerin yapısal öğelerini ve anlamını öğrenerek yeni dizeler üretmede kullanılmıştır. Başlangıç cümlesinden yola çıkarak, belirli bir tema etrafında tutarlı şiirler üretilmiştir. Çalışmada, üretilen şiirlerin mısra sayıları (2, 4, 6, 8, 10, 16 mısra) değiştirilerek, modelin performansı değerlendirilmiştir. Sonuçların değerlendirilmesinde tematik analiz, duygusal analiz, stilistik analiz ve tarihsel bağlam analizi metrikleri kullanılmıştır. Bu metriklerden biçimsel sonuçlar elde edilmiştir. Üretilen şiirlerin metrik analizleri istenilen düzeyde gerçekleşmemiştir. Bunun sebebi üretilen şiir veri setinin yeterince büyük olmamasından kaynaklanmaktadır. Üretilen şiirler alanında uzaman edebiyatçılara yorumlatıldığında Karacaoğlan'ın tarzını ve duygularını belli ölçüde yansıttı belirtilmiştir. Ancak tam anlamıyla duygusal etki yaratmadığı ve mekanik bir anlatım sergilediği de vurgulanmıştır. Bu durum, yapay zekanın insan duygularını ve ifade etme biçimlerini tam olarak ifade edemediğini göstermektedir. Çalışma, makine öğrenmesinin edebiyat alanında kullanımı konusunda yeni ufuklar açmaktadır. Gelecek araştırmalar için farklı diller ve kültürler üzerinde benzer çalışmaların yapılması ve insanlar ile yapay zekâ tarafından üretilen içeriklerin incelenmesi önerilmektedir.
Özet (Çeviri)
This thesis aims to develop a machine learning model that can generate new poems in the style of one of the important figures of Turkish folk poetry, Karacaoğlan. The study analyzes the linguistic structure, themes, imagery, emotional depth, and technical features of Karacaoğlan's poetry to be utilized during the model training process through machine learning algorithms. A dataset was created using 665 poems by Karacaoğlan obtained from the website“antoloji.com,”and preprocessing steps such as cleaning and normalization were applied. Long Short-Term Memory (LSTM) networks and encoder-decoder methods were employed in the study. LSTM networks were preferred for effectively capturing the time-series and linguistic features of the poems. Encoder-Decoder Models were used to learn the structural elements and meaning of the poems to generate new lines. Starting from an initial sentence, coherent poems were produced around a specific theme. The performance of the model was evaluated by adjusting the number of verses in the generated poems (2, 4, 6, 8, 10, 16 verses). The evaluation of the results utilized metrics of thematic analysis, emotional analysis, stylistic analysis, and historical context analysis, yielding formal results. However, the metric analyses of the generated poems did not reach the desired level, primarily due to the insufficient size of the generated poetry dataset. When the produced poems were reviewed by expert literary figures, it was noted that they somewhat reflected Karacaoğlan's style and emotions. However, it was also emphasized that they did not create a complete emotional impact and exhibited a mechanical expression. This situation demonstrates that artificial intelligence cannot fully express human emotions and modes of expression. The study opens new horizons for the use of machine learning in the field of literature. Future research is recommended to carry out similar studies across different languages and cultures and to examine content produced by both humans and artificial intelligence.
Benzer Tezler
- Buğdayda farklı melezleme teknikleri kullanarak tohum tutma oranının saptanılması
Başlık çevirisi yok
İSMAİL TÜZÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
ZiraatUludağ ÜniversitesiTarla Bitkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİS RUHİ EKİNGEN
- Sivas yöresinde akraba evliliği yapan ve yapmayan çiftlerde dermatoglifik benzerlikler
Similarities of dermataoglyphies among individval of married relatives and married couples not related to each other in Sivas region
Y. SELMA SÜNGÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
1984
Tıbbi BiyolojiCumhuriyet ÜniversitesiTıbbi Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İLHAN SEZGİN
- Akaryakıtla çalışan endüstriyel tav fırınlarında yanma, sıcaklık ve basıncın optimum kontrolu
Optimum control of combustion temperature and pressure in industrial tempering furnaces working with fuel-oil
MEHMET EROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YÜCEL ERCAN
- Manisa yöresinde domateste anlaşmalı tarım ve karşılaşılan sorunlar
Başlık çevirisi yok
OSMAN MURAT KOÇTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiTarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN TALİM