Advancing dialogue systems with temporal contextual topic forecasting and controlled response retrieval
Zamansal bağlamsal konu tahmini ve kontrollü yanıt getirme ile diyalog sistemlerinin geliştirilmesi
- Tez No: 1004237
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HANDE ALEMDAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Büyük dil modelleri (LLM'ler) tarafından desteklenen diyalog sistemleri güçlü üretim yetenekleri sergilese de gayriresmî dil kullanımı, uzun vadeli tutarlılık ve uzman odaklı konuşmalarda bağlama dayalı yanıt üretimi konularında sıklıkla zorluk yaşamaktadır. Bu tez, bu zorlukları ele almak amacıyla birbirini tamamlayan üç yöntem sunmaktadır. İlk olarak, diyalog konularının zaman içindeki seyrini zaman serileri olarak modelleyen ve konuşmalar arası Gaussian Karışım Modeli (GMM) tabanlı benzerlikten yararlanarak gelecekteki konu dağılımlarını tahmin eden yeni bir zamansal öngörü çerçevesi tanıtılmaktadır; bu yaklaşım hem alan odaklı hem de açık alan senaryolarında yorumlanabilir ve doğru tahminler sunmaktadır. Gürültülü kullanıcı girdileri altında konu modellemeyi geliştirmek için yazım hataları, argo ve kısaltmalardan etkilenen mesajları normalize eden görevden bağımsız bir standartlaştırma hattı olan SALDIRAY geliştirilmiş ve duygu analizi ile konu etiketleme gibi aşağı akış NLP görevlerinde performansın iyileştirilmesini sağlamıştır. Son olarak, RAP (Retrieval-Augmented Paraphrasing) adı verilen, geçmişteki benzer yanıtları getirip bunları mevcut bağlama uygun biçimde LLM'ler aracılığıyla yeniden ifade eden getirme tabanlı bir üretim yöntemi önerilmiş, böylece stil uyumu ve alaka düzeyi korunurken halüsinasyonlar önemli ölçüde azaltılmıştır. Bu yöntemler birlikte ele alındığında, konuşma ajanlarının dayanıklılığını, öngörü yeteneğini ve olgusal temellendirmesini güçlendirerek LLM tabanlı diyalog sistemlerinin gerçek dünya uygulamalarındaki güvenilirliğini ileriye taşımaktadır.
Özet (Çeviri)
Dialogue systems powered by large language models (LLMs) show strong generative abilities but often struggle with informal language, long-term coherence, and grounded responses in expert-driven conversations. This thesis presents three complementary methods to address these challenges. First, we introduce a novel temporal forecasting framework that models dialogue topic trajectories as time series and predicts future topic distributions based on Gaussian Mixture Model (GMM)–based similarity across conversations, offering interpretable and accurate forecasting in both domain-specific and open-domain settings. To enhance topic modeling under noisy user inputs, we develop SALDIRAY, a task-agnostic standardization pipeline that normalizes messages affected by spelling errors, slang, and abbreviations, improving downstream NLP performance across tasks such as sentiment analysis and topic labeling. Finally, we propose RAP (Retrieval-Augmented Paraphrasing), a retrieval-based generation method that retrieves similar past responses and paraphrases them using LLMs to fit the current context, significantly reducing hallucinations while maintaining stylistic alignment and relevance. Together, these methods improve the robustness, foresight, and factual grounding of conversational agents, advancing the reliability of LLM-based dialogue systems in real-world applications.
Benzer Tezler
- Uyuşmazlıkların online çözüm yöntemleri
Online disputes resolutions
MELİS ERCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
HukukGazi ÜniversitesiÖzel Hukuk Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERİHA BİLGE TANRIBİLİR
- Isı transferi eğitiminin etkileşimli bilgisayar ortamında jawa destekli WEB tarayıcısı formatı kullanılarak gerçekleştirilmesi
Başlık çevirisi yok
TAYFUN DURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Eğitim ve Öğretimİstanbul Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. Y. ONUR DEVRES
- Matematik öğretmen adaylarının Web 2.0 araçlarını kullanarak bilişsel talep düzeylerine uygun ölçme ve değerlendirme deneyimlerinin incelenmesi
Analyzing of mathematics teachers' experiences in implementing measurement and evaluation content in accordance with their cognitive demand levels by using Web 2.0 tools
FARUK SAVAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimEskişehir Osmangazi ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE EV ÇİMEN
- Dialectics of faith and global governance: The vision of the Organization of Islamic Cooperation
İnancın ve küresel yönetişimin diyalektiği: İslam İş Birliği Teşkilatı'nın vizyonu
HIBATUALLAH BENSAID
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Sosyolojiİbn Haldun ÜniversitesiSosyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. RAMAZAN ARAS
- Metin verilerinde bağlam temelli açıklanabilir duygu analizi için hibrit derin öğrenme modeli geliştirme
Development of a hybrid deep learning model for context-aware explainable sentiment analysis in textual data
ERCAN ATAGÜN
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAR BİROĞUL
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜNAY TEMÜR