Turkish question and answer system for the Holy Quran using large language models
Büyük dil modelleri kullanarak Kuran-ı Kerim için Türkçe soru-cevap sistemi
- Tez No: 1011767
- Danışmanlar: PROF. DR. İBRAHİM BERKAN AYDİLEK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Harran Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kur'an-ı Kerim, dünya çapında 1,9 milyardan fazla Müslüman için temel inanç ve rehberlik kaynağıdır. Çok sayıda kapsamlı konu ve öğretiyi kapsayan 6.236 ayetten oluşan Kur'an-ı Kerim, temel bir bilgi ve hukuk kaynağı olarak hizmet eder. Kur'an-ı Kerim'in karmaşık yapısı, özellikle Klasik Arapça ile yazıldığı için, Arapça bilmeyenler için anlamsal kavrayış ve bilgi çıkarma konusunda zorluklar ortaya çıkarır. Türk Müslümanlar için Kur'an-ı Kerim'in dilinin Arapça olması, onun içeriğini anlama ve ondan bilgi çıkarma konusunda bir engel teşkil edebilir. Bu soruna bir çözüm bulmak, İslam hakkındaki yanlış anlamaları gidermeye ve doğru bilgi sağlamaya da yardımcı olacaktır. Bu çalışma, modern dil modelleri kullanarak Kur'an-ı Kerim için ilk akıllı Türkçe soru-cevap sistemini sunmaktadır. Amaç, Türkçe konuşanların kendi dillerinde soru sormalarını ve Kur'an-ı Kerim'den cevaplar almalarını sağlamaktır. Bu çalışmanın geliştirilmesinde, Kur'an-ı Kerim sorucevap sistemlerindeki mevcut boşluğu doldurmak amacıyla özel olarak yeni veri setleri oluşturulmuştur. Bu veri kümeleri, BERTurk ve ELECTRA gibi önceden eğitilmiş Türkçe modellerine ince ayar yapmak için kullanılmıştır. Geri getirme sürecini uygulamak için gömme modelleri kullanılmış; büyük dil modellerinin üretebileceği halüsinasyonlardan kaçınmak amacıyla ise kısıtlı istemler kullanılarak doğru yanıtları çıkarmak için GPT-4 modelinden yararlanılmıştır. BERTurk-128K modeli, 0,42'lik bir Ortalama Karşılıklı Sıralama skoru ile en yüksek geri getirme performansını elde etmiştir. Ayrıca, doğru yanıtları çıkarmak ve Kur'an'dan cevaplanamayan soruları tespit etmek için GPT-4'ün kullanımı yüksek doğruluk göstermiştir. Ek olarak, istemlerin kullanımı güvenilmez bilgi halüsinasyonlarını ortadan kaldırmıştır. Bu sonuçlar, özellikle dini veya Kur'an metinleri gibi hassas alanlarda, gömme modellerine dayalı anlamsal geri getirme modüllerinin büyük Türkçe dil modelleriyle birleştirilmesinin güvenilir soru-cevap sistemleri oluşturmada etkili olduğunu göstermektedir. Bu çalışma, dini metinlerin ve İslami bilginin daha derin bir anlamsal anlayışına ulaşmak için Türkçe dil modellerinin kullanılmasında ileriye dönük önemli bir adımı temsil etmektedir.
Özet (Çeviri)
The Holy Quran is the primary source of faith and guidance for over 1.9 billion Muslims worldwide. Comprising 6,236 verses covering numerous comprehensive topics and teachings, it is a fundamental source of knowledge and legislation. Because the Quran is written in Classical Arabic, its complex structure presents challenges in semantic comprehension and information extraction, particularly for non-Arabic speakers. For Turkish Muslims, the Arabic language of the Quran can be a barrier to understanding and extracting its benefits and information. Providing a solution to this problem will also contribute to dispelling misconceptions about Islam and providing accurate information. This study presents the first intelligent question answering (QA) system for the Holy Quran in Turkish using modern linguistic models. Its aim is to enable Turkish speakers to pose questions in their own language and receive correct answers from the Holy Quran. In this study, custom datasets were created specifically to address the existing gap in the development of QA systems for the Qur'an in Turkish. These datasets were used to finetune pre-trained Turkish models, such as BERTurk and ELECTRA. The embedding models were used as a retrieval while the GPT-4 was used to extract accurate answers using restricted prompts to avoid hallucinations that can be generated by large language models. The BERTurk-128K model achieved the highest retrieval performance with a Mean Reciprocal Rank (MRR) of 0.42. Also, using GPT-4 to extract accurate answers and detect unanswerable questions from the Qur'an demonstrated high accuracy compared to the original GPT-4. These results proved the effectiveness of combining semantic retrieval modules based on embedding models with large Turkish language models in building reliable question-answering systems, especially in sensitive areas such as religious or Qur'anic texts. This work represents a significant step forward in using Turkish language models to achieve a deeper semantic understanding of religious texts and Islamic knowledge.
Benzer Tezler
- Ölüm olgusu olarak Türk mezar yapılarının plastik açıdan değerlendirilmesi
Artistic evaluation of Turkish tombs as the symbol of death
SEVTAP YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Güzel SanatlarErciyes ÜniversitesiHeykel Ana Sanat Dalı
PROF. DR. KERİM TÜRKMEN
- Question analysis and information retrieval for a Turkish question answering system: Hazırcevap
Türkçe soru cevaplama sistemi için soru analizi ve bilgi çıkarımı: Hazırcevap
CANER DERİCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUNGA GÜNGÖR
- Türkçe metinler üzerinde doğal dil işleme teknikleriyle soru-cevap sistemi geliştirilmesi
Development of a question-answer system with natural language processing techniques on Turkish texts
MEHMET ARZU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT AYDOĞAN
- Design and implementation of Turkish question answering system
Türkçe soru cevap sisteminin tasarımı ve gerçekleştirimi
OKAN ÖZTÜRKMENOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ADİL ALPKOÇAK