Geri Dön

Türkçe metinlerde stil dönüşümü

Style transfer in Turkish texts

  1. Tez No: 1018311
  2. Yazar: SEDA EFENDİOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HÜSEYİN PEHLİVAN
  4. Tez Türü: Doktora
  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: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışma, Türkçede resmiyeti süreksiz sınıflar yerine 1–20 arası sürekli bir ölçek üzerinde modellemekte ve bu ölçeği hem temsil öğrenimi hem de üslup dönüşümü için kullanılabilir hâle getirmektedir. Önerilen Lyre sistemi iki temel bileşenden oluşmaktadır. LyreSense, resmiyet derecesine duyarlı gömmeler üretmek üzere stil yoğunluğuna göre kalibre edilmiş triplet kaybı ile eğitilmektedir. LyreTalk ise hedeflenen resmiyet düzeyine koşullu, anlam bütünlüğünü koruyan dönüşümler üretmektedir. Geliştirilen sentetik veri üretim süreci, insan yazımı metinlerden özellik çıkarımı ve LLM destekli derecelendirme adımlarını içermekte; aynı zamanda ölçek içi ve ölçekler arası veri dengesizliklerini gidermektedir. Ayrıca, anlamı koruyan kontrollü sentetik üretim adımları ile ölçekler arasındaki veri dağılımı dengelenmektedir. Türkçe için cümle yapısı, biçim bilimsel özellikler ve söz varlığını kapsayan bir resmiyet belirti envanteri oluşturulmuş; bu envanter hem veri üretimini hem de model kısıtlarının tasarımını yönlendirmiştir. LyreSense'in etkinliği, eğitimden bağımsız etiketli bir test kümesi üzerinde kurulan sınıflandırma görevlerinde elde edilen F1 skoru ile gösterilmiştir. LyreTalk'ın eğitimi sırasında, biçem ekseni boyunca farklı uzaklıklarda yer alan negatif örneklerle zenginleştirilmiş çoklu negatif örnekleme stratejisi kullanılarak modelin hedef resmiyet düzeylerine duyarlılığı artırılmıştır. Ayrıca, stil aktarım başarısını hedef stile yakınlık, yapılan değişikliğin büyüklüğü ve sonuçların örnekler arasındaki tutarlılığı açısından değerlendiren yeni metrikler önerilmiştir. LLM tabanlı değerlendirmeler ile rastgele seçilen bir alt küme üzerinde gerçekleştirilen insan değerlendirmeleri, üretilen metinlerin akıcılığını koruduğunu, anlamın büyük ölçüde muhafaza edildiğini ve stil dönüşümünün hedeflenen ölçek düzeyinde gerçekleştiğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

This study models stylistic formality in Turkish on a continuous 1–20 scale, rather than discrete classes, and operationalizes this scale for both representation learning and style transfer. The proposed Lyre system consists of two core components. LyreSense is trained with a style-intensity–calibrated triplet loss to produce formality-aware embeddings. LyreTalk generates content-preserving rewrites conditioned on a target formality level. The developed synthetic data generation pipeline both performs feature extraction from human-authored texts and LLM-assisted scoring and corrects imbalances within and across scale levels. Additionally, it balances the distribution across scales through controlled, conditional synthetic generation that preserves meaning. A formality cue inventory for Turkish is constructed, covering sentence structure, morphological features, and lexis; this inventory guides both data generation and the design of model constraints. The effectiveness of LyreSense is demonstrated by the F1 score obtained in classification tasks on a held-out labeled test set. During LyreTalk training, a multi-negative sampling strategy is employed to enrich each anchor with negatives at varying stylistic distances, improving sensitivity to target formality levels. Furthermore, new metrics are proposed to evaluate style transfer performance in terms of target-style proximity, the magnitude of the applied change, and consistency across examples. LLM-based evaluations, together with human assessments conducted on a randomly selected subset, indicate that the generated outputs preserve fluency, largely maintain semantic content, and achieve style transfer at the intended level of the scale.

Benzer Tezler

  1. 21. yüzyılda kemanın değer inşası: Goebbels'in Stradivarius'u ve Umut Kemanları Projeleri

    Value construction of violin in the 21st century: Goebbels' Stradı̇varius and Violins of Hope Projects

    HALİDE KARABİBER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Müzikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Müzikoloji ve Müzik Teorisi Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    PROF. DR. NİLGÜN DOĞRUSÖZ DİŞİAÇIK

  2. Başkaları adına haklı savaş kuramının tarihsel dönüşümü

    The historical transformation of the concept of just war on behalf of others / La transformation historique du concept de guerre juste au compte d'autres

    ABDULKADİR ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    HukukGalatasaray Üniversitesi

    Kamu Hukuku Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BİRDEN GÜNGÖREN BULGAN

  3. Anadolu'da Harpokrates ve buluntuları

    Harpocrates and findings in anatolia

    BERFİN AZİZOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    ArkeolojiAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    Arkeoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT ÇEKİLMEZ

  4. Niğde İli İçmeli Kasabası ağzı

    The dialect of Niğde-İçmeli Town

    AYŞE YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    DilbilimErciyes Üniversitesi

    Türk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜMİT TOKATLI

  5. Kırımdan Bursa'ya göç eden muhacirler ve yerleşme problemleri (1853-1914)

    The settlement problems of immigrants and emigrants from Crimea to Bursa (1853-1914)

    ŞEMSETTİN SEYHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    TarihMarmara Üniversitesi

    Türk Tarihi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSMAİL TÜRKOĞLU