Dialog intent classification using NLP methods
Doğal dil işleme yöntemleri ile diyalog niyet sınıflandırması
- Tez No: 686021
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TEVFİK AYTEKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Sohbet robotu, Niyet analizi, Doğal dil işleme, BERT, Chatbot, Intent prediction, NLP, BERT
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Sohbet robotları son yıllarda yaygın bir şekilde kullanılmaya başlanmıştır. İnsanları taklit eden ve daha iyi müşteri memnuniyeti sağlayan sohbet robotları en gelişkin doğal dil işleme tekniklerine ihtiyaç duymaktadır. Bu çalışma sohbet robotu konuşmalarının niyet tahminini geliştirmeye odaklanmıştır. Kelime gösterimi için TF-IDF, Doc2vec ve BERT gibi geleneksel ve gelişmiş doğal dil işleme yöntemleri, çoklu sınıf ve çoklu etiket tahmini için ise lojistik regresyon, rastgele orman ve yapay sinir ağları kullanılmıştır. Sohbet robotu konuşma veri kümeleri, sinema bileti rezervasyonu, restoran rezervasyonu ve taksi çağırma olmak üzere üç farklı alandan alınmıştır. Bu çalışmanın sonunda, BERT ve BERT ile TF-IDF birleşimi modellerin diğer kombinasyonlardan daha iyi sonuç verdiği görülmüştür. BERT gibi ön eğitimli modellerden faydalanmanın daha iyi bağlamsal anlama sağladığı ortaya çıkmıştır. TF-IDF yerleştirmeleri, BERT gösterimi ile birleştirilerek niyet kategorisi tahmininin iyileştirilmesi amaçlanmıştır.
Özet (Çeviri)
The use of chatbots has vastly increased in recent years. Human mimicking chatbots that give better customer satisfaction requires state-of-the-art NLP techniques. This study focuses on improving the intent prediction performance of chatbot conversations, using conventional and advanced NLP methods. For language embeddings, methods such as Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), Doc2vec, and Bidirectional Encoder Representations (BERT) are used, and for multi-class and multi-label prediction, methods such as logistic regression, random forests, and neural networks are used. Chatbot conversation datasets are from three different domains, namely, movie ticket booking, restaurant reservation, and taxi call. As a result of this study, BERT and the mixture of BERT and TF-IDF models outperformed other combinations. The utilization of pre-trained models such as BERT provides a better contextual understanding. TF-IDF embeddings are combined with the BERT representation to achieve a better intent category prediction.
Benzer Tezler
- Pipeline customization for Turkish dialogue systems
Türk diyalog sistemleri için ardışık düzeni özelleştirme
ABDULHAMEED ALHINBAZLY
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ FINDIK
- Automated response generation for corporate chatbot systems
Kurumsal chatbot sistemleri için otomatik cevap üretme
ABDULLAH ŞAMİL GÜSER
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
BankacılıkBoğaziçi ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA LEVENT ARSLAN
- İstanbul ilindeki beş yıldızlı zincir otellerinin aydınlatma tasarım standartları üzerine bir araştırma
The research for lighting design standarts of five star chain hotels in İstanbul
ÖZLEM SÜMENGEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF.DR. MEHMET ŞENER KÜÇÜKDOĞU
- Dilsel odaklı konuşma stratejilerinin diyalog botu üzerine uygulanımı
Application of linguistic-focused conversation strategies on the chat bot
SİBEL EKDİ KOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
DilbilimMersin ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TURGAY SEBZECİOĞLU
- Immanuel Kant's philosophical-anthropological approach to international relations: Freedom, equality and human rights within constitutional and international legality
Başlık çevirisi yok
FERİDUN HADİ SİNİRLİOĞLU