Geri Dön

Analysis of answering questions using AI by categorization methods for text

Metin için kategorizasyon yöntemleriyle AI kullanarak soru cevaplamalarının analizi

PDF İndir

  1. Tez No: 703365
  2. Yazar: KUTLU ERMAN ÖZGİL
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ROYA CHOUPANI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Doğal dil işleme, Metin erişim, Yapay zeka, Natural language processing, Text retrieval, Artificial intelligence
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çankaya 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

Soru Cevaplama (QA); Yapay Zeka (AI), Bilgi Erişimi (IR) ve Doğal Dil İşleme (NLP) gibi çok disiplinli alanlardan oluşan bir Bilgisayar Mühendisliği alanıdır. Bu soru cevaplama sistemlerinin temel amacı, insanlar tarafından sorulan sorulara, verilen pasaja göre doğal bir dilde cevap verebilecek sistemler oluşturmaktır. Soru Cevaplama, donanım sınırlamaları ve tamamlanması çok uzun zaman alan görevleri tamamlamak için gereken yazılım modellerinin eksikliği nedeniyle önceki dönemlerde bilgisayarlar için zor bir görevdi. Günümüzde Bilgisayar Donanımı'nın hızlanması, özellikle de GPU birimlerindeki gelişmeler, paralel olarak görevleri çok daha hızlı tamamlamayı mümkün kılmıştır, ayrıca AI modellerinde ve yazılımlarında son zamanlarda yapılan iyileştirmeler ve araştırmalar, bu hedefe daha hızlı ulaşmak için önceden eğitimli modellerin kullanılmasını mümkün kılmıştır. Bu tezde en popüler modellerden biri olan Google'in geliştirdiği BERT'in İnce Ayarları üzerinde analizler yapılarak sınırları anlamaya çalışıldı ve bu ince ayarlı modelin insanlara verilen herhangi bir alanda nasıl yardımcı olabileceğini anlamak için bir vaka çalışması yaptık. Yapılan çalışma sonucunda, eğitim parçaları için büyük modeller ve veri kümeleriyle çalışmanın hala uzun zaman aldığını ve İnce Ayarlı BERT modelinin tasarlandığı belirli görev için daha iyi performans gösterdiği sonucunu edindik.

Özet (Çeviri)

Question Answering (QA) is a Computer Engineering area which consists of multi-disciplinary fields Artificial Intelligence (AI), Information Retrieval (IR), and Natural Language Processing (NLP). The main aim of these QA systems is to build systems that can answer questions asked by humans in a natural language according to the given passage. This process was challenging for earlier computers because of the hardware limitations and lack of software models needed to complete the tasks, which took a very long time to complete. Today, Computer Hardware advancements, especially in GPU units, made it possible to complete tasks in parallel much faster. Also, the recent improvements and research in AI models and software made it possible to use Pre-Trained models to achieve this goal much faster. In this thesis, one of the most popular models by Google, BERT (Bidirectional encoder representations from transformers), is Fine-Tuned, and the limitations are explored. A case study is made to understand how this Fine-Tuned model can help people in any area given. The results showed that working with large models and data sets still takes longer times for the training parts, and the Fine-Tuned Bert model performs better for the specific task it was designed.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    771629

    The circularization of the textile and ready-to-wear industry in Turkey: An evaluation in the context of the European green deal

    Türk tekstil ve hazır giyim sektöründe döngüselleşmenin Avrupa yeşil mutabakatı bağlamında değerlendirilmesi

    İBRAHİM ŞAPALOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İPEK İLKKARACAN AJAS

    DOÇ. DR. NİHAN YILDIRIM

  2. Tez No

    830420

    Kelime gömme yaklaşımlarının iadesiz torbalanmasına dayanan uzun kısa süreli bellek mimarisi ve metin sınıflandırmasına uygulanması

    Long-short term memory architecture based on non-returnable baggigng of word embedding approaches and an application to text classification

    MUHAMMET OĞUZHAN YALÇIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NEVİN GÜLER DİNCER

  3. Tez No

    201

    Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi

    Başlık çevirisi yok

    NACİYE TÜRKEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA CEBE

  4. Tez No

    204

    Nükleer rezonasta moleküler yapıların incelenmesi (yapısal faz geçiş kuramları üzerine bir inceleme)

    Başlık çevirisi yok

    ABDURRAHMAN ANDİÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Fizik ve Fizik MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYTAÇ YALÇINER

  5. Tez No

    261

    Makro besin elementlerinin (NPK) İzmir'de Mayıs ayında açığa dikilen 4-6 cm çevre büyüklüğündeki Gladiolus cinsine ait“hunting song”ve“Novalüx”kültür çeşitlerinin yumrularının gelişmeleri üzerine etkileri

    Başlık çevirisi yok

    TAHA ALİ AMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    ZiraatEge Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ADNAN HATİPOĞLU

Geri Dön