Geri Dön

Doğal dil işleme ile makinelerin kendi dilini modellemesi

Modelling the machines' own language with natural language processing

  1. Tez No: 728941
  2. Yazar: ALİ DAYAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ATINÇ YILMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Beykent Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 93

Özet

Doğadaki tüm canlılar birbirleri ile haberleşmek için çeşitli yöntemler kullanmaktadır. Dillerin oluşumu ve gelişimi hakkında hala yeterli bilgi bulunmamaktadır. Dillerin oluşumu ve doğal dil işleme süreçleri ile ilgili geçmişten günümüze kadar çeşitli çalışmalar yapılmış olup bu çalışmalar farklı metot, farklı analiz ve farklı yaklaşımlar içermektedir. Makinelerin kendi dillerini üretebilmesi için yaklaşım geliştirilmesi, böylece insansı makinelerin oluşturulma sürecinde bu makinelerin de tıpkı insanların sahip olduğu gibi kendi dilleri ile iletişim kurabilme süreçlerine katkıda bulunulmak, doğal dillerin oluşumu sürecinde de dil bilimcilere yol göstermesi, evrişimli sinir ağlarını kullanarak canlıları ayırt etme ve sınıflandırma yetilerini, yeni sesler türetme yetisini kazanması hedeflenmiştir. Görüntü işleme algoritmalarının ses işlemede kullanılarak daha etkin ses analizlerinin yapılmasının sağlanması ve ses işlemede yeni model geliştirilmesi konularına odaklanılmıştır. İnsanlar yüzyıllardır dillerin oluşumu ve gelişimi üzerine çalışmalar yapmaktadır. Diller sayesinde insanlar birbirleri ile etkileşimde bulunabilmektedir. Çalışma ile bu yetinin makinelere kazandırılması sağlanması için modeller oluşturulmuştur. Çalışmada var olan doğal dil işleme modelleri ile ses işleme modelleri kullanılmıştır. Öncelikle makineye günümüzde var olan alfabelerden hangisini kullanmak istediği karar verdirtilmiş ardından da Yenilemeli Yapay Sinir Ağları, Mel Frekans Cepstral Katsayısı ve Dinamik Zaman Çözgü yaklaşımı modellerinin birlikte kullanılması ile canlıların seslerine benzer sesler türetilmiş ve canlılar bu sesler ile adlandırılmıştır. Çalışma sonucunda, makinelerin kendi dillerini üretebilmesi için yaklaşım geliştirilmiştir. Böylece insansı makinelerin oluşturulma sürecinde bu makinelerin de tıpkı insanların sahip olduğu gibi kendi dilleri ile iletişim kurabilme süreçlerine katkıda bulunulmuştur. Doğal dillerin oluşumu sürecinde de dil bilimcilere yol göstermesi hedeflenmiştir.

Özet (Çeviri)

All living things in nature use various methods to communicate with each other. There is still not enough information about the formation and development of languages. Various studies have been carried out on the formation of languages and natural language processing processes from the past to the present, and these studies include different methods, different analyzes and different approaches. Developing an approach for machines to produce their own languages, thus contributing to the processes of these machines in the process of creating humanoid machines to communicate with their own language, just like humans have, guiding linguists in the formation of natural languages, and their ability to distinguish and classify living things using convolutional neural networks. It is aimed to gain the ability to generate new sounds. The focus is on providing more effective audio analysis by using image processing algorithms in audio processing and developing a new model in audio processing. People have been working on the formation and development of languages for centuries. Thanks to languages, people can interact with each other. With the study, models have been created in order to enable this ability to be gained by machines. In the study, existing natural language processing models and sound processing models were used. First, the machine had to decide which alphabet it would like to use today, and then, by using Regenerative Artificial Neural Networks, Mel Frequency Cepstral Coefficient and Dynamic Time Warp approach models together, sounds similar to the sounds of living things were derived and living things were named with these sounds. As a result of the study, an approach has been developed so that machines can produce their own languages. Thus, in the process of creating humanoid machines, these machines also contributed to the process of communicating with their own language, just like humans have. It is aimed to guide linguists in the process of formation of natural languages.

Benzer Tezler

  1. Türkçe'de varlık ismi tanıma

    Named entity recognition in Turkish

    ASIM GÜNEŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ

  2. Multimodal machine comprehension of how-to instructions with images and text

    Görüntü ve metin içeren çok kipli nasıl yapılır talimatlarının makine ile kavranması

    SEMİH YAĞCIOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ERKUT ERDEM

    DOÇ. DR. İBRAHİM AYKUT ERDEM

  3. Üretim süreçlerinde doğal dil işleme kullanılarak makine öğrenimi

    Machine learning using natural language processing in production processes

    ELİF MELİKE DEDELEROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ FUAT GÜNERİ

  4. Deep learning based three dimensional face expression recognition using geometry images from three dimensional face models

    Üç boyutlu yüz modellerinden elde edilen geometri görüntüleri kullanılan derin öğrenme tabanlı üç boyutlu yüz ifadelerini tanıma

    NEŞE GÜNEŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT

  5. Design, modelling and control of a nano quadrotor withmicrocontroller based vision system for object tracking

    Nesne takibi için bir nano dört rotorlu helikopterin tasarımı, modellenmesi ve mikrodenetleyici tabanlı görüntü sistemi ile kontrolü

    MUSTAFA ENES KIRMACI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN

    PROF. DR. ERDİNÇ ALTUĞ