Doğal dil işleme tabanlı bir patent tavsiye karar destek sistemi geliştirilmesi
Development of a natural language processing based patent recommendation decision support system
- Tez No: 758112
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TAHSİN ÇETİNYOKUŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Industrial and Industrial Engineering, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Doğal dil işleme, Karar destek sistemleri, Makine öğrenmesi, Patentler, Deep learning, Natural language processing, Decision support systems, Machine learning, Patents
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Buluşları koruma altına alma yöntemlerinin başında gelen patentin önemi, gelişen teknolojiye paralel olarak artmaktadır. Bu doğrultuda patent başvurularında ve bu başvuruların değerlendirilmesindeki iş yükünde çoğalma yaşanmaktadır. Açık kaynaklı yapısı ve yapılandırılmış unsurlar içermesi sebebiyle, veri bilimi yöntemleriyle işlenmeye elverişli olan patent verisinin işlenerek patent araştırmacılarına yardımcı olacak araçların geliştirilmesi, patentleme faaliyetleri göz önünde bulundurulduğunda zaruridir. Bu çalışmada; derin öğrenme, makine öğrenmesi ve doğal dil işleme teknikleri kullanılarak patent uzmanları ve patent başvurusu yapacak kişilere kararlarında destek olabilecek bir sistem geliştirilmiştir. Bu sistemin alt yapısını iki farklı model oluşturmaktadır. Modellerden ilki, patentlenecek buluşun ait olduğu teknik alanı tahmin etmektedir. Diğer modelde ise mevcut icadın içeriğine en yakın patent dokümanları kullanıcıya sunulmaktadır. Sistem teorik altyapısı hazırlanmış ve sonrasında bir karar destek hizmeti sunan uygulama geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
The importance of the patent, which is one of the leading methods of protecting inventions, is increasing in parallel with the developing technology. In this direction, there is an increase in the workload in patent applications and in the examinations of these applications. Due to its open-source structure and structured elements, the development of tools to assist patent researchers by processing patent data, which is suitable for processing with data science, is essential when considering patenting activities. In this study, a system has been developed to support patent examiners and patent applicants in their decisions by using deep learning, machine learning and natural language processing techniques. The structure of this system consists of two different models. The first of the models predicts the technical field to which the invention to be patented belongs. In the other model, the patent documents closest to the content of the current invention are presented to the user. The theoretical infrastructure of the system has been prepared and then an application providing a decision support service has been developed.
Benzer Tezler
- Otoimmün hepatitte antinükleer antikor durumunun öngörülmesi için çok-modlu makine öğrenimi: Laboratuvar değerleri ile patoloji raporlarının doğal dil işleme entegrasyonu
Multi-modal machine learning for predicting antinuclear antibody status in autoimmune hepatitis: Integrating natural language processing of laboratory values and pathology reports
YUSUF ÜSAME DURMUŞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2026
İç HastalıklarıSağlık Bilimleri Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYYİBE SALER
DOÇ. DR. CEM ŞİMŞEK
- Büyük dil modelleri kullanan derin öğrenme tabanlı dinamik çok modlu veri özetleme yaklaşımları
Deep learning based multi modal data summarization approaches using large language models
TURAN GÖKTUĞ ALTUNDOĞAN
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KARAKÖSE
- Multimodal medical visual question answering: Knowledge spaces and semantic segmentation for improved and explainable AI
Çok-kipli tıbbi görsel soru cevaplama: Bilgi uzayları ve anlamsal bölütleme ile gelişmiş ve açıklanabilir yapay zekâ
ZİYA ATA YAZICI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Acil servis triyajında yapay zeka programı ile hastaların acil servis ciddiyet skalasına göre aciliyetlerinin belirlenmesi
Determination of patient urgency in the emergency department using an artificial intelligence program based on the emergency severity index
CANSU ÇOLAKÇA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Acil TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ERGİN
- Onkoloji metinlerinde duygu analizi: Makine öğrenmesi, derin öğrenme ve transformer modellerinin karşılaştırmalı incelenmesi ile hasta duygularının ortaya çıkarılması ve sağlık içgörülerinin sağlanması
Sentiment analysis in oncology texts: Revealing patient emotions and providing health insights through a comparative investigation of machine learning, deep learning, and transformer models
BERNA ALEMDAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Biyoistatistikİstanbul Medeniyet ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET SİNAN BAŞARSLAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURGÜL BULUT