Doğal dil işleme teknikleri ile metin dosyalarından çoktan seçmeli soru üretilmesi
Generating multiple choice questions from text files with natural language processing techniques
- Tez No: 763883
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERDAR AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Bu çalışmanın konusu yapay zekânın alt alanı olan doğal dil işleme teknikleri kullanılarak metin dosyaları formatındaki ders içeriklerinden çoktan seçmeli sorular üretebilen bir sistemin tasarlanması ve oluşan soruların başarısının incelenmesidir. Sistemde soru cümlelerinin tespiti için derin öğrenme yöntemleri ile geliştirilmiş varlık ismi tanıma modelleri arasından en yüksek başarıya sahip olan model kullanılmıştır. Ders içeriklerinin olduğu metin dosyalarındaki başlıklar, dip notlar, içindekiler, kaynakça vb. gibi soru üretiminde katkısı olmayacak ve sonuçları olumsuz etkileyecek kısımların öğrenme sürecine dahil edilmemesi için gerekli olan ön işlemler yapılmıştır. Buna ek olarak, doğru cevaplara en yakın çeldiricilerin tespit edilmesi sürecinde yine makine öğrenmesi algoritmalarından faydalanılmıştır. Tasarım tabanlı araştırma yönteminin adımları takip edilerek geliştirilen sistem, Yönetim Bilişim Sistemleri ders kitabı ile test edilmiştir. Üretilen sorular, ilgili dersin alan uzmanları tarafından delphi tekniğinin adımlarına uygun şekilde değerlendirilmiş ve başarı durumu incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
The subject of this study is to design a system that can generate multiple-choice questions from the course content in text files by using natural language processing techniques, which is a subfield of artificial intelligence, and to examine the success of the questions. In the system, the model with the highest success among the entity name recognition models developed with deep learning methods was used for the detection of question sentences. Necessary pre-processes have been made in order not to include parts of the text files containing the course content, such as titles, footnotes, contents, and bibliography, which will not contribute to the production of questions and will negatively affect the results, into the learning process. In addition, machine learning algorithms were also used in the process of identifying the distractors closest to the correct answers. The system, which was developed by following the steps of the design-based research method, was tested with the Management Information Systems textbook. The questions produced were evaluated by the field experts of the relevant course in accordance with the steps of the delphi technique and the success status was examined.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi ile veri madenciliği teknikleri kullanılarak anahtar kelime tahmini ve tezlerdeki anahtar kelimelerin doğruluk oranı tespiti
Keyword estimation and accuracy of keywords in theses using machine learning and data mining techniques
AYNUR GÜNAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNişantaşı ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH ŞAHİN
- Resim tabanlı osmanlıca belgelerde sınıflandırma
Classification of image-based ottoman records
RAMAZAN PEHLİVAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Kültür ÜniversitesiMatematik Bilgisayar Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. LEVENT ÇUHACI
- Turkish text to speech using children's voices syllables
Çocuk ses heceleri kullanarak türkçe metinden konuşma seslendirme
YOLDAŞ ERDOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEKERİYA TÜFEKCİ
- Üretim sürecinin doğal dil işleme ile düzenlenmesi
Manufacturing process modeling with natural language processing
HATİCE AY
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜRKAN ÖZTÜRK
- Doğal dil işleme ve makine öğrenmesi teknikleri ile sayısal asistan tasarımı ve gerçeklemesi
Design and implementation of a digital assistant with natural language processing and machine learning techniques
EZGİ SANCAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ URAZ YAVANOĞLU