Geri Dön

Transformer models for translating natural language sentences into formal logical expressions

Doğal dil cümlelerini formel mantık ifadelerine çevirmek için transformer modelleri

  1. Tez No: 864386
  2. Yazar: İBRAHİM ETHEM DEVECİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AZİZ FEVZİ ZAMBAK, DR. CEYHAN TEMÜRCÜ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Dilbilim, Computer Engineering and Computer Science and Control, Linguistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Enformatik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişsel Bilim Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 97

Özet

Doğal dil cümlelerini mantıksal ifadelere çevirmek, bağlamsal bilgi ve cümlelerin değişken karmaşıklığı nedeniyle zorlu bir görev olmuştur. Bu görevin kural tabanlı ve istatistiksel yöntemler kullanılarak ele alınması kolay değildir. Son yıllarda yeni bir derin öğrenme mimarisi olan Transformer mimarisi doğal dil işleme görevlerinde zor veya imkansız gibi görünen görevleri ele almanın yeni yollarını sunmuştur. Transformer mimarisi ve ona dayanan dil modelleri yapay zeka araştırma alanını ve doğal dil işleme görevlerine yaklaşımımızı değiştirmiştir. Bu tezde Transformer modelleri kullanılarak cümlelerin birinci dereceden mantık ifadelerine çevrilmesinde başarılı sonuçlar elde edilip edilemeyeceğini görmek için deneyler gerçekleştiriyoruz. Modellerimizi ifadelerin formel yönlerini yakalama, iyi biçimlendirilmiş ifadeler üretme ve görülmeyen cümleler üzerinden genellenebilirlik açısından değerlendiriyoruz.

Özet (Çeviri)

Translating natural language sentences into logical expressions has been challenging due to contextual information and the variational complexity of sentences. The task is not straightforward to handle using rule-based and statistical methods. In recent years, a new deep learning architecture, namely the Transformer architecture, has provided new ways to handle what was hard or seemed impossible in natural language processing tasks. The Transformer architecture and language models that are based on it revolutionized the artificial intelligence field of research and changed how we approach natural language processing tasks. In this thesis, we conduct experiments to see whether successful results can be achieved using Transformer models in translating sentences into first-order logic expressions. We evaluate our models in terms of capturing the formal aspects of the expressions, generating well-formed expressions, and generalizability over unseen sentences.

Benzer Tezler

  1. Mimari tasarımda biçim grameri:metro istasyon tasarımı

    Shape grammer in architectural design: subway station design

    NURBİN PAKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. GÜLSÜN SAĞLAMER

  2. Yazılı Türkçe dilinden Türk işaret diline (tid) makine çevirisi sistemi

    Text to sign language machine translation system for Turkish

    CİHAT ERYİĞİT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HATİCE KÖSE

  3. Transqlate: Translating natural language sentences to sql queries using transformers

    Transqlate: Zenginleştirilmiş doğal dil cümlelerini transformerler kullanarak sql sorgularına çevirmek

    MOUSA FARSHKAR AZARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGÜR ULUSOY

  4. Türkçe dilinde eşanlatım derlemi oluşturma ve doğal dil işleme modellerinin karşılaştırılması

    Turkish paraphrase corpus generation and comparison of natural language processing models

    HİLAL TEKGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVİNÇ İLHAN OMURCA

  5. Dönüştürücü dil modellerine etkili hassas ayar yapmak için veri mühendisliği yöntemleri

    Data engineering methods for effective fine tuning transformers language models

    MUHAMMED SAİD ZENGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜCAHİD KUTLU