Kütüphane danışma sorularının makine öğrenmesi yaklaşımıyla yanıtlanması: Akademik veri tabanları üzerine bir çalışma
Answering library consultation questions with a machine learning approach: A study on academic databases
- Tez No: 864407
- Danışmanlar: DOÇ. DR. KASIM BİNİCİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgi ve Belge Yönetimi, Information and Records Management
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çankırı Karatekin Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi ve Belge Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 205
Özet
Dünya genelinde bütün sorunların çözümü için kullanışlı tek bir makine öğrenmesi algoritmasının bulunmaması ve birçok bilim alanının çeşitli makine öğrenmesi algoritmalarını besleyerek alana özgü uygulamalarında bu algoritmaları tercih ediyor olması, Kütüphanecilik ve Bilgi Bilimi disiplininde gerçekleştirilen makine öğrenmesi projelerinde kullanışlı algoritmaların neler olduğunu merak konusu haline getirmiştir. Bu doğrultuda çalışmada, bilgi keşfi sürecinde herhangi bir konudaki bilgi kaynağı gereksinimini betimleyen doğal dil sorularının, makine öğrenmesi yaklaşımıyla yanıtlanmasını sağlamak için geliştirilen modelin ve uygun algoritmaların belirlenmesi hedeflenmiştir. Akademik veri tabanlarından elde edilen özniteliklerin oluşturduğu eğitim veri seti, çeşitli veri madenciliği işlemlerinden geçirilerek makinenin öğrenebileceği formata dönüştürülmüştür. Ardından kütüphane danışma birimlerine yöneltilmesi muhtemel, bir konu hakkında bilgi kaynağı gereksinimini betimleyen, doğal dil soruları taklit edilerek 7300 sorudan oluşan test veri seti hazırlanmıştır. Metin madenciliği ve doğal dil işleme teknikleriyle işlem süzgecinden geçirilen test veri setiyle modelin sınanması istenmiştir. Veri matrislerine uygun olan Destek Vektör Makinesi, Olasılıksal Sinir Ağı, K-En Yakın Komşu, Naive Bayes, Bulanık Mantık, Karar Ağacı ve Derin Öğrenme (DL4J) algoritmaları hem varsayılan ve hem de iyileştirilmiş hiper parametre ayarlarıyla test edilmiştir. En kullanışlı algoritma olduğu saptanan Destek Vektör Makinesinden %92,7 oranında başarım yüzdesi elde edilmiştir. Buna alternatif algoritmalar ise Derin Öğrenme (%72,3) ve Olasılıksal Sinir Ağı (%70,5) olarak belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
The fact that there is no single machine learning algorithm useful for solving all problems worldwide and that many scientific fields feed various machine learning algorithms and prefer these algorithms in their field-specific applications has made it a matter of curiosity what the useful algorithms are in machine learning projects carried out in the discipline of Library and Information Science. In this regard, the study aims to determine the model and appropriate algorithms developed to ensure that natural language questions describing the information source requirement on any subject are answered with the machine learning approach in the knowledge discovery process. The training data set, consisting of features obtained from academic databases, was converted into a format that the machine can learn by going through various data mining processes. Then, a test data set consisting of 7300 questions was prepared by imitating natural language questions that describe the need for information sources on a subject that are likely to be directed to library information units. It was requested to test the model with the test data set filtered using text mining and natural language processing techniques. Support Vector Machine, Probabilistic Neural Network, K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, Fuzzy Logic, Decision Tree and Deep Learning (DL4J) algorithms suitable for data matrices were tested with both default and improved hyperparameter settings. Support Vector Machine, which was found to be the most useful algorithm, achieved a success rate of 92.7%. Alternative algorithms to this are determined as Deep Learning (72.3%) and Probabilistic Neural Network (70.5%).
Benzer Tezler
- Halk kütüphanelerinin ekonomik gelişime katkısı: Amerika Birleşik Devletleri örneği
The contribution of public libraries to economic development: The case of the United States
GÖKHAN USTA
Doktora
Türkçe
2023
Bilgi ve Belge Yönetimiİstanbul ÜniversitesiBilgi ve Belge Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT YILMAZ
- Metafor araştırma yönteminin kütüphane hizmetleri bağlamında değerlendirmesi: Gaziosmanpaşa Üniversite Kütüphanesi örneği
Evaluation of metaphor research method in the context of library services: Gaziosmanpaşa University Library example
HÜLYA AKYÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgi ve Belge YönetimiAnkara ÜniversitesiBilgi ve Belge Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SACİT ARSLANTEKİN
- Türkiye'de yüksek öğrenim gören yabancı öğrencilerin sorunları ve bu sorunların örgütsel yapı ile ilişkileri
Başlık çevirisi yok
NİYAZİ CAN
Doktora
Türkçe
1994
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitimde Psikolojik Hizmetler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYTAÇ AÇIKALIN
- Elektronik danışma hizmetleri: ODTÜ kütüphanesi örneği
Digital reference services: METU library case
ÇİĞDEM ÖZBAĞ ÖREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Bilgi ve Belge YönetimiHacettepe ÜniversitesiBilgi ve Belge Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. EMİN KÜÇÜK
- Bilgi teknolojisinin üniversite kütüphanelerinde yönetim işlevleri üzerine etkileri ve Türkiye'deki uygulamaya ilişkin bir araştırma
The Effects of information technology on management functions in the university libraries and a research in connection with the application in Turkey
MESUT KURULGAN