Geri Dön

Semantic search on Turkish e-commerce data: Benchmarking language models

Türkçe e-ticaret verisi üzerinde semantik arama: Dil modelleri karşılaştırması

  1. Tez No: 902950
  2. Yazar: SELAMİ UĞUR CİVELEK
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DUYGU ÇAKIR YENİDOĞAN
  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: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mühendislik ve Doğa Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Arama sistemleri ile olan kullanıcı etkileşimleri çoğunlukla yapılandırılmamış metin üzerinden gerçekleştiği için, girilen ifadelerdeki dilsel ilişkileri çözümlemek döndürülen öğelerin gerçekten alakalı ve kullanıcı niyetini karşılar nitelikte olması açısından önem arz etmektedir. Geleneksel arama motorları, genellikle anahtar kelime tabanlı eşleştirmeye dayandığı için terimler arasındaki gizli ilişkileri ve sorgulardaki bağlamsal kalıpları sıklıkla gözden kaçırmaktadır. Bu çalışma, bu klasik yaklaşımların sınırlamalarını ele alırken, modern dil modelleri yardımı ile elde edilebilen, kalıplama (embedding) olarak da bilinen vektörel temsillerin mümkün kıldığı semantik yaklaşımların potansiyelini keşfetmektedir. Özel olarak, bu araştırma, Türkçe dil içeriği ile internet üzerinden satış yapan endüstriyel bir markanın ürün veri setinden anlamsal içerik çıkarmada ve sonrasında bu verinin arama ile sorgulanmasında farklı kalıplama modellerinin nasıl performans gösterdiğini değerlendirmektedir. Çalışma, Türkçe BERT, LLaMA 3.1-8B ve Voyage AI'ın Multilingual-2 modelleri kullanılarak oluşturulan kalıplamaların alakalı sonuçları getirme konusundaki performansını karşılaştırmaktadır. Belirlenen dil modelleri üzerinden yapılan karşılaştırmalı analiz yoluyla, çalışma, Türkçe kullanıcı sorgularının doğru bir şekilde yorumlanması ve yanıtlanmasında semantik arama yaklaşımının gücünü ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

Since user interactions with search systems basically rely on unstructured text, correctly analyzing the linguistic properties in a given input emerges as an important problem to address in order to retrieve the most relevant results for the user query. Traditional search engines, relying predominantly on keyword-based matching, most of the time fail to capture the nuanced relationships between terms and the contextual patterns inherent in the queries. This study addresses the limitations of these classical approaches by instead exploring the potential of semantic-based methods, which leverage state-of-the-art language models to enhance query understanding and retrieval accuracy, by employing vectoral representations known as embeddings. Specifically, this research evaluates the performance of various embedding models in extracting semantic content from a product data set of an online seller brand. The study compares the retrieval performances of embeddings extracted using Turkish BERT, LLaMA 3.1-8B, and Voyage AI's Multilingual-2 models when incorporated into a search system. Through comparative analysis on these language models, the study demonstrates the power of semantic search approach in accurately interpreting and responding to Turkish user queries.

Benzer Tezler

  1. Türkiye Türkçesi'nde kullanılan Arapça kelimeler üzerinde fonetik ve morfolojik bir inceleme

    Başlık çevirisi yok

    SHAWKY HASSAN AHMED ABDO SHABAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Türk Dili ve Edebiyatıİstanbul Üniversitesi

    Türk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. A. MERTOL TULUM

  2. Lexikalische interferenzfehler

    Başlık çevirisi yok

    TAHİR BALCI

    Yüksek Lisans

    Almanca

    Almanca

    1987

    Eğitim ve ÖğretimAnadolu Üniversitesi

    PROF. DR. NEVİN SELEN

  3. Knowlodge representation methods and structures

    Başlık çevirisi yok

    İBRAHİM SAİD EL-HAMED