Geri Dön

Türkçe sağlık sohbet botlarında sbert, claude ve gemini büyük dil modellerinin performans metrikleri üzerinden analitik karşılaştırılması

Analytical comparison of sbert, claude and gemini large language models on Turkish health chat bots via performance metrics

  1. Tez No: 940897
  2. Yazar: MUSTAFA SALICI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERCAN ÖLÇER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mühendislik Bilimleri, Dilbilim, Computer Engineering and Computer Science and Control, Engineering Sciences, Linguistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Sağlık ve Teknoloji Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, büyük dil modellerinin (Large Language Models-LLM) Türkçe sağlık sohbet botlarında uygulanabilirliği incelenmiştir. SBERT, Claude ve Gemini modellerinin sağlık alanındaki chatbot uygulamaları için sunduğu performans karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Türkçe dilinin kendine özgü morfolojik zorlukları dikkate alınarak, bu modellerin bağlam uyumlu yanıt üretme yetenekleri test edilmiştir. Çalışmada, modellerin doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1 skoru gibi performans metrikleri karşılaştırılmış ve bu metrikler üzerinden çıkarımlar yapılmıştır. Bulgular, büyük dil modellerinin Türkçe sağlık chatbotlarında kullanıcı memnuniyeti ve bilgi doğruluğu açısından güçlü bir potansiyel sunduğunu göstermiştir. Ancak, dilin yapısal özellikleri nedeniyle optimizasyon ve özelleştirme süreçlerinin büyük bir öneme sahip olduğu görülmüştür. Bu doğrultuda, gelecekteki çalışmalar için performansı artıracak yöntemler önerilmiştir. Tez, Türkçe sağlık chatbotlarının geliştirilmesine katkı sağlamayı ve büyük dil modellerinin bu alandaki sınırlılıklarını belirlemeyi amaçlamaktadır.

Özet (Çeviri)

In this study, the applicability of Large Language Models (LLM) in Turkish healthcare chatbots was investigated. The performance of SBERT, Claude and Gemini models for chatbot applications in the healthcare field was evaluated comparatively. Considering the unique morphological difficulties of the Turkish language, the ability of these models to produce context-adaptive responses was tested. In the study, performance metrics such as accuracy, precision, sensitivity and F1 score of the models were compared and inferences were made based on these metrics. The findings showed that large language models offer a strong potential in terms of user satisfaction and information accuracy in Turkish healthcare chatbots. However, due to the structural features of the language, optimization and customization processes were seen to be of great importance. In this direction, methods that will increase performance were proposed for future studies. The thesis aims to contribute to the development of Turkish healthcare chatbots and to determine the limitations of large language models in this area.

Benzer Tezler

  1. Y ve Z kuşaklarında sosyal medya ve yapay zeka sohbet botu bağımlılığının ortorektik eğilimler üzerindeki rolü

    The role of social media and artificial intelligence chatbot addiction on orthorexic tendencies among generation Y and Z individuals

    DİLAN CONBA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Beslenme ve DiyetetikBaşkent Üniversitesi

    Beslenme ve Diyetetik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHTAP AKÇİL OK

  2. Generative AI in Healthcare: A Turkish Chatbot for Symptom Assesment and Tailored Recommendations

    Sağlikta üretken yapay zekâ: semptom değerlendirmesi ve kişiye özel öneriler için Türkçe bir sohbet botu

    YUNUS EMRE IŞIKDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT AYDOS

  3. Sağlık verileri üzerinde büyük dil modellerinin ince ayar performansı

    Fine tuning performance of large language models on health data

    MUHAMMED KAYRA BULUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BANU DİRİ

  4. Kalıp sözlerin diyalog botu üzerine kodlanması

    Coding formulaic expressions into dialogue bot

    YEŞİM MUTLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    DilbilimMersin Üniversitesi

    Türk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜRRİYET GÖKDAYI

  5. Reduction of dental anxiety and stress in children using a social robotic companion

    Sosyal bir robot arkadaş yardımıyla çocuklarda dental kaygı ve stresin azaltılması

    MİNE YASEMİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE