Doğal dil işleme ve makine öğrenimi ; yöntem ve uygulama araştırması
Natural language processing and machine learning ; method and applied research
- Tez No: 952611
- Danışmanlar: PROF. DR. TÜRKER TEKİN ERGÜZEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Nöroloji, Psikoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Neurology, Psychology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Nörobilim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Nörobilim Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 142
Özet
Dil öğrenimi ve üretimi, bir iletişim aracı olmanın da ötesinde dünyayı anlamlandıran bilişsel bir araç işlevine sahiptir. Doğal dil işleme (NLP) sistemleri, bilişsel dil süreçlerini derin öğrenme yöntemlerini kullanarak tekrardan yorumlamakta ve üretebilmektedir. Bunun da ötesinde, yapay zekâ teknolojisinin gelişmesiyle beraber, günümüzde“zihin okuma”olarak bilinen beyin-temelli dil tahmini mümkün hale gelmiştir. Bu çalışmada, doğal dil işlemenin nörobilimsel temelleri sistematik olarak ele alınmış ve doğal dil işleme görevlerinde kullanılan derin öğrenme yöntemleri kuramsal bir çerçevede incelenmiştir. EEG ve fMIR gibi non-invaziv nörogörüntüleme tekniklerinden elde edilen veriler ile eğitilen derin öğrenme modellerinin, katmanlar aracılığı ile nöronları simüle edebildiği ve dilin sözdizimsel ve anlamsal işlenmesinde insan beynindeki hiyerarşik dil işleme yapılarıyla paralellik gösterdiği bulunmuştur. Özellikle CNN, RNN ve Transformer tabanlı mimarilerin, kelime gömme, anlamsal analiz, makine çevirisi, duygu analizi ve sınıflandırması, soru yanıtlama ve kelime tahmini gibi doğal dil işleme görevlerinde yüksek performans gösterdiği bildirilmiştir. Bu bağlamda, doğal dil işleme sistemleri, hem beyin-bilgisayar arayüzlerinin altyapısını şekillendirerek gerçekçi dil üretiminde yeni bir paradigma sunmakta hem de insan beyninin ve bilişsel bozuklukların anlaşılmasında yeni kapılar aralamaktadır.
Özet (Çeviri)
Language acquisition and production function not only as tools for communication but also as cognitive instruments that shape our understanding of the world. Natural Language Processing (NLP) systems reinterpret and generate cognitive language processes using deep learning methods. Beyond that, advancements in artificial intelligence have made brain-based language prediction—commonly referred to as“mind reading”- increasingly possible. This study systematically explores the neuroscientific foundations of natural language processing and examines the deep learning methods used in NLP tasks within a theoretical framework. Deep learning models trained on data derived from non-invasive neuroimaging techniques such as EEG and fMRI have been found to simulate neurons through their layers and demonstrate parallels with the hierarchical language processing structures of the human brain in syntactic and semantic analysis. Notably, architectures based on CNNs, RNNs, and Transformers have shown high performance in various NLP tasks such as word embedding, semantic analysis, machine translation, sentiment analysis and classification, question answering, and word prediction. In this context, NLP systems not only shape the infrastructure of brain-computer interfaces by offering a new paradigm in realistic language generation, but also open new doors to understanding the human brain and cognitive disorders.
Benzer Tezler
- Neural language modelling approaches for post-ocr text processing
Optik karakter tanıma sonrası metin işleme adımı için sinirsel dil modelleri yaklaşımları
AYŞE İREM TOPÇU
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Design, modelling and control of a nano quadrotor withmicrocontroller based vision system for object tracking
Nesne takibi için bir nano dört rotorlu helikopterin tasarımı, modellenmesi ve mikrodenetleyici tabanlı görüntü sistemi ile kontrolü
MUSTAFA ENES KIRMACI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN
PROF. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- Ai-powered web application security mechanisms
Yapay zeka destekli ağ uygulaması güvenliği düzenekleri
DİLEK YILMAZER DEMİREL
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET TAHİR SANDIKKAYA
- Kelime gömme vektörlerinin graf dönüşümü yoluyla metin sınıflandırmada kullanımı
Use of word embedding vectors in text classification through graph conversion
ELİF DORUKBAŞI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. İLKER TÜRKER
- Learners' reflections on experiencing augmented reality in the English classroom at tertiary level
Yükseköğrenim düzeyinde İngilizce sınıfında artırılmış gerçeklik deneyimlerine yönelik öğrenci yansıtmaları
OZAN VARLI
Doktora
İngilizce
2022
Eğitim ve Öğretimİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM ETUŞ