Geri Dön

Doğal dil işleme tabanlı akıllı üniversite asistanı geliştirme: Bilgetekin chatbot

Developing a natural language processing-based smart university assistant: Bilgetekin chatbot

  1. Tez No: 959741
  2. Yazar: TELAT KAYA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA KARHAN, DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH ISSI
  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: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çankırı Karatekin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışması, Çankırı Karatekin Üniversitesi öğrencilerinin ve çalışanlarının bilgiye erişimini kolaylaştırmak ve hızlandırmak amacıyla bir chatbot (akıllı üniversite asistanı) sistemi geliştirmeyi hedeflemektedir. Çalışma kapsamında, öncelikli olarak kural tabanlı bir soru-cevap botu yaklaşımı olan RASA NLU çerçevesi kullanılarak bir dil prototipi oluşturulmuştur. Ancak, bu yaklaşımda karşılaşılan sınırlılıklar sonrası büyük dil modelleri (LLM) ve Retrieval Augmented Generation (RAG) tekniği kullanılarak karma ve çoklu model tabanlı bir yaklaşıma geçilmiştir. Bu süreçte, her iki sistemin mimarisi, veri toplama ve işleme süreçleri, eğitim detayları, performans metrikleri ve kullanıcı deneyimi testleri kapsamlı bir şekilde sunulmuştur. Geliştirilen“BilgeTekin Chatbot”, Türkçe dilinde ve Çankırı Karatekin Üniversitesi özelinde etkili ve kullanışlı bir diyalog sistemi oluşturmayı amaçlamakta, farklı chatbot geliştirme yaklaşımlarının avantajlarını ve dezavantajlarını ortaya koymaktadır. Türkçe dilinin sondan eklemeli yapısı, zengin morfolojik özellikleri ve bağlamsal anlamda karmaşık olması nedeniyle genel amaçlı NLP modellerinin doğrudan uygulanmasını zorlaştırmaktadır. Bu zorluklar karşısında, Türkçe dili için özelleştirilmiş doğal dil işleme modelleri ve yaklaşımlarının gerekliliği vurgunlanmıştır. Bu tez çalışmasında, Türkçe dili için uyarlanmış RASA tabanlı bir model ile LLM-RAG tabanlı bir model geliştirilmiş ve karşılaştırmalı olarak değerlendirme yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, LLM-RAG yaklaşımının cevap doğruluğu ve kullanıcı memnuniyeti açısından kural tabanlı yaklaşıma göre belirgin iyileşme sağladığını göstermektedir. Son bölümde, çalışmanın özgün değerleri tartışılmış ve gelecekteki çalışmalar için öneriler sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

This thesis aims to develop a chatbot (intelligent university assistant) system to facilitate and accelerate information access for students and staff at Çankırı Karatekin University. Within the scope of this study, a language prototype was initially created using the RASA NLU framework, a rule-based question-answering bot approach. However, due to limitations encountered with this approach, a shift was made to a hybrid and multi-model-based approach utilizing Large Language Models (LLMs) and the Retrieval Augmented Generation (RAG) technique. In this process, the architecture of both systems, data collection and processing procedures, training details, performance metrics, and user experience tests are comprehensively presented. The developed“BilgeTekin Chatbot”aims to create an effective and useful dialogue system specifically for Çankırı Karatekin University in the Turkish language, highlighting the advantages and disadvantages of different chatbot development approaches. The agglutinative structure, rich morphological features, and contextual complexity of the Turkish language make the direct application of general-purpose NLP models challenging. In light of these difficulties, the necessity of specialized natural language processing models and approaches for the Turkish language is emphasized. In this thesis, a RASA-based model adapted for the Turkish language and an LLM-RAG-based model were developed and comparatively evaluated. The results obtained demonstrate that the LLM-RAG approach provides significant improvements in answer accuracy and user satisfaction compared to the rule-based approach. In the final section, the unique contributions of the study are discussed, and suggestions for future work are provided.

Benzer Tezler

  1. Uzman sistemler ve insan kaynakları yönetiminde bir uygulama

    Export system and a export system approach in human resources

    ÖZLEM VİDİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. DEMET BAYRAKTAR

  2. 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

    İngilizce

    2022

    Eğitim ve Öğretimİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Yabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM ETUŞ

  3. A historical evaluation of artificial intelligence with focus on algorithms generating creative artwork

    Yapay zeka üzerine yaratıcı yapıt üreten algoritmalar odaklı tarihsel bir değerlendirme

    İLKEM AHU ŞAHİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilim ve Teknoloji Tarihi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYTEKİN ÇÖKELEZ

  4. Landsat uydusu aracılığı ile elde edilen görüntülerin sınıflandırılmaları ve bunlara ilişkin bilgisayar programlarının hazırlanması

    Başlık çevirisi yok

    G. FERZAN KÜÇÜKA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİS PÜSKÜLCÜ

  5. Orta öğretimdeki sporcu öğrencilerin sorunları

    Başlık çevirisi yok

    FÜSUN ÖZBEKÇİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    SporUludağ Üniversitesi

    Spor Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SUAT ANAR