Doğal dil işleme tabanlı akıllı üniversite asistanı geliştirme: Bilgetekin chatbot
Developing a natural language processing-based smart university assistant: Bilgetekin chatbot
- Tez No: 959741
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA KARHAN, DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH ISSI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çankırı Karatekin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 59
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
- Uzman sistemler ve insan kaynakları yönetiminde bir uygulama
Export system and a export system approach in human resources
ÖZLEM VİDİN
- A new framework for decentralized social networks: Harnessing blockchain, deep learning, and natural language processing
Merkezsiz sosyal ağlar için yeni bir çerçeve: Blok zinciri, derin öğrenme ve doğal dil işlemeyi kullanmak
AMIR AL KADAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ BALTA
- 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
- Derin öğrenme tabanlı konuşma tanıma sistem tasarımı
Deep learning based speech recognition system design
BURAK KORCUKLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Uludağ ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET EMİR DİRİK
- Doğal dil işleme teknikleri kullanılarak türkçe mobil asistan yazılımı geliştirilmesi
Development of a turkish mobile assistant software using natural language processing techniques
GÖKHAN ÇELİKKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. GÜLŞEN ERYİĞİT