Roberta ve prompt mühendisliği kullanılarak psikoterapi metinlerinde şema tespiti
Schema detection in psychotherapy texts using roberta and prompt engineering
- Tez No: 960872
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE GÜL ÖZKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Konya Gıda ve Tarım Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, şema terapisi çerçevesinde Erken Dönem Uyumsuz Şemaların otomatik olarak tanımlanmasına yönelik yapay zekâ tabanlı bir sınıflandırma sistemi sunmaktadır. Gerçek danışan verilerinin kullanımına ilişkin etik kısıtlamalar nedeniyle, OpenAI'ın GPT-3.5-turbo modeli kullanılarak sentetik bir veri kümesi oluşturulmuştur. Her bir 18 şema kategorisi için, birinci tekil şahıs kullanılarak 300 eğitim, 100 doğrulama ve 50 test cümlesi üretilmiştir. Bu alt kümeler anlamsal bütünlük açısından filtrelenmiş, birleştirilmiş, dengelenmiş ve genellenebilirliği artırmak amacıyla rastgele karıştırılmıştır. Sınıflandırma sürecinde Hugging Face Transformers kütüphanesi aracılığıyla RoBERTa-base mimarisi kullanılmıştır. Dört farklı model konfigürasyonu, iki öğrenme oranı (2e-5, 3e-5) ve iki batch size (4, 8) kombinasyonu ile değerlendirilmiştir. Modellerin performansı hem sentetik test verisi hem de klinik olarak etiketlenmiş YSQ-L3 ve YSQ-90 formları üzerinden ölçülmüştür. 2e-5 öğrenme oranı ve 8 batch size ile eğitilen model, %88 doğruluk ve 0.87 makro F1 skoru ile sentetik veride en yüksek başarıya ulaşmış; aynı zamanda YSQ-90 formunda da %71 doğrulukla en iyi sonucu vermiştir. Öte yandan, batch size değeri 4 olan modeller, klinik verilerde daha dengeli bir genelleme sergileyerek aşırı uyum riskini azaltmıştır. Sonuçlar, duygusal açıdan zengin metinlerin büyük dil modelleri ile üretilebildiğini ve dönüştürücü tabanlı NLP sistemleriyle yüksek doğrulukla sınıflandırılabildiğini ortaya koymaktadır. Bu çalışma, etik, yeniden üretilebilir ve ölçeklenebilir bir terapötik içerik analiz yöntemi sunarak bilgisayar mühendisliği ile klinik psikoloji arasında disiplinler arası bir köprü kurmaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis presents an AI-based classification system for automatically identifying Early Maladaptive Schemas (EMS) within the framework of schema therapy. Due to ethical constraints related to real client data, a synthetic dataset was generated using OpenAI's GPT-3.5-turbo model. For each of the 18 schema categories, 300 training sentences, 100 validation sentences, and 50 test sentences were produced in the first person. These subsets were filtered for semantic quality, merged, balanced, and randomly shuffled to ensure consistency and generalizability. The classification task employed the RoBERTa-base architecture via the Hugging Face Transformers library. Four configurations were evaluated by varying learning rates (2e-5, 3e-5) and batch sizes (4, 8). Performance was assessed on both the synthetic test set and two clinically annotated instruments (YSQ-L3 and YSQ-90). The configuration with a learning rate of 2e-5 and batch size of 8 achieved the highest synthetic accuracy (88%) and macro F1 score (0.87), along with the best performance on YSQ-90 (71%). The model trained with a batch size of 4 showed better generalization on clinical data, indicating lower overfitting. The results demonstrate that emotionally rich texts generated by large language models can be reliably classified using transformer-based NLP systems. This study offers an ethical, reproducible, and scalable methodology for analysing therapeutic content. By combining prompt engineering, synthetic data generation, and transformer-based modelling, it provides an interdisciplinary contribution at the intersection of computer engineering and clinical psychology.
Benzer Tezler
- Kişilik özelliklerinden kendine güven, kararlılık ve başarı dürtüsünün sportif performansa ve geliştirilmesine etkileri
Başlık çevirisi yok
OSMAN SATİ COŞKUNTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1988
SporGazi ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ETHEM LEVENT
- Endüstride görülen iş tatminsizliği ve bunun yabancılaşma duygusu ile olan ilişkisi
Başlık çevirisi yok
NURSEL TELMAN
- Çokuluslu şirketlerde halkla ilişkiler
Başlık çevirisi yok
MEHMET ÖZÇAĞLAYAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1988
Halkla İlişkilerİstanbul ÜniversitesiGazetecilik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER GÖKAY