Büyük dil modelleri ile bildirim metni üretimi
Notification text generation with large language models
- Tez No: 961362
- Danışmanlar: PROF. DR. BANU DİRİ
- 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: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Bildirimler, kullanıcıların uygulamalarla etkileşiminde önemli bir rol oynamaktadır. Bu tezde, bildirim metinlerinin üretiminde Büyük Dil Modelleri'nin (LLM) performansı değerlendirilmiş; Elle Yöntem, Otomatik Yöntem ve Optimize Yöntem olmak üzere üç yaklaşım karşılaştırılmıştır. Üretimde Google Gemini 1.5 Pro ve Turkish-Gemma-9b-v0.1, değerlendirmede ise GPT-4o modeli kullanılmıştır. Kısa ve yaratıcı yapıları nedeniyle, geleneksel metriklerin (BLEU, ROUGE, METEOR) sınırlı kaldığı tespit edilmiş; bunun yerine anlamsal uygunluk, dilbilgisel doğruluk ve kullanıcı algısını ölçen LLM tabanlı yeni metrikler geliştirilmiştir. Sonuçlar, Optimize Yöntem'in dil bilgisi ve genel kalite açısından en başarılı yaklaşım olduğunu göstermiştir. Elle Yöntem ise çeşitlilik ve emoji kullanımı açısından öne çıkmıştır. Bu çalışma, LLM'lerin kısa, eyleme dönük metin üretimindeki gücünü ortaya koymakta; optimize edilmiş istem mühendisliğinin, insan emeğini azaltarak yüksek kaliteli içerik üretiminde oynadığı kritik rolü vurgulamaktadır.
Özet (Çeviri)
Notifications play a crucial role in user interaction with applications. This thesis evaluates the performance of Large Language Models (LLMs) in generating notification texts and compares three approaches: Manual, Automatic, and Optimized. Google Gemini 1.5 Pro and Turkish-Gemma-9b-v0.1 were used for generation, while GPT-4o was employed for evaluation. Due to the short and creative nature of notifications, traditional metrics (BLEU, ROUGE, METEOR) proved insufficient. Therefore, new LLM-based metrics were developed to assess semantic relevance, grammatical accuracy, and user perception. Results show that the Optimized Method outperforms others in grammar and overall quality, while the Manual Method excels in diversity and emoji usage. This study demonstrates the potential of LLMs in generating concise, action-oriented texts and emphasizes the critical role of optimized prompt engineering in reducing human effort while ensuring high-quality output.
Benzer Tezler
- Büyük dil modelleri kullanılarak anahtar kelime üretimi ve konu modelleme : Müşteri geri bildirimlerinden içgörü edinimi
Keyword generation and topic modeling using large language models: Extracting insights from customer feedback
ALEYNA ER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BANU DİRİ
- 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
- Sentiment analysis of social network data using machine learning
Sosyal ağ verileri kullanarak makine görüş analizi öğrenme
ALI ABAS ALO ALBABAWAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GALİP AYDIN
- Büyük dil modelleri ile işe alım süreçlerinin otomatikleştirilmesi ve iyileştirilmesi
Automation and enhancement of recruitment processes with large language models (LLM)
EMRE TÜFEKÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET YAVUZ YAĞCI
PROF. DR. MUHAMMED ALİ AYDIN
- Towards a model for analyzing the cognitive gap in user-product interaction throughout the technological evolution
Kullanıcı-ürün etkileşiminde bilişsel boşluk: Teknolojik evrim açısından bir analiz modeli
BEYZA DOĞAN
Doktora
İngilizce
2024
Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstriyel Tasarım Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE HÜMANUR BAĞLI