Geri Dön

Azerbaycan dilinde doğal dil işleme : Metin analizi ve yapay zeka uygulamaları

Natural language processing in azerbaijani: Text analysisand artificial intelligence applications

PDF İndir

  1. Tez No: 983222
  2. Yazar: ORKHAN VALIEV
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLSÜM KAYABAŞI KORU
  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: Ostim Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, Azerbaycan Türkçesi dilinde metin sınıflandırması ve duygu analizi yapmak amacıyla BERT tabanlı bir model geliştirilmiştir. Model, doğal dil işleme (NLP) alanında kullanılan Transformer tabanlı modeller arasında yer almakta olup, metinlerin pozitif, negatif ve nötr duygu sınıflarına ayrılmasını hedeflemektedir. Çalışmanın amacı, Azerbaycan Türkçesi'nde kullanılan dilin morfolojik zenginliğini ve yerel ifadeleri dikkate alarak, mevcut duygu analizi ve metin sınıflandırma tekniklerini iyileştirmektir. Çalışmada, Azerbaycan Türkçesi verisi ile eğitilen modelin fine-tuning işlemi gerçekleştirilmiş ve model, BERT'in pre-trained versiyonundan faydalanılarak eğitim sürecine tabi tutulmuştur. Eğitim sırasında, doğruluk, precision, recall, ve F1 skoru gibi performans metrikleri kullanılarak modelin başarısı değerlendirilmiştir. Modelin doğruluğu %96 civarında elde edilmiştir, F1 skoru ise %95 olarak hesaplanmıştır. Model, pozitif ve negatif sınıflarda yüksek doğrulukla çalışmış, ancak yerel ifadeler ve morfolojik yapılar nedeniyle bazı sınıflandırma hataları da gözlemlenmiştir. Sonuç olarak, bu çalışma, Azerbaycan Türkçesi üzerine yapılan duygu analizi görevlerinde etkili bir model geliştirdiğini göstermekte olup, dilin morfolojik ve semantik yapılarının dikkate alınmasının önemini vurgulamaktadır. Gelecek çalışmalarda, daha geniş veri setleri ve yerel dil özelliklerine özel modellerin geliştirilmesi, modelin doğruluğunu ve genel performansını daha da artıracaktır.

Özet (Çeviri)

In this study, a BERT-based model was developed for text classification and sentiment analysis in the Azerbaijani Turkish language. The model is among the Transformer-based models used in the field of natural language processing (NLP) and aims to classify texts into positive, negative and neutral sentiment classes. The aim of the study is to improve existing sentiment analysis and text classification techniques by taking into account the morphological richness and local expressions of the language used in Azerbaijani Turkish. In the study, the model trained with Azerbaijani Turkish data was fine-tuned and the model was subjected to the training process using the pre-trained version of BERT. During training, the success of the model was evaluated using performance metrics such as accuracy, precision, recall, and F1 score. The accuracy of the model was obtained around 96%, and the F1 score was calculated as 95%. The model worked with high accuracy in positive and negative classes, but some classification errors were also observed due to local expressions and morphological structures. In conclusion, this study demonstrates that an effective model has been developed for sentiment analysis tasks on Azerbaijani Turkish, and emphasizes the importance of considering the morphological and semantic structures of the language. In future studies, the development of models specific to larger data sets and local language features will further increase the accuracy and overall performance of the model.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    745065

    Açık kaynak istihbaratı için metin madenciliği teknikleri kullanılarak insan duygularının analizi

    Analysis of human emotions using text mining techniques for open-source intelligence

    SHAHIN AHMADOV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMilli Savunma Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYTUĞ BOYACI

  2. Tez No

    388137

    Van Küresin ağzı

    Van Küresi̇n di̇alect

    ŞAHAP BULAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Dilbilimİnönü Üniversitesi

    Türk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZLEM DEMİREL DÖNMEZ

  3. Tez No

    770409

    Dîvânu Lugâti't-Türk'te yer alan fiillerin Türkiye Türkçesi ve Azerbaycan Türkçesi söz varlığıyla karşılaştırmalı incelenmesi

    A comparative examination of the verbs in Divânu Lugâti't-Türk with Turkish Turkish and Azerbaijan Turkish vocabulary

    BUKET ERDOĞMUŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Türk Dili ve EdebiyatıAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    Türk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET NAHMEDOV

  4. Tez No

    749616

    Dil becerilerinin değerlendirilmesinde dil ve konuşma terapistlerinin dil örneği analizi yöntemini kullanma durumlarının incelenmesi

    Investigation of the use of language learning analysis method of language and speech therapists in the assessment of language skills

    NURİYYA NOVRUZOVA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Sağlık EğitimiÜsküdar Üniversitesi

    Dil ve Konuşma Terapisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET KONROT

  5. Tez No

    350859

    Nasır Menzuri hayatı, edebî kişiliği ve Karaçuha romanı

    Nasir Menzuri his life, literary personality and Karaçuha novel

    NAZANIN ZOLFAGHARI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Türk Dili ve EdebiyatıEge Üniversitesi

    Türk Dünyası Edebiyatları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. METİN ARIKAN

Geri Dön