Geri Dön

İşlevsel-olmayan Türkçe yazılım proje gereksinimlerinin transfer öğrenmesi yöntemleri ile sınıflandırılması ve değerlendirilmesi

Classification and evaluation of non-functional Turkish software project requirements using transfer learning methods

PDF İndir

  1. Tez No: 984061
  2. Yazar: ABDULLAH AKYOL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. FATİH YÜCALAR
  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: Manisa Celal Bayar 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

Yazılım projelerinde gereksinimlerin doğru ve açık biçimde tanımlanması, proje başarısı ve yazılım kalitesi açısından kritik öneme sahiptir. Özellikle işlevsel-olmayan gereksinimler; güvenlik, performans, kullanılabilirlik gibi nitelikleri belirleyerek sistemin genel kalitesine doğrudan etki etmektedir. Bu gereksinimlerin doğal dilde ifade edilmesi ve farklı biçimlerde yazılması, sınıflandırılmalarını zorlaştırmaktadır. Bu tez çalışmasında, Türkçe yazılım projelerinden elde edilen işlevsel-olmayan gereksinimlerin transfer öğrenmesi yöntemleri ile sınıflandırılması amaçlanmıştır. Bu doğrultuda, 40 farklı yazılım projesinden toplanan 3640 gereksinim ifadesi, manuel olarak etiketlenerek özgün bir veri seti oluşturulmuştur. Veri setinin %80'i eğitim, %20'si test verisi olarak ayrılmış; bu veri, sırasıyla makine öğrenmesi algoritmaları, derin öğrenme algoritmaları ve transformer tabanlı modellerle eğitilmiştir. Yapılan deneysel çalışmalarda, makine öğrenmesi algoritmaları arasında Linear SVC, derin öğrenme algoritmaları arasında CNN ve transformer modeller arasında BERTürk, kendi gruplarında en yüksek başarıyı göstermiştir. Tüm modeller karşılaştırıldığında, %93,44 doğruluk oranı ile BERTürk, işlevsel-olmayan gereksinimlerin sınıflandırılmasında en başarılı model olarak öne çıkmıştır. Bu çalışma, yazılım gereksinim mühendisliği ile doğal dil işleme tekniklerinin kesişiminde yer almakta ve Türkçe metinler üzerinde gerçekleştirilen sınıflandırma çalışmalarına önemli bir katkı sağlamaktadır.

Özet (Çeviri)

both project success and software quality. Non-functional requirements, in particular, play a significant role in determining quality attributes such as security, performance, and usability. However, the expression of these requirements in natural language and their diverse structures make automatic classification a challenging task. This thesis aims to classify non-functional requirements from Turkish software projects using transfer learning-based natural language processing techniques. For this purpose, a unique dataset consisting of 3,640 requirement statements was manually labeled and compiled from 40 different software projects. The dataset was split into 80% training and 20% test data, and experiments were conducted using machine learning algorithms, deep learning models, and transformer-based architectures. Among the tested algorithms, Linear SVC outperformed other machine learning methods, CNN performed best among deep learning models, and BERTurk yielded the highest performance among transformer models. Overall, BERTurk achieved the best classification performance with an accuracy rate of 93.44%, making it the most successful model in the study. This work contributes to the intersection of software requirements engineering and natural language processing and provides a meaningful baseline for future studies focusing on the classification of Turkish non-functional requirements.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    92377

    Bilişim sistemlerindeki gelişmelerin işletme yönetimine etkileri, yönetim bilişim sistemleri geliştirme ve bir uygulama örneği

    Effects of the evoluation of information systems on management, management information systems development and an example of its application

    ZUHAL TANRIKULU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    İşletmeİstanbul Üniversitesi

    İşletme Yönetimi ve Organizasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EROL EREN

  2. Tez No

    812392

    Derin öğrenme yaklaşmaları ile yazılım proje gereksinimlerinin sınıflandırılması ve başarım sonuçlarının değerlendirilmesi

    Başlık çevirisi yok

    TUĞBA ÇELİKTEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mühendislik BilimleriManisa Celal Bayar Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH YÜCALAR

  3. Tez No

    742046

    Topluluk öğrenimi yöntemi ile yazılım gereksinimlerinin sınıflandırma performansının iyileştirilmesi

    Improving performance of software requirements classification with ensemble learning method

    SEVGİ AKIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Mühendislik BilimleriManisa Celal Bayar Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH YÜCALAR

  4. Tez No

    913193

    Exploring opinions of corporate instructional designers on their professional development and training needs

    Kurumsal öğretim tasarımcılarının mesleki gelişim ve eğitim ihtiyaçları konusundaki görüşlerinin araştırılması

    NAZLI GÖKALP

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Eğitim Programları ve Öğretim Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF ÖZTÜRK

  5. Tez No

    511669

    Yapım projeleri yöneticilerinin dijital yeterlikleri

    Digital competence of construction project managers

    YELDA ÖZGE DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRAH ACAR

Geri Dön