Geniş dil modellerinde his analizi
Emotion analysis in large language models
- Tez No: 984197
- Danışmanlar: DOÇ. MURAT DÖRTERLER
- 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: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Doğal dil işleme alanındaki son gelişmeler, his analizi gibi dilin anlamını ve bağlamını derinlemesine gerektiren görevlerde önemli ilerlemeleri mümkün kılmıştır. Bu tez çalışması, geniş dil modellerinin bağlama dayalı his analizi görevlerindeki potansiyelini incelemekte ve farklı öğrenme senaryoları çerçevesinde değerlendirmeler sunmaktadır. Sıfır atışlı, az atışlı ve ince ayarlı yaklaşımlar temelinde yürütülen çalışmada, modelin bağlamsal duyarlılığı ve genelleme kapasitesi çeşitli istem türleri ve sınıf yapılarına göre sistematik biçimde analiz edilmiştir. Farklı duygu veri setleri üzerinden gerçekleştirilen deneysel çalışmalar, sınıf dengesizliği, örtük duyguların tanınması ve bağlam uzunluğunun etkisi gibi alanın temel zorluklarını ele almaktadır. Elde edilen bulgular, geniş dil modellerinin uygun yönlendirme ve özelleştirme stratejileriyle bu tür karmaşık görevlerde etkili bir biçimde kullanılabileceğini göstermektedir. Tez, his analizi alanında bağlamın belirleyici rolünü vurgulamakta ve gelecekteki çalışmalar için yol gösterici bir çerçeve sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Recent advances in natural language processing have enabled significant advances in tasks requiring in-depth understanding of language meaning and context, such as emotion analysis. This thesis examines the potential of large language models for context-based emotion analysis tasks and presents evaluations under various learning scenarios. Based on zero-shot, few-shot, and fine-tuned approaches, the model's contextual sensitivity and generalization capacity are systematically analyzed across various prompt types and class structures. Experimental studies conducted on diverse emotion datasets address key challenges in the field, such as class imbalance, implicit emotion recognition, and the effect of context length. The findings demonstrate that large language models can be effectively used in such complex tasks with appropriate manipulation and customization strategies. The thesis highlights the decisive role of context in emotion analysis and provides a guiding framework for future research.
Benzer Tezler
- Aircraft detection using deep learning
Derin öğrenme kullanarak hava aracı tespiti
UTKU MUTLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDEF KENT PINAR
- Deep learning based three dimensional face expression recognition using geometry images from three dimensional face models
Üç boyutlu yüz modellerinden elde edilen geometri görüntüleri kullanılan derin öğrenme tabanlı üç boyutlu yüz ifadelerini tanıma
NEŞE GÜNEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT
- Batı ve Kuzey Afrika ülkelerinde pazar arayışları ve strateji geliştirme: Bir Türk aile işletmesi tecrübesi
Market seeking & strategy development in west and North African countries: A Turkish family business experience
SOULEYMANE BİNDJO
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İşletmeSakarya ÜniversitesiUluslararası Ticaret Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ESRA DİL
- Targeting and activation of antigen specific CD8+ T cells with peptide-major histocompatibility complex I tetramers
Peptit-majör histokompatibilite kompleks I tetramerleri ile antijen spesifik CD8+ T hücrelerin hedeflenmesi ve aktivasyonu
ŞAFAK CEREN USLU ŞIVGIN
Doktora
İngilizce
2025
BiyoteknolojiHacettepe ÜniversitesiTemel Onkoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HANDE CANPINAR
- Instructional design: Incorporating metaverse to improve French speaking skills of undergraduate learners
Öğretim tasarımı: Metaverse sanal ortamlarında yetişkin öğrencilerin Fransızca konuşma becerilerinin gelişimi
ÖZGE GÜNEŞ DİNÇSAY
Doktora
İngilizce
2025
Eğitim ve ÖğretimYeditepe ÜniversitesiEğitim Programları ve Öğretim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DİLARA DEMİRBULAK