Acil çağrı merkezine gelen çağrıların doğal dil işleme yöntemleri ile sınıflandırılması: bilecik 112 acil çağrı merkezi örneği
Classification of calls received by the emergency call center using natural language processing methods: Bilecik 112 emergency call center example
- Tez No: 984307
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ RIDVAN YAYLA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Acil durum yönetimi, Emergency management
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Acil çağrı merkezleri, modern toplumlarda bireylerin yaşam güvenliği ve toplumsal düzenin sürdürülebilirliği açısından hayati öneme sahip kritik altyapılar arasında yer almaktadır. Bu çalışma, acil durum çağrılarının işlenme süreçlerinde operasyonel verimliliği artırmak ve müdahale sürelerini optimize etmek amacıyla doğal dil işleme (NLP) tabanlı yenilikçi bir otomatik sınıflandırma sistemi önermektedir. Araştırma kapsamında, gerçek çağrı merkezi ortamından elde edilen ses kayıtları öncelikle metinsel veriye dönüştürülmüş, ardından kapsamlı bir veri ön işleme sürecinden geçirilmiştir. Bu süreçte, metin normalizasyonu, tokenizasyon, stop-word eliminasyonu ve özel isimlerin anonimleştirilmesi gibi temel NLP teknikleri uygulanmıştır. Makine öğrenmesi yaklaşımı olarak Naive Bayes, Destek Vektör Makineleri (SVM), Random Forest ve Logistic Regresyon algoritmaları ile birlikte derin öğrenme tabanlı LSTM, CNN, GRU ve BERT modelleri karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Model performansları kesinlik, duyarlılık ve F1-skor standart doğruluk metrikleri ile ölçülmüştür. Deneysel sonuçlarda geliştirilen modellerde farklı doğruluk sonuçlarına ulaşılmıştır. Bu bulgular, acil durum yönetim sistemlerinde yapay zekâ tabanlı çözümlerin operasyonel verimliliği önemli ölçüde artırabileceğini ve insan kaynaklı hataları minimize edebileceğini ortaya koymaktadır. Çalışmanın, gelecekte acil çağrı merkezlerinin dijital dönüşüm çalışmalarına katkı sağlayacağı öngörülmektedir.
Özet (Çeviri)
Emergency call centers are among the critical infrastructures that are vital for the safety of life and sustainability of social order in modern societies. This study proposes an innovative automatic classification system based on natural language processing (NLP) in order to increase operational efficiency and optimize response times in the processing of emergency calls. Within the scope of the research, voice recordings obtained from a real call center environment were first converted into textual data and then subjected to a comprehensive data preprocessing process. In this process, basic NLP techniques such as text normalization, tokenization, stop-word elimination and anonymization of proper nouns were applied. As a machine learning approach, Naive Bayes, Support Vector Machines (SVM), Random Forest and Logistic Regression algorithms as well as deep learning-based LSTM, GRU,CNN and BERT models were comparatively evaluated. Model performances were measured with precision, sensitivity, and F1-score standard accuracy metrics. Experimental results showed that different accuracy results were achieved in the developed models. These findings reveal that artificial intelligence-based solutions in emergency management systems can significantly increase operational efficiency and minimize human-related errors. It is anticipated that the study will contribute to the digital transformation efforts of emergency services in the future.
Benzer Tezler
- COVID 19 pandemisinde aile sağlığı merkezlerinden acil yardım ambulansı nakillerinin değerlendirilmesi
Evaluation of emergency ambulance transports from family health centers during the COVID-19 pandemic
TUĞBA USUL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Aile HekimliğiSağlık Bilimleri ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TARIK EREN YILMAZ
UZMAN TUĞBA YILMAZ
- Covid-19 pandemisinde aile sağlığı merkezlerinden acil yardım ambulansı nakillerinin değerlendirilmesi
Evaluation of emergency ambulance transports from family health centers during the Covid-19 pandemic
TUĞBA USUL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Acil TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TARIK EREN YILMAZ
UZMAN TUĞBA YILMAZ
- Samsun merkez A1 tipi 112 acil istasyonlarının hizmet alanı kapsayıcılığının CBS ile değerlendirilmesi
An analysis using gis of the sufficiency of the catchment areas of A1 112 stations in the center of Samsun, Turkey
ÖZLEM TERZİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2010
Halk SağlığıOndokuz Mayıs ÜniversitesiHalk Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVGİ CANBAZ
- İntihar olgularının toplumsal cinsiyet bağlamında incelenmesi: Antalya ili örneği
The research of suicide events whitin the context of gender: The example of Antalya province
YELİZ KOÇ AY
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
SosyolojiAkdeniz ÜniversitesiKadın Çalışmaları ve Toplumsal Cinsiyet Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURŞEN ADAK
- Ticaret gemilerinde küresel tehlike haberleşme sistemleri G.M.D.S.S.
Global distress communication systems on merchant vessels
NUMAN ÇOKGÖRMÜŞLER
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
İletişim BilimleriDokuz Eylül ÜniversitesiDeniz İşletmeleri Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. Ö. BAYBARS TEK