TÜBİTAK / Avrupa Birliği Destekli Yayınlar

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.11779/1931

Browse

Now showing 1 - 3 of 3

Diyalog Geliştirme için Bağlaşımlı Tensör Ayrıştırma Yöntemleri
(TÜBİTAK, 2021) Şimşek, Serap Kırbız; Cemgil, Ali Taylan; Liutkus, Antoine
Ayrıştırma tabanlı ses modelleme yöntemleri, hesaplama gücünün artmasıyla ve istatistiksel modelleme yöntemlerinin gelişmesiyle birlikte yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu yöntemler, ses kodlama, müziksel bilgi çıkarımı, müziğin notaya dökülmesi, içerik analizi, kaynak ayrıştırma, ses onarımı ve gürbüz konuşmacı tanımanın da aralarında bulunduğu birçok alanda kullanılmaktadır. Bizim bu projede temel amacımız, birden fazla kaynak içeren ses kayıtlarındaki konuşma işaretlerini güçlendirmek için kaynak ayrıştırma algoritmalarından faydalanarak bir yöntem geliştirmektir. Diyalog ve ortamdaki diğer sesler arasındaki doğru dengeyi bulmak ses mühendisleri için önemli bir problem olup, dinleyici şikayetlerinin de gittikçe artan bir sebebini oluşturmaktadır. Dinleyiciler, kendi kişisel tercihlerine, dinleme ortamlarına ve duymalarına uygun olarak diyalog ve çevresel sesler arasındaki ses dengesini kendileri ayarlamak istemektedirler. Bu projedeki temel amaçlar ve aşamalar aşağıdaki gibidir: i) Durağan olmayan çok boyutlu zaman serilerinde, matris ve tensör ayrıştırma modellerini kullanarak diyalog içeren ses kayıtlarından diyalogların ayrıştırılması ve bunun daha sonra kayıtta bulunan diğer seslerle farklı oranlarda yeniden birleştirilmesiyle, kullanıcının ihtiyaçlarına ya da zevkine dayalı bir kayıt dinlemesini sağlama ii) Televizyon programları gibi akan veri üzerinde de çalışabilmek üzere, önerilen yöntemin gerçek zamanda çalışması. Bu bağlamda, veri geldikçe gerçek zamanlı olarak işlenecektir. iii) Geliştirilen yöntemlerin etkinliğinin gerçek uygulamalarda kullanımı. Projenin çıktıları olan modelleme, çıkarım ve model seçimi yöntemleri; işaret işleme, yapay öğrenme ve istatistik alanlarında temel metodolojik katkılar yapmaktatır. Bunun dışında çıktılar, bilgi madenciliği, biyoinformatik, sistem biyolojisi, yer bilimleri, karmaşık sistemler, algılayıcı ağları, finans veya akustik konularındaki büyük veri öbeklerinin incelendiği çalışmaları destekleyecektir. Bu bağlamda, MEF Üniversitesi bünyesinde yerli ve uluslararası alanda süren işbirliklerinin sürdürülmesi ve geliştirilmesi de planlanmaktadır.
Kişiselleştirilmiş ve Uyarlamalı Öğrenme için Sözlü Dersanlatımlarının İşlenmesi
(TÜBİTAK, 2021) Arısoy Saraçlar, Ebru
Bu projede kişiselleştirilmiş ve uyarlamalı eğitim için gelişmiş konuşma ve dil işleme teknolojileri geliştirip özellikle çevrimiçi ders videolarından öğrenme sürecini verimli hale getirmek amaçlanmıştır. Geliştirilen proje bildiğimiz kadarıyla gelişmiş konuşma ve dil işleme uygulamalarının eğitim teknolojilerinde kullanıldığı en kapsamlı projelerden biridir ve bu sayede eğitim teknolojileri literatürüne de katkı sağlamıştır. Projenin gerçeklenmesi süresince Otomatik Konuşma Tanıma (OKT), konuşma geri getirimi, özellikle sözlü soru cevaplama ve duygu ve düşünce analizi üzerine özgün çalışmalar yapılmıştır. Sistemler hem İngilizce hem de Türkçe ders anlatım videoları için geliştirilmiştir. OKT alanında hem hibrit akustik model içeren hem de uçtan uca eğitilen sistemler için sistem uyarlaması yapılmıştır. Bu sayede ders anlatım videoları üzerinde yüksek başarımla çalışan OKT sistemleri geliştirilmiştir. Sözlü soru cevaplama sistemi ise ilk defa ders anlatım videoları alanına bu proje ile uygulanmıştır. Sözlü soru cevaplama sistemine ait zorlukların aşılması için özgün yöntemler önerilmiş ve bu yöntemler başarıyla uygulanmıştır. Bu sayede sözlü soru cevaplama literatürüne katkı sağlanmıştır. Bu çalışmalara ek olarak ders anlatım videolarına eşlik eden öğrenci yorumları duygu ve düşünce analizi yöntemleri ile olumlu veya olumsuz olarak sınıflandırılmış ve öğrencilerin videoda anlatılan konuyu anlayıp anlamadıkları ölçülmüştür. Bu çalışma duygu ve düşünce analizi sisteminin eğitim teknolojileri alanında öğrencilerin öğrenme düzeyinin analizinde kullanılması özgünlüğünü içermektedir. Projenin çıktısı olarak OKT ve soru cevaplama sistemlerini içeren çevrimiçi bir öğrenme platformu üniversite içinde gerçeklenmiş ve 2020 - 2021 bahar döneminde öğrencilerin kullanımına açılmıştır. Özellikle COVID-19 pandemisiyle hayatımıza etkin olarak giren uzaktan eğitim modeline proje kapsamında geliştirilen sistemin katkı sağlama potansiyeli bulunmaktadır. Bu yüzden geliştirilen sistemin uzaktan eğitim sürecine etkin olarak dahil edilmesi üzerine ilerleyen dönemlerde çalışmalar yapılacaktır.
Özyinelemeli Sinir Ağları ile Türkçe Doğal Dil Üretimi
(TÜBİTAK, 2018) Demir, Şeniz; Demir, Şeniz; Gökmen, Muhittin
İnsanlar arasındaki iletişimi sağlayan doğal diller, zaman içinde insanlarla etkin ve kullanıcı dostu etkileşim kurabilmek amacıyla sistemler ve yazılımlar tarafından kullanılmaya başlanmıştır. Tıpkı insanlar gibi sesli veya yazılı doğal dil ifadelerini anlayabilen ve sonrasında kullanıcıların beklentilerini karşılayabilen dil tabanlı teknolojiler (örn. arama motorları, bilgisayar destekli eğitici sistemler ve diyalog sistemleri) bu motivasyonla ortaya çıkmıştır. Bu çalışmalarda, problemin doğası ve hedef dilin yapısındaki zorluklara ek olarak insanların doğal dilleri nasıl öğrendiğini ve kullandığını modellemedeki kısıtlar başarım oranlarını etkilemiştir. Günümüzde, dil tabanlı teknolojiler insanlar tarafından yaygın şekilde kullanılıyor olsalar da (örn. Google Arama Motoru ve Apple Siri), ulaşılan teknolojik seviye hedef dile göre çeşitlilik göstermektedir. Sondan eklemeli ve zengin dil yapısı ile Türkçe geliştirilen teknolojik çözümler ve üretilen veri kaynakları açısından pek çok doğal dilin gerisinde kalmaktadır. Ayrıca, bugüne kadar Türkçe dil teknolojileri konusunda yapılan çalışmaların ağırlıklı olarak dili işleme, anlama ve analiz etmeye dönük (örn. kelimelerin morfolojik analizi, özel isim tespiti, bağlılık çözümlemesi, metin sınıflandırma ve metin özetleme) olduğu gözlemlenmektedir. Türkçe dil üretimi konusunda sınırlı yeteneklere sahip ve akademik seviyede kalarak devamı getirilmemiş birkaç çalışma mevcuttur. Fakat bu çalışmalar karmaşık sayılabilecek dilbilimi teorileri ile ifade edilen içerik ifadelerini cümlelere dönüştürmekten öteye geçmemiştir ve başka uygulamalarla entegre olarak test edilmemiştir. Bu çalışmada, Türkçe dilinin derin öğrenme tabanlı bir sistem (dil aracı) ile otomatik olarak üretimi hedeflenmektedir. Bu sistemin, girdi olarak verilen içerik ifadelerini Türkçe dili kurallarına uygun ve anlaşılır cümlelere dönüştüreceği öngörülmektedir. Literatürdeki en kapsamlı Türkçe dil üretimi sistemi olması planlanan bu çalışmada son yıllarda pek çok dil teknolojisinde başarımı ispat edilmiş diziden diziye öğrenebilen (örn. kelime dizisinden başka bir kelime dizisi) özyinelemeli sinir ağı yapıları kullanılacaktır. Bu ağların sağladığı dinamiklik ile farklı çeşitler (örn. uzun kısa süreli bellek ve girişli özyinelemeli birim) ve genişlemeler (örn. dikkat mekanizması) denenecektir ve başarımı en yüksek sinir ağı mimarisi belirlenecektir. Buna ek olarak, sinir ağlarının kullanımı bazı faktörlerin (örn. bağlam bilgisi ve kullanıcı tercihleri) sisteme entegrasyonuna ve üretim aşamasına olan etkilerinin incelenmesine imkân sağlayacaktır.

Browse

Browsing TÜBİTAK / Avrupa Birliği Destekli Yayınlar by Access Right "info:eu-repo/semantics/closedAccess"