GCRIS

Now showing 1 - 3 of 3

Interviewster: A chatbot evaluating competency based interviews using transformer models
(MEF Üniversitesi, 2022) Atıcı, Onur Emre; Demir, Şeniz
İşe alım, insan kaynaklarının en sözel ve iletişimsel alanlarından biridir. Bu departmanın insan faktörünün baskın olması nedeniyle yeniliğe açık olduğu kadar önyargıya da açık olan birçok yönü bulunmaktadır. Bu da yapay zeka teknolojilerindeki ilerlemeyle birlikte birçok inovasyon ihtiyacını (ve şansını) beraberinde getirmektedir. Bu çalışmada adayları karşılayan, bilgi toplayan (ad-soyad, iş durumu, bilgisayar bilgisi, eğitimi, hobileri gibi) ve geçmiş deneyimleri hakkında yetkinlik bazlı sorular sunan ve bu soruları doğru cevaplayabilmesi için onlara yardımcı olan "Interviewster" adlı bir sohbet robotru oluşturmaya odaklanılmaktadır. Bu sohbet robotu adayı karşılar ve konuşmayı başlatır, adaydan toplanan verileri kaydeder, yetkinlik bazlı görüşme yapar ve sinir ağları mimarileri ve transformer tabanlı teknolojileri kullanan doğal dil işleme teknikleri ile adayın gerekli yetkinliğe sahip olup olmadığına karar verir. Web üzerinde çalışmakta olan bu sohbet robotu Python ile kodlanmış ve Flask ile web'de yayınlanmış olup Mysql veritabanını kullanan bir Python çekirdeği üzerinde çalışmaktadır. Bu tezde ilk olarak mülakat uygulamaları tanıtılmakta ve yetkinlik bazlı mülakatların yöntem ve uygulamaları anlatılmaktadır. Sonrasında Interviewster olarak adlandırılan sohbet robotunun mimarisi, kullanılan teknolojiler, kütüphaneler ve makine öğrenmesi teknikleri, detayları verilerek açıklanmıştır. Son olarak da transformer tabanlı modeller olan BERT, DeBERTa ve ELECTRA modellerinin gerçek adayların yetkinlik bazlı mülakat sonuçlarına uygulandığı bir değerlendirme çalışmasının sonuçları detaylı olarak tartışılmıştır.
The use of pretrained language models in sentiment analysis
(MEF Üniversitesi, 2022) Yürütücü, Ömer Yiğit; Demir, Şeniz
Doğal dil işleme, dil bilim ve yapay zekânın alt konularından biridir. Duygu analizi herhangi bir konuda bir metni öznel içeriğine göre sınıflandırma yapar. Genellikle bireylerin çeşitli platformlarda bir konu hakkında düşünce, duygu ya da tutumu gibi verileri irdelemek, analiz etmek ve yorumlamak amacıyla kullanılan yöntemlerden biridir. Sosyal medya paylaşımlarındaki artış bu platformlarda yapılan duygu analizi çalışmalarını da artırmıştır. Duygu analizi yapılırken farklı yöntemlerden yararlanılır. Makine öğrenmesi ve doğal dil işleme algoritmaları ile duygu tespiti ile sınıflandırma yapılır. Son yıllarda önceden eğitilmiş dil modelleri makine öğrenmesi metotlarıyla birlikte ya da tek başına kullanılmaya başlamıştır. Bu tezin amacı önceden eğitilmiş dil modelleri ile sosyal medya yorumlarında duygu analizinin varsayımsal avantajlarını test etmektir. Bu amaçla Twitterdaki Covid-19 ile ilgili tweetler için duygu analizi yapılmıştır. Önceden eğitilmiş dil modelleri kullanılarak duygu yoğunlukları tespit edilmiş ve sonuçları karşılaştırılmıştır. Analizlerde BERT, RoBERTa ve BERTweet'ten yararlanılmıştır. Sonuçlar, duygu analizi için NLP tekniklerinin diğer teknikler kadar başarılı olduğunu göstermektedir.
Developing a Relation Extraction Model From English Wikipedia Articles for Information Boxes
(MEF Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2018) Karabal, Kaan; Demir, Şeniz
With the beginning of internet era in the mid '90s, the source of knowledge started to change rapidly from written sources such as the well-known Enyclopedia Britannica to online sources. One of the first online sources of the free encyclopedia was called Interpedia would let anyone contribute by writing articles and submitting to the database to published which is very similar with "Wikipedia", today's most used online & free encyclopedia.

Yüksek Lisans Tezleri

Browse

Filters

Settings

Sort By

Results per page

Search Results