DOĞAL DİL ANLAMA MODELLERİNİN DİYALOG SORULARININ CEVAPLANMASI İÇİN DEĞERLENDİRİLMESİ

dc.contributor.author	KARAHAN, Oğuzhan
dc.date.accessioned	2021-04-26T12:05:30Z
dc.date.available	2021-04-26T12:05:30Z
dc.date.issued	2020
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11547/7390
dc.description.abstract	Teknolojinin gelişmesi ve Transformer tabanlı modellerin oluşturulmasıyla doğal dil anlama (NLU) alanında faydalı iyileştirmeler sağlanmıştır. Doğal dil anlayışının gelişmesi için en önemli ve birincil görev okuduğunu anlamadır. Adlandırılmış varlık tanıma ve amaç sınıflandırması için veri kümelerinden kabul edilen çeşitli yerleşik görevler içerir. Aynı zamanda, hayatın içinde çokça yer alan bankacılık, yatırım ve sosyal alanlar için veri setleri sunuyoruz. Paylaşılan değerlendirme şemasını garanti etmek için, farklı NLU görevlerini basitleştiren, farklı alanlardan ve uygulamalardan veri kümeleri içeren modeller oluşturduk. Sonuç olarak, Türkçe’nin Transformer tabanlı modellerinde bazı standart taban çizgileri ve geleceği ile genel bir tahmin sunuyoruz	tr_TR
dc.subject	Türkçe, doğal dil anlama	tr_TR
dc.subject	diyaloglara cevap verme	tr_TR
dc.subject	derin öğrenme	tr_TR
dc.subject	değerlendirme	tr_TR
dc.title	DOĞAL DİL ANLAMA MODELLERİNİN DİYALOG SORULARININ CEVAPLANMASI İÇİN DEĞERLENDİRİLMESİ	tr_TR
dc.type	Thesis	tr_TR