Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Doğan KÜÇÜK
Danışman: Nursal Arıcı
Özet:
Günümüzde sosyal medyanın birçok farklı alan için önemli bir veri kaynağı olduğu bilinmektedir. Bu alanlardan biri de halk sağlığı, özellikle de halk sağlığının otomatik takibidir. Öte yandan, yapay zekâ alanında da çok hızlı ve derin etkisi olan gelişmeler yaşanmaktadır. Yapay zekânın kapsamındaki ana yöntemler makine öğrenmesi modelleri ile birlikte günümüzde derin öğrenme modelleridir. Yine doğal dil işleme alanı ve duygu analizi, duruş tespiti ve varlık ismi tanıma gibi alt alanları da yapay zekânın kapsamına girmektedir. Bu tez çalışmamızda; halk sağlığının otomatik takibi için sosyal medya iletileri üzerinde duygu analizi, duruş tespiti ve varlık ismi tanıma için geleneksel makine öğrenmesi yöntemleri ve derin öğrenme yöntemleri kullanılmıştır. Türkçe için işaretlenmiş tweet veri kümeleri üzerinde karşılaştırmalı değerlendirme sonuçları sunulmuştur. Derin öğrenme tabanlı modellerin daha yüksek başarım elde ettiği gözlenmiştir. Tezimiz kapsamında ayrıca söz konusu problemleri çözen yaklaşımları kullanan bir halk sağlığı izleme ve karar destek sistemi de önerilmiştir. Tez çalışmamız, doğal dil işlemenin önemli problemlerinin ortak veri kümeleri üzerinde makine öğrenmesi ve derin öğrenme modelleri kullanarak çözülmesi, bu süreçte Türkçe doğal dil işleme için veri kümeleri oluşturulması ve önerilen sistemin halk sağlığı uzmanları ve karar vericileri tarafından kullanılabilir olması nedeniyle oldukça önemlidir ve bu açılardan ilgili literatüre kayda değer katkılarda bulunmaktadır.
Anahtar Kelimeler : Doğal dil işleme, sağlık bilişimi, derin öğrenme, makine öğrenmesi, duygu analizi, duruş tespiti, Türkçe, sosyal medya