Sağlık alanında yayınlanmış akademik çalışmaların doğal dil işleme ve derin öğrenme yöntemleri ile otomatik özetlenmesi
Tez Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Mersin Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği, Türkiye
Tez Danışmanı: Çiğdem Acı
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:
Sağlık alanında araştırma yapan araştırmacılar için bilimsel yayınları hızlı bir şekilde okumak ve analiz etmek çok önemlidir. Bu anlamda okuyucular genelde tam metin okumak yerine özet kısımları okumayı tercih etmektedir. Otomatik metin özetleme sistemleri insanlara bilgiye daha kısa sürede ulaşma fırsatı sağlamaktadır. Bu alana katkı sağlayan araştırmacılar için, konunun en önemli kısımlarını seçerek, sayfalarca süren yayınları kısa bir boyutta sunan özetler, daha kısa sürede çok daha fazla bilgiye ulaşma olanağı sunduğu için hayati önem arz etmektedir. Bu tez çalışmasında, sağlık alanında yayınlanmış akademik yayınların otomatik özetlenmesi ele alınmıştır. Bilimsel yayınlarda hali hazırda insan tarafından oluşturulmuş özet kısımları mevcuttur, çalışmadaki amaç otomatik özetleme sistemlerinde kullanılan algoritmalar ile genişletilmiş özetler elde edebilmek ve var olan algoritmaları veri kümesine uygulayarak kıyaslama yapmaktır. Bu konuda veri kümesine rastlanmadığı için, özgün bir veri kümesi oluşturulmuştur. Otomatik özetleme sistemlerinde kullanılan yöntemlerden biri olan çıkarıma dayalı özetleme yöntemlerinden, Terim Frekansı, Terim Frekansı ve Ters Belge Frekansı, TextRank, Latent Semantik Analiz ve Gizli Dirichlet Ayrımı, yorumlamaya dayalı özetleme yöntemlerinden ise T5 algoritması ve Üretici Ön-Eğitimli Dönüştürücü algoritmaları olmak üzere toplamda 7 farklı algoritmanın uygulandığı çalışmada, üretilen özetler, orijinal özetlere %76 oranında benzerlik göstererek, insanın oluşturduğu özetlemelere yakın sonuçlar elde edilmiştir. Bu çalışmanın doğal dil işleme alanında Türkçe çalışmalara veri kümesi ve uygulama anlamında katkı sağlanacağı düşünülmektedir.