İş isteklerindeki Türkçe metinlerin doğal dil işleme yöntemleri kullanılarak analizi
Analysis of text in job requests using natural language processing methods
Yazar: CEREN ÖZKAN
Danışman: PROF. DR. KEMAL ÖZKAN
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüzde teknolojinin hız kesmeden ilerlemesi, yapay zeka ve doğal dil işleme alanındaki gelişmeleri de artırmaktadır. Yapay zeka, makinelerin öğrenme, problem çözme, dil anlama, algılama ve karar verme gibi karmaşık görevleri gerçekleştirebilme yeteneklerini geliştirmeyi hedeflemektedir. Doğal Dil İşleme, bilgisayarların insan dilini anlama, yorumlama, üretme ve işleme yeteneği üzerine odaklanan bir alanı ifade etmektedir. Doğal dil işleme ve yapay zekanın birlikte kullanılması birçok sektörde inovatif uygulamaların ortaya çıkmasına olanak sağlamıştır. Yapılan tez çalışması kapsamında şirket içerisinde geliştirilip kullanılmakta olan iş istek uygulamasında bulunan iş istek açıklamalarının kategorilerinin tahminlemesi üzerine çalışılmıştır. Girilen açıklama metinlerinden kategori tahminlemesi yapan bir sistem geliştirilmiştir. Çalışmada ön eğitimli doğal dil işleme modellerinden Bert, DistilBERT, Electra ve ConvBERT modelleri kullanılmıştır. Veri seti bu modeller ile eğitildikten sonra kategori tahminlemesi yapılmıştır. Gerçekleştirilen çalışma sonucunda en yüksek doğruluk %89 başarı değeri ile ConvBERT modelinde elde edilmiştir. Çalışmanın ikinci kısmında ConvBERT modelinde elde edilen sonuçlar Lime (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) açıklanabilir yapay zeka modeli kullanılarak sistemin tahminlemeyi nasıl yaptığı üzerine çalışılmıştır. Bu sayede modelde ki tahminleme süreci açıklanabilir bir hale getirilerek açıklanabilir yapay zeka ile doğal dil işlemenin birlikte kullanıldığı bir tahminleme sistemi geliştirilmiştir.

Abstract:
Nowadays, the unabated advancement of technology also increases the developments in artificial intelligence and natural language processing. Artificial intelligence aims to improve the ability of machines to perform complex tasks such as learning, problem solving, language understanding, perception and decision making. Natural Language Processing refers to a field that focuses on the ability of computers to understand, interpret, produce and process human language. The combined use of natural language processing and artificial intelligence has enabled the emergence of innovative applications in many sectors. Within the scope of the thesis study, a study was performed to estimate the categories of job request statements in the job request application developed and used within the company. A system that makes category predictions from entered description texts has been developed. In the study, pre-trained natural language processing models Bert, DistilBERT, Electra and ConvBERT were used. Category prediction was made, after the data set was trained with these models. As a result of the study, the highest accuracy was obtained in the ConvBERT model with a success rate of 89%. In the second part of the study, the results obtained in the ConvBERT model were examined and how the system made the prediction using the Lime (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) explainable artificial intelligence model. In this way, the prediction process in the model has been made more clear and a the system has been developed in which explainable artificial intelligence and natural language processing are used together.