İnternette heterojen veri kaynaklarından verinin toplanması, doğrulanması ve sorgulanması
Collecting, verifying, and inquiring data from heterogeneous data sources on the internet
Yazar: SERDAR KÜRŞAT SARIKOZ
Danışman: PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
Gazi Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Yapay zekâ alanındaki disiplinler arası araştırmalar ve teknolojik gelişmeler, heterojen veri kaynaklarından gelen büyük hacimli verilerin bilgi grafları sayesinde entegrasyonunu sağlayarak gerçek dünya sorunlarının çözümü ve büyük veri analitiğini olanaklı kılmıştır. Web üzerindeki heterojen veri kaynakları ile çalışmada, bağlantılı veri, anlamsal ağ ve bilgi graflarının entegrasyonu; veri kalitesi ve doğruluk keşfinin birlikte etkileşimini sağlam bir dijital çerçevede sunumunu sağlamaktadır. Bu çerçeve sadece bilginin zenginliğini ve erişilebilirliğini değil, aynı zamanda güvenilirliğini, doğruluğunu ve güvenilirliğini de sağlayarak bilgilerin tutarlılığını ve güvenilirliğini sağlayan dijital çağın önünü açmaktadır. Bir dil için KG oluşturmak, heterojen verilerin karmaşıklığı ve dinamik yapısı nedeniyle zorlukları beraberinde getirmektedir. Heterojen veri kaynakları üzerinden, heterojen bilgi ağlarının oluşturulmasında, saklanmasında, işlenmesinde, analiz edilmesinde ve karmaşık ilişkilerin çıkarılmasında; verimli ve etkin yeni algoritmalar geliştirilmesine ihtiyaç bulunmaktadır. Bu çalışmada, Türkçe diline yönelik olarak heterojen veri kaynaklarından bilgi çıkarımı, makine okunabilir formatta bilgi tabanının oluşturulması ve bilgilerin graf formatında gösterimini sağlayan özgün bir model geliştirilmiştir. Sistem, Wikipedia ve arama motorları üzerinden elde etmiş olduğu veriler üzerinden bilgi çıkarımını, bilgi tabanına eklenmesine yönelik gerekli işlemleri, oluşturmuş olduğu referans bilgi tabanı aracılığı ile bilgilerin doğrulanmasını gerçekleştirilmektedir. Çalışma kapsamında önerilen özgün modelin benzersiz mimarisi, farklı alanlardaki farklı problemlere ve görevlere uyarlanmasına olanak sağlamaktadır. Bu esneklik, modelin çeşitli alanlarda kullanılabilirliğini ve uygulanabilirliğini artırmaktadır. Bununla birlikte Türkçe dilinde Web ölçekli ve genel amaçlı bir bilgi grafı sunması nedeniyle mevcut literatürdeki bir boşluğu doldurmaktadır. Önerilen sistem aynı zamanda arama motorlarına özgün unutulma hakkı ve güvenli arama gösterimini de sunmaktadır.

Abstract:
Interdisciplinary research and technological developments in the field of artificial intelligence have enabled the integration of large volumes of data from heterogeneous data sources through knowledge graphs, enabling the solution of real world problems and big data analytics. In working with heterogeneous data sources on the Web, integrating linked data, semantic networks, and knowledge graphs enables the interaction of data quality and truth discovery to be presented in a robust digital framework. This framework paves the way for a digital age that ensures not only the richness and accessibility of information but also its reliability, accuracy, and trustworthiness, ensuring consistency and trustworthiness of information. Creating a QA for a language brings challenges due to heterogeneous data's complexity and dynamic nature. New efficient and effective algorithms are needed for creating, storing, processing, analyzing, and extracting complex relationships from heterogeneous data sources. This study developed a novel model for extracting information from heterogeneous data sources, creating a machine-readable knowledge base, and representing the information in graph format for the Turkish language. The system performs information extraction through the data obtained from Wikipedia and search engines, the necessary operations for adding to the knowledge base, and the verification of the information through the reference knowledge base it has created. The unique architecture of the original model proposed in this study allows it to be adapted to different problems and tasks in different fields. This flexibility increases the usability and applicability of the model in various fields. In addition, it fills a gap in the existing literature by providing a Web-scale and general-purpose knowledge graph in the Turkish language. The proposed system also gives search engines a unique right to be forgotten and a secure search representation.