Bilimsel materyaller için soru- cevap sohbet robotu tasarımı ve uygulaması geliştirilmesi
Question-answer chatbot design and application development for scientific materials
Yazar: HALİL HAKAN SARIÇİÇEK
Danışman: PROF. DR. İMAN ASKERBEYLİ
Ankara 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
Dizin: Doğal dil işleme = Natural language processing ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Bu tez çalışmasında, bilimsel materyaller için soru-cevap sohbet robotu tasarımı ve uygulaması geliştirilmiştir. Doğal Dil İşleme (NLP) ve Büyük Dil Modelleri (LLM) kullanılarak kullanıcıların bilimsel sorularına doğru yanıtlar verebilen bir sohbet robotu geliştirilmesi amaçlanmıştır. Metin işleme ve yanıt üretme süreçlerini optimize etmek için GPT-2, AutoTokenizer ve PyTorch gibi araçlar kullanılmıştır. 
Sohbet robotunun kullanıcı deneyimi üzerindeki etkisi, anket yöntemi ile analiz edilmiştir. Anket sonuçları, sohbet robotunun ürettiği metinlerin akademik soru-cevap olarak anlamlı olduğunu ve özellikle Psikoloji alanında %78 başarı oranı ile yüksek performans gösterdiğini ortaya koymuştur. Bilgisayar Mühendisliği, Tıp, Uluslararası Ticaret ve Fen Bilgisi Öğretmenliği alanlarında elde edilen başarı oranları da incelenmiştir. Bilgisayar Mühendisliği alanında, genel kısa sorularda %59, genel uzun sorularda %63, detaylı kısa sorularda %60, detaylı uzun sorularda %66 başarı oranı elde edilmiştir. Tıp alanında, genel kısa sorularda %51, genel uzun sorularda %62, detaylı kısa sorularda %56, detaylı uzun sorularda %59 başarı oranına ulaşılmıştır. Uluslararası Ticaret alanında, genel kısa sorularda %57, genel uzun sorularda %59, detaylı kısa sorularda %58, detaylı uzun sorularda %67 başarı oranı sağlanmıştır. Fen Bilgisi Öğretmenliği alanında ise genel kısa sorularda %57, genel uzun sorularda %58, detaylı kısa sorularda %52, detaylı uzun sorularda %60 başarı oranı kaydedilmiştir.
Çalışma sonunda elde edilen sonuçlar, modelin akademik soru-cevap gibi özelleşmiş bir alan için yüksek bir başarı gösterdiğini ortaya koymaktadır. Bu tez, akademik alandaki sohbet robotlarının potansiyel kullanımını ve gelecekte yapılacak araştırmalar için önerileri kapsamlı bir şekilde ele almaktadır. Bu çalışma, büyük dil modellerinin tekniklerinin entegrasyonu ile akademik alanda daha etkili çözümler sunulabileceğini göstermektedir.

Abstract:
In this thesis, a question-answer chatbot design and application have been developed for scientific materials. The aim was to develop a chatbot capable of providing accurate answers to users' scientific questions using Natural Language Processing (NLP) and Large Language Models (LLM). Tools such as GPT-2, AutoTokenizer, and PyTorch were used to optimize text processing and response generation processes.
The impact of the chatbot on user experience was analyzed through surveys. The survey results revealed that the texts produced by the chatbot were meaningful as academic question-answer pairs and showed high performance, especially in the field of Psychology, with a success rate of 78%. The success rates achieved in the fields of Computer Engineering, Medicine, International Trade, and Science Education were also examined. In the field of Computer Engineering, a success rate of 59% was obtained for general short questions, 63% for general long questions, 60% for detailed short questions, and 66% for detailed long questions. In the field of the Medicine, a success rate of 51% was obtained for general short questions, 62% for general long questions, 56% for detailed short questions, and 59% for detailed long questions. In the field of International Trade, a success rate of 57% was obtained for general short questions, 59% for general long questions, 58% for detailed short questions, and 67% for detailed long questions. In the field of Science Education, a success rate of 57% was obtained for general short questions, 58% for general long questions, 52% for detailed short questions, and 60% for detailed long questions.
The results obtained from the study indicate that the model shows high success in specialized areas such as academic question-answering. The thesis comprehensively addresses the potential use of chatbots in the academic field and provides suggestions for future research. The study demonstrates that more effective solutions can be offered in the academic field through the integration of large language model techniques.