Yapay zeka kullanarak Arapça doğal dil işleme doğruluğunun iyileştirilmesi
Improving Arabic natural language processing accuracy using artificial intelligence
Yazar: MOUNIA LAADJ
Danışman: DOÇ. DR. NURULLAH YILMAZ
Atatürk Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Arap Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Doğu Dilleri ve Edebiyatı = Eastern Linguistics and Literature

Özet:
Bu tez, yapay zekâ teknolojilerinin Arapça doğal dil işleme (NLP) üzerindeki
etkisini inceleyerek, bu alandaki doğruluk oranını artırmayı amaçlamaktadır. Arapça'nın
kendine özgü zorlukları olan morfolojik karmaşıklık, lehçeler ve bağlama bağlı anlam
değişiklikleri gibi özellikleri, NLP tekniklerinin etkili bir şekilde uygulanmasını
zorlaştırmaktadır. Bu zorlukları aşmak için çeşitli yapay zekâ yöntemleri (makine
öğrenimi, derin öğrenme ve Transformer tabanlı modeller) kullanılmış, veri setlerinin ön
işleme ve etiketleme süreçleri optimize edilmiştir.
Araştırma, geniş kapsamda Arapça metin veri setleri kullanarak çeviri, duygu
analizi ve metin sınıflandırması gibi uygulamalarda yapay zekâ modellerinin
performansını değerlendirmiştir. Çalışma sürecinde TensorFlow ve PyTorch gibi derin
öğrenme kütüphaneleri, hiperparametre optimizasyonu ve çapraz doğrulama teknikleri
kullanılmış; geliştirilen modellerin doğruluğu çeşitli metriklerle analiz edilmiştir.
Bulgular, Arapça NLP'nin başarısının, veri kalitesi ve özelleştirilmiş algoritmalarla
önemli ölçüede iyileştirilebileceğini göstermiştir.
Tez, Arapça'nın dijital dünyaya entegrasyonunu kolaylaştıracak ve çok dilli
platformlarda etkili bir kullanım sağlayacak tekniklerin geliştirilmesine katkıda
bulunmaktadır. Elde edilen sonuçlar, doğruluk oranlarının artmasıyla Arapça'nın çeşitli
alanlarda daha geniş bir kullanım alanı bulabileceğini ortaya koymuştur. Gelecekte, farklı
lehçeler ve bölgesel çeşitlilikler dikkate alınarak daha kapsamlı çalışmalar
yapılmsıönerilmektedir.
Anahtar Kelimeler: Yapay zekâ, Arapça, Doğal dil işleme (NLP), Morfolojik
karmaşıklık, Lehçeler, Bağlama bağlı anlam, Derin öğrenme, Makine öğrenimi,
Transformer tabanlı modeller, Veri setleri, Çeviri, Duygu analizi, Metin sınıflandırması,
Hiperparametre optimizasyonu, Dijital entegrasyon.

Abstract:
This thesis examines the impact of artificial intelligence technologies on Arabic
natural language processing (NLP) and aims to enhance the accuracy of this field.
Arabic's unique challenges, such as morphological complexity, dialectal variations, and
context- dependent meaning shifts, make the effective application of NLP techniques
difficult. To address these challenges, various Al methods (machine learning, deep
learning, and Transformer-based models) were employed, and preprocessing and labeling
processes for datasets were optimized.
The research evaluated the performance of Al models in applications such as
translation, sentiment analysis, and text classification using extensive Arabic text
datasets. TensorFlow and PyTorch deep learning libraries were utilized during the study,
along with hyperparameter optimization and cross-validation techniques. The accuracy
of the developed models was analyzed using various metrics. The findings demonstrated
that the success of Arabic NLP could be significantly improved with high-quality data
and tailored algorithms.
The thesis contributes to the development of techniques that facilitate the
integration of Arabic into the digital world and enable effective use on multilingual
platforms. The results indicate that increasing accuracy rates will expand the applicability
of Arabic in various fields. Future studies are recommended to focus on diverse dialects
and regional variations for a more comprehensive approach.
Keywords : Artificial intelligence, Arabic, Natural language processing (NLP),
Morphological complexity, Dialectal variations, Context-dependent meaning, Deep
learning, Machine learning, Transformer-based models, Datasets, Translation, Sentiment
analysis, Text classification, Hyperparameter optimization, Digital integration.