İngilizce yazımında dil bilgisel hata düzeltme modellerinin karşılaştırılması
A comparison of grammatical error correction models in english writing
Yazar: KADİR EKER
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MELTEM KURT PEHLİVANOĞLU
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Dil bilgisel hata düzeltme, yazılı metinlerdeki dilbilgisi, imla ve sözcük kullanımı hatalarını tespit edip düzeltme işlemidir.Metinlerdeki dilbilgisi hataları okuyucunun metni anlamasını zorlaştırabilir ve iletişimi olumsuz etkileyebilir. Doğru dilbilgisi kullanımı, yazılı metinlerin daha profesyonel ve anlaşılır olmasını sağlamakta ve iletişimin gücünü arttırmaktadır. Editörler ve düzeltmenler metinler okurken dilbilgisi hatalarını belirleyip düzeltme yapabilir. Ancak manuel olarak  yapılan bu işlem oldukça uzun bir zaman almaktadır. Teknolojinin gelişmesi ile otomatik hata düzelten yapay zeka destekli araçlar geliştirilmiştir.
  
Bu tez üç önemli yenilik içermektedir. İlk olarak, çeşitli dil modelleri kullanılarak dil bilgisel hata düzeltme amacı ile bir çerçeve geliştirilmiştir.Bu çerçevede, Lang-8 veri setinin bir parçası ile eğitilen T5, bir derin öğrenme modeli olan Attention BiLSTM, uygulama programlama arayüzü aracılığı ile erişilen ChatGPT ve LanguageTool modelleri yer almaktadır. İkinci olarak, ChatGPT kullanılarak siber güvenlik konularıyla ilgili 2000 adet dil bilgisel hata içeren cümleden oluşan GECwChatGPT adlı yeni bir GEC veri kümesi oluşturulmuştur. Bu cümlelerin düzeltilmiş halleri ana dili İngilizce olan kullanıcı tarafından oluşturulmuş, daha sonra bu veri kümesi üzerinde farklı modellerinin başarımı karşılaştırılmıştır. Son olarak; T5, Attention BiLSTM, ChatGPT, LanguageTool ve Google Bard dil modellerinin başarımları bu kez JFLEG veri setinin test bölümünde karşılaştırılarak sunulmuştur. Hem  GECwChatGPT, hem de JFLEG  test veri kümesi üzerinde önceden eğitilen T5 dil modeli en yüksek başarım sağlarken, Attention BiLSTM modeli ise en başarısız dil bilgisel hata düzeltme modeli olmuştur.

Abstract:
Grammatical error correction is the process of identifying and rectifying grammar, spelling, and word usage mistakes in written texts. Grammatical errors in texts can make it difficult for the reader to understand the content and can have a negative impact on communication. Proper grammar usage helps make written texts more professional and comprehensible, enhancing the power of communication. Editors and proofreaders can identify and correct grammar errors while reading texts, but manually performing this task can be time-consuming. With the advancement of technology, automated artificial intelligence-supported tools for error correction have been developed. 

This thesis encompasses three significant innovations. Firstly, a framework for grammatical error correction has been developed using various language models. This framework includes the T5 model trained with a portion of the Lang-8 dataset, a deep learning model Attention BiLSTM, ChatGPT, and LanguageTool models accessed through an API. Secondly, a new GEC dataset called GECwChatGPT has been created, comprising 2000 sentences with grammatical errors related to cybersecurity using ChatGPT. The corrected versions of these sentences have been generated by a user whose native language is English, and subsequently, the performance of different models on this dataset has been compared. Lastly, the performances of T5, Attention BiLSTM, ChatGPT, LanguageTool, and Google Bard language models have been compared on the test part of the JFLEG dataset. Both GECwChatGPT and JFLEG test datasets show that the pre-trained T5 language model achieves the highest performance, while the Attention BiLSTM model performs the least effectively in grammatical error correction.