Kütüphane danışma sorularının makine öğrenmesi yaklaşımıyla yanıtlanması: Akademik veri tabanları üzerine bir çalışma
Answering library consultation questions with a machine learning approach: A study on academic databases
Yazar: ERTUĞRUL BURAK EROĞLU
Danışman: DOÇ. DR. KASIM BİNİCİ
Çankırı Karatekin Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Bilgi ve Belge Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgi ve Belge Yönetimi = Information and Records Management
Dizin: Elektronik danışma hizmetleri = Electronic reference services ; Üniversite kütüphaneleri = University libraries

Özet:
Dünya genelinde bütün sorunların çözümü için kullanışlı tek bir makine öğrenmesi algoritmasının bulunmaması ve birçok bilim alanının çeşitli makine öğrenmesi algoritmalarını besleyerek alana özgü uygulamalarında bu algoritmaları tercih ediyor olması, Kütüphanecilik ve Bilgi Bilimi disiplininde gerçekleştirilen makine öğrenmesi projelerinde kullanışlı algoritmaların neler olduğunu merak konusu haline getirmiştir. Bu doğrultuda çalışmada, bilgi keşfi sürecinde herhangi bir konudaki bilgi kaynağı gereksinimini betimleyen doğal dil sorularının, makine öğrenmesi yaklaşımıyla yanıtlanmasını sağlamak için geliştirilen modelin ve uygun algoritmaların belirlenmesi hedeflenmiştir. 
Akademik veri tabanlarından elde edilen özniteliklerin oluşturduğu eğitim veri seti, çeşitli veri madenciliği işlemlerinden geçirilerek makinenin öğrenebileceği formata dönüştürülmüştür. Ardından kütüphane danışma birimlerine yöneltilmesi muhtemel, bir konu hakkında bilgi kaynağı gereksinimini betimleyen, doğal dil soruları taklit edilerek 7300 sorudan oluşan test veri seti hazırlanmıştır. Metin madenciliği ve doğal dil işleme teknikleriyle işlem süzgecinden geçirilen test veri setiyle modelin sınanması istenmiştir. Veri matrislerine uygun olan Destek Vektör Makinesi, Olasılıksal Sinir Ağı, K-En Yakın Komşu, Naive Bayes, Bulanık Mantık, Karar Ağacı ve Derin Öğrenme (DL4J) algoritmaları hem varsayılan ve hem de iyileştirilmiş hiper parametre ayarlarıyla test edilmiştir. En kullanışlı algoritma olduğu saptanan Destek Vektör Makinesinden %92,7 oranında başarım yüzdesi elde edilmiştir. Buna alternatif algoritmalar ise Derin Öğrenme (%72,3) ve Olasılıksal Sinir Ağı (%70,5) olarak belirlenmiştir.

Abstract:
The fact that there is no single machine learning algorithm useful for solving all problems worldwide and that many scientific fields feed various machine learning algorithms and prefer these algorithms in their field-specific applications has made it a matter of curiosity what the useful algorithms are in machine learning projects carried out in the discipline of Library and Information Science. In this regard, the study aims to determine the model and appropriate algorithms developed to ensure that natural language questions describing the information source requirement on any subject are answered with the machine learning approach in the knowledge discovery process. 
The training data set, consisting of features obtained from academic databases, was converted into a format that the machine can learn by going through various data mining processes. Then, a test data set consisting of 7300 questions was prepared by imitating natural language questions that describe the need for information sources on a subject that are likely to be directed to library information units. It was requested to test the model with the test data set filtered using text mining and natural language processing techniques. Support Vector Machine, Probabilistic Neural Network, K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, Fuzzy Logic, Decision Tree and Deep Learning (DL4J) algorithms suitable for data matrices were tested with both default and improved hyperparameter settings. Support Vector Machine, which was found to be the most useful algorithm, achieved a success rate of 92.7%. Alternative algorithms to this are determined as Deep Learning (72.3%) and Probabilistic Neural Network (70.5%).