Dijital asistanlar için melez sınıflandırıcı: ontoloji tabanlı çoklu alanlı niyet havuzu yöntemi
Hybrid classifier for digital assistants: ontology-based multi-domain intent pooling method
Yazar: ENES BULUT
Danışman: PROF. DR. MURAT OSMAN ÜNALIR
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bilgi çıkarımı = Information extraction ; Chatbot = Chatbot ; Derin öğrenme = Deep learning ; Doğal dil işleme = Natural language processing ; Ontoloji = Ontology

Özet:
Bu tezde dijital asistanların anlamlandırma yetkinlikleri ve kapsayıcılık problemleri üzerinde durulmakta ve bu problemlere yönelik çözüm sunan ontoloji tabanlı melez bir niyet havuzu yöntemi önerilmektedir. 

Önerilen yöntemle, daha önceden geliştirilmiş dijital asistanlar için tanımlanmış etki alanı ontolojilerin genişletilmesi, daraltılması ya da yeniden kullanılması ile yeni bir dijital asistan geliştirme maliyetinin azaltılması hedeflenmiştir. Mevcut dijital asistanların kapsamlarını oluşturan ontolojiler, etki alanı değişikliklerinin etkin olarak takip edilmesi yönünde de fayda sağlamaktadır.

Önerilen yöntemi kullanarak geliştirilen Türkçe Bankacılık Ontolojisinin, bankacılık alanı etki alanlarını kapsamasının yanı sıra, Açık Bankacılık için genişletilmiştir. Ontolojinin alan kavramlarını temsil gücünden faydalanılarak, derin öğrenme modellerinin eğitildiği ve bu derin öğrenme modellerinin dijital asistanların Doğal Dil Anlama bileşeni olarak konumlandırıldığı melez bir yapı ortaya konmuştur. Önerilen yapının sağladığı katkıyı ölçmek için, yinelemelerden oluşan bir deneyimleme süreci tasarlanmış ve raporlanmıştır. Bununla beraber, ontoloji kullanılan yöntemin sağladığı anlamsal zenginlik raporlanmıştır.

Tezin temel çalışma odağı olan ontoloji tabanlı çok alanlı niyet havuzu yöntemiyle beraber ortaya konan etiketleme ile yarı otomatik ontoloji geliştirme yaklaşımı, Türkçe bankacılık ontolojisi ve üretilen tüm bileşenlerin kullanıldığı melez dijital asistan mimarisi detaylı olarak açıklanmaktadır.

Abstract:
In this thesis, the problems of semantic competence and inclusiveness of digital assistants are emphasized. A hybrid framework using an ontology-based intents method is proposed to solve these problems.

It is aimed to reduce the cost of developing a new digital assistant by expanding, contracting or reusing domain ontologies that have already been defined for previously developed digital assistants. Additionally, the ontologies that define the scopes of existing digital assistants are also beneficial in terms of effectively tracking domain changes and applying them to the digital assistant.

Along with covering the banking domain domains, the Turkish Banking Ontology developed using the proposed methodology has been extended for Open Banking. A hybrid framework is proposed where deep learning models are trained, and these deep learning models are implemented as the Natural Language Understanding component of digital assistants by utilizing the ontology's ability to represent domain concepts. An iterative experimentation process is designed and reported to measure the contribution of the proposed framework. In addition, the semantic richness provided by the method using ontology is reported.

The semi-automatic ontology development approach with tagging, the Turkish banking ontology and the hybrid digital assistant architecture using all the developed components are described in detail, along with the ontology-based multi-domain intents method, which is the main focus of the thesis.