Anlamsal web tabanlı bir doğal dil soru-cevap sistemi
A semantic web based natural language question answering system
Yazar: ABDULLAH TALHA KABAKUŞ
Danışman: DOÇ. DR. AYDIN ÇETİN
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Linked Data, web üzerinde tanımlı kendi alanlarında uzmanlaşmış bilgi bankalarını birbirleriyle ilişkilendirerek aranan herhangi bir konu hakkında detaylı bilgi elde edilmesini amaçlamaktadır. Bu bağlamda bilgi bankaları, kendisi üzerinde arama yapılabilmesi için son nokta servis arayüzleri sunmaktadır. Ancak bu servisler üzerinden sorgulamaların sadece SPARQL kullanılarak yapılabilmesi nedeniyle oldukça önemli sayıdaki web kullanıcıları bu servislerden yararlanamamaktadır. Tez çalışmasında bu kısıtları gidermek amacıyla doğal dil sorularını algılayarak Linked Data üzerinden cevaplayan semantik web sistemi geliştirilmiştir. Sistemin başarım ölçütleri olarak doğru cevabın bulunması ve doğru cevabın elde edilme süresi esas alınmıştır. Sistemde bilgi bankalarının son nokta servis arayüzlerinde sunulmayan sayfalama, dinamik sonuç sayısı tanımlama, sesli arama ve cevap alma, geliştirici tanımlı soru-cevap yedeklemesi, sosyal medya tümleştirmesi, anlık imla denetimi özellikleri sunulmuştur. Cevap hedef kümesine göre sonuç sayesinde dinamik olarak son kullanıcı tarafından ayarlanabilmektedir. Farklı türdeki sorular üzerinde yapılan testlerde dinamik sayfalama sayesinde cevap süresinde 2 ile 2,5 kat arasında iyileştirme elde edilmiştir. Sorulan sorulara cevap alınamama olasılığına karşın benzetim tabanlı tavsiye modulü sisteme tümleştirilmiştir. Sistemin varsayılan soru-cevap yedekleme süresi bir ay olarak ayarlanmıştır. Varsayılan soru-cevap yedekleme süresi üzerinden yapılan testlerde cevap kümesinin boyutuna bağlı olarak sistemin cevap alma süresinde 2 ile 12 kat arasında iyileştirme elde edilmiştir.

Abstract:
Linked Data project is aimed to give more details on any subject through the big knowledge bases defined on the web. In this context, knowledge bases offer endpoint service user interfaces to query their data. Because of the SPARQL query language limitation of these knowledge bases, significant number of web users are unable to benefit from these services. In this thesis, a semantic web based natural language question answering system over Linked Data was developed to eliminate this limitation. Performance criteria were defined as system's ability to retrieve right answers and its related response time. Features which are not provided by knowledge bases endpoint services such as paging, dynamic paging, voice search and answer vocalization, question-answer caching, social media integration and live spell checking were added to the developed system. The number od retrieved answers per page can be dynamically set by end users through answer-target set. Tests on different type of natural language questions show that developed system's question answering performance is improved by dynamic paging between 2-2,5 times. With considering it is not always possible to get answers for all questions, a recommendation module based on similarity is integrated into system. System's default question and answer caching duration was set as one month. Tests under default caching duration show that system's question answering performance was accelerated between 2 and 12 times according to size of answer sets.