Metin madenciliği
Bu konu başlığı altında 52 tez
Fikrî hak boyutuyla yapay zekâ
Geleneksel bir tanımı bulunmamasına rağmen, yapay zekâ, genellikle insan zekâsıyla ilişkilendirilen işlevleri, sınırlı insan müdahalesiyle ya da hiç insan müdahalesi olmadan gerçekleştirme yeteneği olarak tanımlanabilir. Hayatımızın hemen her alanında karşımıza çıkan yapay zekâ gittikçe gelişmekte ve gerek toplumsal gerek ekonomik alanda önemi her geçen gün artarak önemli tartışmaları gündeme getirmektedir. Hukukun pek çok dalında da bu gelişmelere bağlı olarak yeni düzenlemeler yapılması gerekmektedir. İlgili alanlardan biri de fikir ve sanat eserleri hukuku olarak karşımıza çıkmaktadır. Yapay zekânın gelişerek yaratıcılık alanına giren ürünler üretmesi bir yandan fikir ve sanat eserleri hukukunun insan merkezli tutumunun yeniden sorgulanmasına neden olmakta bir yandan da söz konusu ürünlerin üretilmesinde çok sayıda eser niteliğinde verinin kullanılması, yapay zekânın gelişimine bağlı menfaatler ile eser sahiplerinin fikrî hakka dayalı menfaatlerini karşı karşıya getirmektedir. Bu tezde temel olarak yapay zekâ, insanlar tarafından üretildiğinde eser olarak kabul edilebilecek ürünler ürettiğinde, bu ürünlerin fikrî hak ile korunması gerekip gerekmediği ve söz konusu ürünlerin meydana getirilmesi için kullanılan eser niteliğindeki verilerin eser sahiplerinin fikrî haklarını ihlal edip etmediği sorunları ele alınmaktadır. Ayrıca, bu sorunlara ilişkin olası çözüm önerileri tartışılmaktadır. Başka bir deyişle bu tezde yapay zekâ girdi ve çıktıları fikrî hak koruması temelinde ele alınmaktadır. Birçok ülkede tezde ele alınan sorunları tartışmak, çözüm önerilerinde bulunmak, bu konularda bilgi ve görüş alışverişinde bulunmak amacıyla istişare toplantıları gerçekleştirilmiş, çeşitli yasal girişimler başlatılmıştır. Yine söz konusu sorunlar, öğretide derin tartışmaları beraberinde getirmiş ve uyuşmazlıklar mahkemeler nezdinde incelenmeye başlanmıştır. Türk hukukunda ise mevcut düzenlemeler kapsamında işaret edilen sorulara cevap verme konusunda tereddüt yaşanmakta ve bu tereddütleri gidermek adına henüz bir mevzuat çalışması da yürütülmemektedir. Konuya ilişkin öğretide yer alan çalışmalar da diğer ülkelere kıyasla az sayıda olup ileri sürülen görüşler ise birbirinden farklılaşmaktadır. Bu çalışmada, karşılaştırmalı hukukta yapılan yasa değişikliklerinden ve öğretide yer alan görüşlerden de yararlanılarak bunların fikrî mülkiyet hukukunun amaç ve ilkelerine ve Türk Fikir ve Sanat Eserleri Hukukuna uyumluluğunun ele alınması hedeflenmektedir. Ardından olası yasa değişikliklerine ilişkin çeşitli önerilerde bulunulması amaçlanmaktadır. Belirtilen çerçevede, söz konusu tez ile Türk Hukukundaki önemli bir eksikliğin giderilmesine katkıda bulunulması hedeflenmektedir. Anahtar Kelimeler: Yapay Zekâ, Fikrî Hak, Eser ve Eser Sahibi, Yapay Zekâ Girdi ve Çıktıları, Metin ve Veri Madenciliği.
Tüketici perspektifli sürdürülebilir tüketim çalışmalarının metin madenciliği ile analizi
Küresel çevresel krizin giderek arttığı dünyamızda sürdürülebilirlik kavramı son dönemlerin en önemli konularından biri haline gelmiştir. Sürdürülebilir olmayan üretim ve tüketim günümüzde insanlığı ve gelecek nesilleri tehdit eden en büyük unsurlardan birisidir. Çalışmanın amacı sürdürülebilir tüketim kavramını tüketici perspektifinden ele alan ulusal ve uluslararası yazındaki çalışmaları metin madenciliği yöntemi ile analiz etmektir. Metin madenciliği, çeşitli formatlardaki metinler aracılığıyla faydalı bilgilerin çıkarılmasında insan faaliyetlerini destekleyen teknolojik bir yaklaşım olarak ortaya çıkmaktadır. Çalışmada 35 Türkçe ve 206 İngilizce makale metin madenciliği yöntemleri ile analiz edilmiştir. Böylelikle şimdiye kadar Dünya'da yapılmış olan tüketici yönlü sürdürülebilir tüketim çalışmalarına genel bir bakış sağlayarak tüketici değişkenlerinin tespit edilmesinin yanı sıra, literatürde eksik kalan yönlerin tamamlanması açısından da yol gösterici bir kaynak olacağı düşünülmektedir.
No-SQL veritabanları üzerinde bir metin madenciliği uygulaması
Büyük veritabanlarında dağınık bulunan bilgileri anlamlandırmak veya ilişkilendirmek pek kolay olmamaktadır. Projede metin madenciliğinin temel kategorileri olan sınıflandırma, birliktelik analizi, bilgi çıkarım ve kümeleme işlemleri dikkate alınarak dağınık yapıda bulunan verilerin NoSQL MongoDB üzerine aktarılması sağlanacaktır. Metin madenciliği için kullanılacak yapay zeka algoritmalarının NoSQL üzerinde verinin anlam kazanma sürecinde performans ölçümleride dikkate alınacaktır.
Kadına yönelik şidettin dijital iletişim perspektifinden incelenmesi: Türkçe ve İngilizce Twitter paylaşımlarının karşılaştırılmalı analizi
Günümüzde teknolojinin gelişmesiyle beraber iletişim farklı boyutlara ulaşmıştır ve dijital iletişim kanalları yaygın bir şekilde kullanılır hale gelmiştir. Bu yüksek lisans tezinin amacı kadına yönelik şiddet konusunu dijital iletişim perspektifinden değerlendirmektir. Bu maksatla, öncelikle medyada kadın temsili ve sonraki bölümde ise şiddet konusu detaylı bir şekilde ele alınmıştır. Çalışmanın araştırma bölümünde ise kadına yönelik şiddetle mücadele eden kadın kuruluşlarının ve platformlarının Twitter hesaplarında yer alan, kadına yönelik şiddet konusunu içeren paylaşımlar Türkçe ve İngilizce olarak karşılaştırılmıştır.
Extending the boundaries in descriptive translation analysis: A text mining approach
The notion of 'translational norms' was introduced by Gideon Toury in the late 1970s within Descriptive Translation Studies (DTS). The aim was to describe and explain translations to make generalizations regarding translational behavior. Toury deems examination of everything "untenable" due to human limitation. In this thesis, I argue that text mining can facilitate exhaustive analysis on 'operational norms.' Text mining is the automated analysis of text data to extract and discover new information. For the purpose of this research, a customized tool was designed by a software developer. In order to test the effectiveness of the software versus human effort, the corpus of a master's thesis was taken as a reference point to compare the results. The corpus underwent a preparation stage for achieving optimal results. After processing the corpus, operational norms were extracted to be interpreted. Consequently, the study provides results that cannot be obtained by sole human effort and enables researchers to gain further insights about the analyzed translations. This research therefore has a potential for making notable contribution to DTS. Further efforts are needed to improve the tool and verify its viability for different text types to ensure such contribution.
İstanbul gayrimenkul ilanlarının metin madenciliği ve konu modellemesi ile analizi
The purpose of this research is to investigate the topics embedded in the real estate post descriptions of Istanbul using Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modelling method. By applying LDA to the announcements of real estate advertisements; the topics used to attract the attention of the consumers, the probabilities of the topics and the frequent words are determined. These figures are also evaluated by location, type of property and transaction type. Finally, human development levels of the districts are used to compare and understand the text patterns used in the posts of real estates at different regions of Istanbul.
Makine öğrenmesi yaklaşımı ile e-ticaret sitesi uygulamalarının müşteri yorumlarına yönelik duygu analizi
Bu tez çalışmasında, başta kullanıcılar olmak üzere e-ticaret platformlarının yapımcıları için de fayda sağlamak amacıyla, doğal dilde yazılmış ürün veya hizmet yorumlarından özet bilgi çıkaran bir sistem tasarlamak amaçlanmıştır. Türkiye'de önde gelen üç büyük e-ticaret firmasının Google Play marketi üzerinden Python dili kullanılarak veri kazıma yöntemi ile elde edilen kullanıcıların yorumlarından yola çıkılarak yorumların, Python dili kullanılarak Google Colab platformu üzerinde duygu analizi gerçekleştirilerek elde edilen bulgular sunulmuştur. Google Play üzerinde bu uygulamaların milyonlarca yorumu bulunmaktadır. Bu yorumlar, uygulamanın yapımcılarına ve kullanıcıya çok değerli bilgiler sunmaktadır. Bunlar, şirket hakkında olumlu-olumsuz yorumlar, kargo şikayetleri, ürün memnuniyetleri ve hatta uygulama hatalarını bile içerebilmektedir. Tez çalışması kapsamında ve sonucunda elde edilen tüm veriler duygu analizi, makine öğrenmesi yöntemleri ile analiz edilerek sonuçlar uygulamalar açısından karşılaştırılmıştır.
An analysis of The Central Bank of The Republic of Türkiye (CBRT)'s monetary policy communication with text mining
In the last twenty years, most of the central banks have started to use short term interest rates as a main monetary policy tool to control inflation. Moreover, communication strategy has become one of their most important policy tools through time. Especially, after the 2008 Global Financial Crisis, when the nominal interest rates hit the zero lower bound, central banks have used communication policy very effectively to form expectations. As a result of these developments, there is a growing body of literature examining the communication strategies of central banks. Advances in text mining literature also enables to analyze central bank texts by using alternative methods. Under this background, this thesis analyses the Central Bank of the Republic of Türkiye's (CBRT) Monetary Policy Committee decision announcements for the period 2006-2020. In the analysis, different text mining techniques, data cleaning and preprocessing, descriptive text statistics and sentiment analysis of announcements, and machine learning applications are used and contributions to policy making process are discussed.
Yeni toplumsal hareketler bağlamında Gezi Parkı Olayları'nın alternatif medya ve ana akım medyada sunulma biçimlerinin karşılaştırmalı analizi
Yeni toplumsal hareketlerin medya ile karşılıklı bağımlı bir ilişkisi bulunmaktadır. Bu çalışmada ana akım ve alternatif medyanın toplumsal hareketleri yansıtma ve haber alma aracı olarak konumu Türkiye'deki Gezi Parkı Olayları örneği üzerinden haber içerikleri düzeyinde analiz edilmektedir. Türkiye'deki medyanın toplumsal hareketleri nasıl aktardığının cevabını arayan çalışma, ana akım ve alternatif medyanın konumunu analiz etmek ve karşılaştırmalı bir yaklaşım ile aralarındaki farklılıkları ortaya koymayı amaçlamaktadır. Çalışma kapsamında Türkiye'de internet üzerinden yayın yapan beş haber sitesinin Gezi Parkı Olayları'nı nasıl anlamlandırdıkları, haberleri nasıl çerçeveledikleri, kamuoyu oluştururken hangi söylemsel pratiklere başvurdukları, ideolojik olarak nasıl konumlandıkları analiz edilmektedir. Öncelikle toplumsal hareketler, çerçeveleme, alternatif medya ve ana akım medyaya ilişkin kuramsal ve kavramsal arka planın sunulduğu çalışmada; beş haber sitesinin 28 Mayıs 2013 - 28 Haziran 2013 tarihleri arasında yayımladıkları haberler; çerçeve analizi, uyum analizi ve metin madenciliği yöntemleri aracılığıyla karşılaştırmalı analize tabi tutulmaktadır. Çalışma, toplumsal ve siyasal alanda önemli bir işleve sahip olan yeni toplumsal hareketler ve medya çalışmaları üzerine olan literatüre katkı sağlamaktadır.
Yemek tariflerini etiketleme ve çizge üretimi
Processing instructions is significant to accomplish daily tasks. Instructions can be found in many different forms for a variety tasks. Machine understanding of instructions, similarly, can be beneficial for artificial agents/robots to perform a task automatically. Building systems checking if a task is carried-out in conformity with the instructions is important for many mission critical tasks, for instance factories, workers who repair the electronic devices etc. In this thesis, it is aimed to automatically extract the steps of a certain task with the aid of instructions. Instructions dataset is needed to train model and extract the steps of a task. Recipes are the examples of instructions that are easy to follow and can be found in large quantities. Understanding of how to cook a recipe step by step requires extraction of course of actions, ingredients, tools and, the relationships between each other through Natural Lan- guage Processing (NLP) Techniques. Supervised and rule-based model is proposed to clarify and extract actions and components. Instead of a fully supervised method, NLP Techniques are used to find relations between components and actions in the text. The workflow of the recipes are finally produced by a rule-based method. When compared to a state-of-the-art unsupervised method which models the task as a whole, the proposed method benefits from the output of smaller and well-studied NLP Techniques.
Bilgi yönetiminde veri ve metin madenciliği: Bir dijital içerik analizi uygulaması
Bu çalışmada, organizasyonlarda bilgi yönetimi kavramı kapsamında dijital içerik yayınlayan bir organizasyondan elde dilen ham veriler işlenerek ilgili organizasyon için iki farklı analiz yapılmış ve analizler sonucu değerli bilgiler üretilmiştir. Araştırmanın ilk analizinde, yayınlanan içeriklerin okunma sayılarını etkileyen faktörleri ortaya çıkarmak amacıyla, içerik metinleri farklı bir metin madenciliği yaklaşımıyla çözümlenmiş ve çoklu doğrusal regresyon analizi uygulanarak okunma sayılarını etkileyen faktörler ortaya çıkarılmıştır. Ayrıca bu analizde ele alınan problem özelinde uygulanan farklı metin madenciliği yaklaşımının istatistiksel olarak geçerli olduğu gösterilmiştir. Ek olarak, bu araştırma için başlık bazlı dijital içerik analiz süreci geliştirilmiştir. İkinci analizde ise, okunma sayılarının ilgili organizasyonun gelirleri üzerindeki etkisi araştırılmıştır. Bu amaçla, aylık bazda şirket gelirleri ve okunma sayıları, basit doğrusal regresyon problemi olarak ele alınmış ve bir tahmin modeli oluşturulmuştur. Son olarak çalışmada, ham verinin elde edilmesi, verilerin işlenerek değişkenlerin yaratılması, sonrasında analizlerin yapılması ve sonucun yorumlanmasını da içeren tüm süreçler tüm detaylarıyla açıklanmaya çalışılarak bu tezin bilgi yönetimi alanında uçtan uca bir veri madenciliği uygulama örneği olması hedeflenmiştir.
Yabancı dil yeterlik sınavı maddelerinin sınıflandırılmasında farklı metin madenciliği algoritmalarının sınıflama doğruluklarının karşılaştırması
Bu çalışmanın amacı yabancı dil yeterlik sınavı maddelerinin sınıflandırılmasında farklı metin madenciliği algoritmalarının sınıflama doğruluklarının karşılaştırılmasıdır. Bu çalışmada ÖSYM tarafından 2006 - 2012 yılları arasında gerçekleştirilmiş ÜDS İngilizce testlerine (N=42) ait maddeler incelenmiştir. Fen Bilimleri (n=956), Sağlık Bilimleri (n=956) ve Sosyal Bilimler (n=956) alanlarına ait test maddeleri (N=2868) k-En Yakın Komşu (kNN), Naïve Bayes (NB), Naïve Bayes-Kernel (NB-K), Rastgele Orman (RF) ve Destek Vektör Makineleri (SVM) algoritmaları ile sınıflandırılmıştır. Ön işleme adımlarından sonra, genel ve üç alan özelinde sözcük frekansları elde edilmiştir. Parametre optimizasyonlarının sonrasında, üç alana ilişkin maddelerin ikili ve çoklu sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Fen Bilimleri ve Sağlık Bilimleri maddelerinin ikili sınıflandırma doğrulukları NB-K (%90.60), kNN (%90.23), RF (%86.84), SVM (%86.84) ve NB (%83.08); Fen Bilimleri ve Sosyal Bilimler maddelerinin ikili sınıflandırma doğrulukları kNN %89.10, NB-K (%88.35), SVM (%85.34), RF (%84.59) ve NB (%78.20); Sağlık Bilimleri ve Sosyal Bilimler maddelerinin ikili sınıflandırma doğrulukları SVM (%92.48), kNN (%91.35), RF (%89.10), NB (%87.22) ve NB-K (%86.47) olarak belirlenmiştir. Üçlü sınıflandırılma doğrulukları kNN (%84.96), NB-K (%83.96), RF (%80.45), SVM (%78.70) ve NB (%71.93) olarak belirlenmiştir. Uzman görüşü ve çapraz doğrulama yöntemi ile veri setinde sınıflama doğruluğuna zarar verdiği belirlenen maddelerin (n=325) veri setinden çıkarılmasının, sınıflama doğruluğuna etkilerini belirlemek için ikili ve çoklu sınıflandırmalar tekrarlanmıştır. İkili sınıflandırmalarda, NB (X̄=%9.83), NB-K (X̄=%9.12), RF (X̄=%8.82), SVM (X̄=%8.75) ve kNN (X̄=%7.39); çoklu sınıflandırmada NB (%17.89), SVM (%15.31), NB-K (%12.15), RF (%11.47) ve kNN (%10.58) manidar sınıflama doğruluğu artışları elde edilmiştir (p<.05). kNN algoritmasının sınıflama doğruluğuna zarar veren maddelerden en az etkilenen algoritma olduğu belirlenmiştir.
Çevrimiçi iş ilanlarının veri ve metin madenciliği yöntemleri ile analizi: Bilgi ve iletişim sektörü örneği
Son yıllarda internetin hızla gelişmesi ve web tabanlı uygulamaların kullanılması ile veri miktarı hızlı bir şekilde artmaktadır. Artan verilerin iş dünyası için kullanışlı hale getirilmesi, veri ve metin madenciliği yöntemlerinin etkin kullanılması ile mümkündür. Veri madenciliği büyük veri yapıları içerisinden çeşitli algoritmalar yardımıyla anlamlı ve kullanışlı bilgiler elde etme sürecidir. Metin madenciliği, veri madenciliği ile ilişkili ya da veri madenciliğinin alt dalı olarak görülse de esasen ayrı bir disiplindir. Metin madenciliği, her türlü metin içeren ifadenin çeşitli algoritmalar yardımıyla işlenip analiz edilmesi ve sonucunda katma değer yaratacak çeşitli bilgilerin açığa çıkarılması sürecidir. İşletmeler metin ve veri madenciliği uygulamalarını kullanarak rekabetçi ortamda kendilerine avantajlar yaratabilirler. Bu çalışmada hem iş gören hem iş veren hem de eğitim kurumları için yararlı bilgilerin açığa çıkarılması amaçlanmıştır. Bunun için, veri ve metin madenciliği yöntemleri kullanılarak, Bilgi ve İletişim Sektörüne ait çevrim içi iş ilanları analiz edilip iş gücü piyasasına ilişkin tespitler yapılmıştır. Veriler, bir çevrimiçi iş ilanı sitesinden elde edilmiştir. Elde edilen veriler, Rastgele Orman (Random Forest) Karar Ağacı Algoritması ve Gizli Dirichlet Ayrımı yöntemleri ile analiz edilmiştir. Sonuç olarak iş ilanlarında yer alan nitelikler kullanılarak yapılan analizlere elde edilen konular için iş tanımları oluşturulmuştur. Bu iş tanımlarının yakın gelecekte iş ilanlarında yer alması muhtemeldir. Bununla birlikte teknik becerilerin son derece önemli olduğu bilgi ve iletişim sektörü için ikna, iletişim, motivasyon, liderlik, sorumluluk, esneklik, karar verme, tutarlılık gibi hassas becerilerin de baskın konular içerisinde ağırlıklı olarak yer aldığı saptanmıştır.
Technological developments and trends in automotive ergonomics from a patent perspective
The automotive industry has recently undergone a significant transformation, driven by technological advancements and an increased focus on user experience and safety. This study examines the subjects related to automotive ergonomics through patent analysis, providing insight into the evolving landscape of emerging trends and technological developments. The patent data for this study was obtained from the PATENTSCOPE database of the World Intellectual Property Organization (WIPO). All patent applications highly related to vehicle ergonomics over the last 23 years were extracted using search queries with Internal Patent Classification (IPC) codes and keywords. The patent data was analysed using data mining and text mining techniques and the results were visualised. The patents were analysed for annual growth, geographical distribution, key players, patent classifications and technological themes. The results of this study demonstrate that technological advancement in automotive ergonomics is in the areas of vehicle seating, safety features as well as vehicle information and control systems. While identifying technological developments and trends in automotive ergonomics, this study aims to show how patent data can be used to shed light on technological developments.
Automatic hate speech detection on social media: Turkish tweets as an example
Massive rise of user-generated web content, in particular on social media networks, caused research in social media to grow substantially in the last decade. Researches show that people may use popular micro blogging websites, especially Twitter, to make offensive comments that cover hate speech and such kind of contents can lead to a negative impact on the society. In this thesis we focus on Turkish context and investigate methods to detect hate crime incidents against ethnic/religious minorities, the LGBT population and women in social media automatically. We also evaluate the cross-domain performance of our approach and try to identify common discourses towards those groups aiming to establish a lexical baseline. Applying several supervised classification methods, we obtain out best results of 93% accuracy in detecting sexist tweets. Other results demonstrate that the main challenge lies in discriminating racist tweets.
Automated patent classification from the perspective of technology management: Deep learning methods and transformer models
Patents have become a widely used source of data for technology development, monitoring, and prediction due to their ability to disclose prior technologies and provide information about new technologies. Examining a patent application and assigning it to the appropriate class is a time-consuming and labor-intensive process for the patent expert. Automatic patent classification approaches can significantly help with this problem. The aim of this thesis is therefore to make a contribution to solving this problem on the basis of various leading studies. The thesis comprises four studies, which can be summarized as follows. The first study includes a bibliometric analysis of automatic patent classification. The second study evaluates patent texts using a hierarchical attention mechanism. The third study compares ensembled deep learning methods with the transformer encoder model. The last study investigates how the pre-trained Bert model addresses the challenge of automatic patent classification. It is worth mentioning that the studies conducted in this thesis aim to provide practical and useful solutions for automatic patent classification
COVID-19 pandemi sürecinin eğitim üzerindeki etkilerinin makine öğrenme teknikleriyle tespit edilmesi
2020 küresel COVID-19 pandemisi, afet niteliğinde ekonomik ve sosyal bozulmalara yol açmıştır. Pandemi, sağlık, gıda, ticari işletmeler ve eğitim dahil olmak üzere neredeyse hayatımızın her alanını etkilemiştir. Yükseköğretimde eğitim-öğretimin dijitalleşmesiyle birlikte büyük bir değişim yaşanmıştır. Pandemi ile mücadelede dünya genelindeki birçok yüksek öğretim kurumu, lisans ve lisansüstü dersleri eşzamanlı ya da farklı zamanlı olarak çevrimiçi vermeye başlamıştır. Bu süreçte insanlar, haber, bilgi, sosyal bağlantılar, destek ve yardım elde etmek amacıyla büyük ölçüde sosyal medyayı kullanmışlardır. Sonuç olarak, Web' de COVID-19 ile ilgili çok büyük miktarda elektronik metin belgesi paylaşılmıştır. Bu çalışmada, COVID-19 pandemi sürecinde eğitimlerine uzaktan devam eden üniversite öğrencilerinin, pandemi sürecinde almış oldukları uzaktan eğitimin olumlu ve olumsuz etkilerini analiz etmek üzere derin öğrenmeye dayalı bir duygu analizi yaklaşımı sunulmaktadır. Bu bağlamda, geleneksel makine öğrenmesi algoritmalarının (Destek Vektör Makineleri, Naive Bayes, Lojistik Regresyon ve Rastgele Orman) ve derin sinir ağlarının (Evrişimli Sinir Ağı, Tekrarlayan Sinir Ağı, Uzun Kısa Süreli Bellek ve Geçitli Tekrarlayan Birim) tahmin performansları karşılaştırılmıştır. Bunun yanı sıra, transformatörlerden (BERT) çift yönlü kodlayıcı temsilleri ile elde edilen deneysel sonuçlar değerlendirilmiştir. Farklı metin temsil modelleri ve sınıflandırma algoritmaları ile elde edilen kapsamlı deneysel sonuçlar, derin sinir ağlarının COVID-19 ile ilgili metin belgelerinin yüksek öğretim üzerindeki etkisini analiz etmede umut vadeden sonuçlar verebileceğini göstermektedir.
Tarihî suç coğrafyası: İstanbul şer'iye sicillerinin yapay zekâ ile analizi
Bu çalışma, Osmanlı dönemi İstanbul'unun tarihî suç coğrafyasını, şer'iye sicillerinden türetilen kayıtların yapay zekâ destekli çözümlemesi ve Tarihsel Coğrafî Bilgi Sistemleri (TCBS) üzerinden mekânsal değerlendirmesiyle ortaya koyar. Veri kümesi, www.kadisicilleri.org'da yer alan İstanbul'a ait 100 cilt şer'iye sicilindeki 54.593 hükmün tamamından yapay zekâ destekli ön işleme ile ayıklanan 2.653 suç kaydını kapsamaktadır. Metinlerden Python tabanlı betikler ve OpenAI destekli doğal dil işleme (NER/tematik kodlama) yoluyla yapılandırılmış bilgi çıkarılmış; çıktılar doğruluk açısından manuel kontrollerle teyit edilmiştir. Elde edilen veriler ArcGIS Pro'da katmanlaştırılarak nicel haritalar üretilmiş, suç türlerinin mekânsal kümelenmeleri ve yoğunluk örüntüleri analiz edilmiştir. Bulgular, Suriçi'nin idarî-ticari çekirdeği ile Tophane–Haliç liman-tersane hattında alan başına riskin belirginleştiğini; içki başta olmak üzere dine/toplumsal düzene ilişkin fiillerin liman hinterlandında yoğunlaştığını; vücut dokunulmazlığına karşı fiillerde ise İstanbul Mahkemesi ve Tophane'nin yüksek yoğunluk değerleri üretirken, geniş yetki alanı nedeniyle Üsküdar'ın yüksek mutlak sayı fakat düşük yoğunluk sergilediğini göstermektedir. İdarî çekirdekte (Bâb-ı Âli çevresi) görevi kötüye kullanma ve rüşvet kayıtlarının yığılması, bürokratik merkeziliğin etkisini teyit eder. Genel olarak "çekirdek–kıyı koridoru–çevre" hiyerarşisi farklı suç tiplerinde yeniden üretilmekte; örüntüler Rutin Faaliyetler ve "crime of place/hot spots" yaklaşımlarıyla uyumlu bir çerçeve sunmaktadır. Yöntemsel olarak, klasik tarihî kaynakların yapay zekâ-NLP ve TCBS entegrasyonuyla sistematik, hızlı ve yeniden üretilebilir biçimde analiz edilebileceğine yönelik bir çerçeve sunulmuştur.
Gizli Dirichlet ayırımı kullanılarak COVID-19 salgını döneminde yayınlanan internet haberlerinin konu modellemesi
Bu tez çalışmasının amacı Koronavirüs Pandemisi sürecinde yayınlanan internet haber metinlerinin üzerinde Gizli Dirichlet Ayırımı (Latent Dirichlet Allocation, LDA, GDA) yapılarak konu modelleme işlemlerinin gerçekleştirilmesi ve sonuçların araştırılmasıdır. Bu amaçla; internet üzerinde yayın yapan 9 farklı haber kaynağında yayınlanan; 10 farklı kategorideki haber metinleri üzerinde araştırmalar yapılmış ve sonuçlar yorumlanmıştır. Ayrıca tez çalışmasında; her bir haberin içeriğinde bulunan tüm kelimelerin köklerinin elde edilmesi aşamasında Türkçe dilini destekleyen bir Doğal Dil İşleme metodu olan Zemberek'ten faydalanılmıştır. Haberlerin bulunduğu her bir kategori için duygusal durum sonucunu ortaya koyan VADER'den yararlanılarak, aylık olarak haberlerin duygusal durumu ortaya çıkarılmıştır. Bu çalışma yapılırken kullanılan veri kümeleri tamamen sıfırdan oluşturulmuş ve ilgili haber mecralarından bu haberler yeni geliştirilen kod yapılarıyla ve botlar vasıtasıyla elde edilmiştir. Çalışmada her bir kategori içerisinde en fazla yer alan konu başlıkları belirlenmiş ve dönemsel olarak bu başlıkların hangi günlük konular ile ilgili olduğu tespit edilmeye çalışılmıştır.
Metin madenciliği teknikleri ile Türkçe müşteri yorumlarının analizi
Çağımızda, teknolojinin ivme kazanarak gelişmesi tüketicilerin satın alma faaliyetlerini e-ticaret platformlarına taşımalarına sebep olmuştur. Bu durum, satın alma esnasında incelenen müşteri yorumlarının değerini artırmıştır. Referans niteliği taşıyan bu müşteri yorumları, ürün veya hizmetler hakkındaki memnuniyet ve şikayetleri temsil ettiğinden dolayı hem bireyler hem de şirketler için bir rapor sunmaktadır. Özellikle, şirketler yapılan olumsuz yorumları en hızlı şekilde tespit etmek ve bu sayede iş iyileştirme yapmak için çeşitli metin madenciliği tekniklerini kullanmaktadırlar. Ancak, Türkçe metinlerin analizi üzerine yapılan çalışmalar az sayıdadır. Buradan hareketle, Türkçe müşteri yorumlarını olumlu, olumsuz ve tarafsız olarak sınıflandırmak için metin madenciliği ve doğal dil işleme tekniklerinden yararlanılmıştır. Bu doğrultuda, Türkçe için yeni özgün sözlüklerin ve dil kurallarının üretildiği sözlük tabanlı bir yaklaşım olan Sözlük Tabanlı Puanlama Sistemi (STPS) önerilmiştir. STPS algoritması, metin içindeki kelimeleri anlam bakımından inceleyerek derecelendiren ve metnin anlamını daha doğru tespit etmeye yarayan kuralları içeren yeni bir yaklaşımdır. Önerilen yaklaşım ile, bir e- ticaret platformundan elde edilen müşteri yorumları analiz edilmiştir. Algoritmanın tahminleri beş farklı makine öğrenmesi yöntemiyle çeşitli performans metrikleri altında karşılaştırılmıştır. STPS algoritmasının metin sınıflandırmadaki başarım değerleri yüksektir.
New product design with sustainability driven quality function deployment reinforced by patent mining
In today's business environment, companies need a systematic new product development process that is not only a customer expectations but also sustainability requirements in a short time. QFD is a structural approach to deploy the customer expectations to the product characteristics and production parameters. Besides this, companies should adopt technological developments to their product and production process for maintaining their lives under competitive market conditions. The most reliable and safety way to be aware of the technological developments is to keep track the related patents. But the abundance of patents makes them difficult to track. Patent mining is an effective way to reach the related patents and benefit them. In this study, a new methodology is proposed for integrating sustainability requirements of product besides customer expectations named "New product design with sustainability driven QFD reinforced by patent mining". Sustainability is considered as three dimensions; economic, social and environmental issues. In the proposed methodology, the first matrix of QFD called house of quality (HoQ) is expanded by defining sustainability requirements. AHP is carried out to determine the importance degree of requirements in the HoQ matrix. An intermediate stage is injected into the process planning matrix, the third matrix of QFD, to increase the quality and inclusiveness of the inputs. In the intermediate stage, it is suggested to carry out a patent mining study for the critical processes. The case study on a proposed methodology is implemented on the horizontal stabilizer of the F-16 aircraft. Four stages of QFD are carried out that there are very few studies in the literature that do this. A patent mining study is applied to composite material technology for stabilizer parts. Lingo clustering algorithm was used to identify cluster labels. It is aimed to contribute to the increase of the locality and nationality ratio of the Turkish Air Force by making the product design of this part.
Havayolu işletmelerinde müşteri tatmin boyutlarının cümle gömme tabanlı konu modelleme yöntemiyle belirlenmesi
Yoğun rekabetin hâkim olduğu havacılık sektöründe, müşteri tatminini sağlamak ve yolcuları sadık müşterilere dönüştürmek önemli bir rekabet avantajı olarak kabul edilmektedir. Verilen hizmetlerin yolcular tarafından nasıl değerlendirildiği anlamak ve müşteri tatminini oluşturan unsurları tespit etmek havayolu işletmeleri için büyük bir önem taşımaktadır. Geleneksel yöntemlerin yanı sıra geliştirilen yeni analiz yöntemleri, yolcuların seyahat deneyimlerine dair çevrim içi değerlendirmelerini inceleme fırsatı sunmaktadır. Bu kapsamda araştırma, havayolu işletmelerinde müşteri tatminini belirleyen faktörlerin çevrim içi yolcu değerlendirmeleri üzerinden analiz edilmesini amaçlamıştır. Çalışmada küresel ölçekte farklı havayolu işletmelerine ait 436.343 yolcu değerlendirmesi analiz edilmiş ve güncel metin madenciliği yöntemleri kullanılarak müşteri tatminine ilişkin boyutlar belirlenmiştir. Araştırmanın ilk aşamasında, geleneksel ile cümle tabanlı yöntemleri karşılaştırmak ve veri setine en uygun konu modelleme yöntemini belirlemek amacıyla performans testi uygulanmıştır. Ön eğitimli dil modellerinden faydalanan cümle gömme tabanlı bir yöntem olan CombinedTM, belirlenen performans ölçütleri çerçevesinde daha yüksek başarı sağlamış ve araştırmanın devamında kullanılacak yöntem olarak belirlenmiştir. Araştırma sonuçları, müşteri tatmin boyutlarının gecikme, fiyat, kabin sınıfı, koltuk, havaalanı prosedürleri, müşteri hizmetleri, fiyat-değer oranı, kabin ekibi ve uçuş içi hizmetler gibi havayolu hizmet özellikleri etrafında şekillendiğini göstermiştir. Ayrıca farklı iş modelleri (tam hizmet sunan ve düşük maliyetli havayolu işletmeleri), kabin hizmet sınıfları (birinci sınıf, iş amaçlı sınıf ve ekonomi sınıfı) ve seyahat yönlerine (iç hat ve dış hat) göre müşteri tatmin boyutlarını da detaylı olarak incelemiştir. Sonuç olarak araştırma, cümle gömme tabanlı konu modelleme yöntemlerinin uygulanabilirliğiyle literatüre katkı sunarken, yolcuların seyahatlerine ilişkin ele alınan değişkenler çerçevesinde müşteri tatmin boyutlarındaki farklılıkları inceleyerek araştırmacılara ve uygulayıcılara pratik katkılar sağlamaktadır.
Metin madenciliği teknikleri ile şirketlerin vizyon ifadelerinin analizi
Günümüzde mevcut veritabanlarında bulunan ham verilerin her geçen gün artması, ham verilerden elde edilmek istenen bilgilerin de doğru ve güvenilir olma ihtiyacını da arttırmıştır. Bu nedenle veri madenciliği önemli bir çalışma alanı haline gelmiştir. Veri madenciliği ile elde bulunan sayısal haldeki verilerin analizi rahatlıkla yapılabilmekteyken, metin halde bulunan verilerin analiz edilmesi de önemli bir ihtiyaç halinde gelmiş ve metin madenciliği konusunda yapılan çalışmaları da artmıştır. Metinsel verilerin sayısallaştırılarak veri madenciliği algoritmalarına girdi oluşturabilecek hale dönüşmesini sağlayan metin madenciliği günümüzde büyük önem teşkil etmektedir.Bu çalışmada, metinsel veri kaynağı olarak ele alınan şirketlerin vizyon ifadelerinin incelenip itibar kriterlerinin analiz edilmesi amacıyla, Capital dergisi ?En Beğenilen Şirketler? araştırmasında yer alan şirketlerin vizyon ifadeleri Statistica programı ile sayısallaştırılmış ve metin madenciliği yöntemleri aracılığıyla analiz edilmiştir.Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Metin Madenciliği, İtibar Yönetimi ve Vizyon İfadeleri
Veri madenciliği yaklaşımının yeni ürün geliştirme sürecinde kullanımı: Akıllı telefonlar üzerine bir uygulama
Bilgi teknolojilerinin hızla geliştiği günümüzde, sistematik bir yeni ürün geliştirme sürecinin kullanılması işletmelerin rekabeti anlamında oldukça önemlidir. Yenilikçi teknolojiler içersinde gösterilen veri bilimi ve yapay zekâ algoritmalarıyla, işletmelerin sosyal medya gibi çeşitli dış kaynaklardan verilerin toplanması, düzenlenmesi ve analiz edilmesiyle anlamlı bilgiler çıkartarak, müşteri gereksinimlerinin ortaya konulması ve bunun sistematik bir şekilde ürün geliştirme sürecine sokulması işletme için büyük faydalar oluşturabilmektedir. Bu nedenle, çalışma kapsamında yeni ürün geliştirme sürecinde, sosyal medya verilerinden müşteri taleplerini ve bu talepler arasındaki farkı ortaya koyan, aynı zamanda, seçilen ürün (akıllı telefonlar) için geliştirme önerisi veren bütünleşik bir çalışmanın ortaya konması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda, gerçekleştirilen çalışma dört aşamada gerçekleştirilmiştir. İlk olarak Twitter verileri GetOldTweets uygulaması ile toplanıp, LDA (Latent Dirichlet Allocation) yöntemi kullanılarak Veri Önişleme ve Konu Modellemesi yapılmıştır. Daha sonra Duygu Analizi için Lojistik Regresyon, Naive Bayes, Rassal Orman ve XGBoost yöntemleri ile eğitim yapılarak, en iyi doğruluk oranı veren Rassal Orman yöntemi ile müşteri yorumları puanlanmıştır. Üçüncü aşamada, yeni ürün geliştirme sürecinde kullanılan Kalite Fonksiyon Göçerimi (KFG) yöntemi parametrelerinin elde edilebilmesi için, duygu analizi sonucu elde edilen puanlar indirgenip Kano Dönüşümü işlemleri yapılmıştır. Son olarak Kalite Evi elde edilerek akıllı telefon için öneriler elde edilmiştir. Çalışmanın sonucunda, Konu Modellemesi ile onbir adet müşteri gereksinimi belirlenerek, Duygu Analizi ve Kano Dönüşümü ile bunların önem dereceleri elde edilmiştir. Akıllı telefonlar üzerine gerçekleştirilen uygulama sonunda bu ürünlerin geliştirilmesi sürecinde en önemli üç özellik Güvenlik, Teknik Servis Ağı ve İşletim Sistemi ve Sanal Asistanlar olarak belirlenmiştir. Geliştirilmesi için seçilen akıllı telefon için, rakip parametrelerininde etkisi ile, en önemli müşteri gereksinimi Kalite Hissi olurken, en önemli teknik gereksinim Uygulama İşlemcisi olarak olarak belirlenmiştir. Çalışma, yeni ürün geliştirme sürecine yenilikçi teknolojilerin adaptasyonu ile daha güçlü, ucuz ve kısa sürede çıkarımların elde edilebileceğini göstermiştir.