İş isteklerindeki Türkçe metinlerin doğal dil işleme yöntemleri kullanılarak analizi

Günümüzde teknolojinin hız kesmeden ilerlemesi, yapay zeka ve doğal dil işleme alanındaki gelişmeleri de artırmaktadır. Yapay zeka, makinelerin öğrenme, problem çözme, dil anlama, algılama ve karar verme gibi karmaşık görevleri gerçekleştirebilme yeteneklerini geliştirmeyi hedeflemektedir. Doğal Dil İşleme, bilgisayarların insan dilini anlama, yorumlama, üretme ve işleme yeteneği üzerine odaklanan bir alanı ifade etmektedir. Doğal dil işleme ve yapay zekanın birlikte kullanılması birçok sektörde inovatif uygulamaların ortaya çıkmasına olanak sağlamıştır. Yapılan tez çalışması kapsamında şirket içerisinde geliştirilip kullanılmakta olan iş istek uygulamasında bulunan iş istek açıklamalarının kategorilerinin tahminlemesi üzerine çalışılmıştır. Girilen açıklama metinlerinden kategori tahminlemesi yapan bir sistem geliştirilmiştir. Çalışmada ön eğitimli doğal dil işleme modellerinden Bert, DistilBERT, Electra ve ConvBERT modelleri kullanılmıştır. Veri seti bu modeller ile eğitildikten sonra kategori tahminlemesi yapılmıştır. Gerçekleştirilen çalışma sonucunda en yüksek doğruluk %89 başarı değeri ile ConvBERT modelinde elde edilmiştir. Çalışmanın ikinci kısmında ConvBERT modelinde elde edilen sonuçlar Lime (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) açıklanabilir yapay zeka modeli kullanılarak sistemin tahminlemeyi nasıl yaptığı üzerine çalışılmıştır. Bu sayede modelde ki tahminleme süreci açıklanabilir bir hale getirilerek açıklanabilir yapay zeka ile doğal dil işlemenin birlikte kullanıldığı bir tahminleme sistemi geliştirilmiştir.