Türkçe sesli soru cevaplama: Veri üretimi ve performans değerlendirmesi

Türkçe veri üzerinde eğitilmiş sözlü soru cevaplama makine öğrenmesi modelleri üzerine yapılan çalışmalar literatürde çok fazla yer kaplamamaktadır. Bu araştırma, Türkçe sözlü soru cevaplama sistemlerinin geliştirilmesi ve değerlendirilmesi üzerine yapılmış kapsamlı bir çalışmadır. Araştırmanın ana hedefi, otomatik soru cevap sistemlerinin sesli Türkçe verisini kavraması adına yapılan uyarlamaların zorluklarını ve yöntemlerini sistematik olarak incelemektir. Türkçe sesli soru cevap açık kaynak veri setlerinin eksikliğinden ötürü, bu çalışmada ilk olarak SQuAD 2.0'ın makine çevirisi versiyonu olan SQuAD-TR ve XQuAD'ın Türkçe bölümünden türetilen, hem gerçek konuşmacılar hem de yazıdan konuşma üretebilen yapay zeka modelleri kullanılarak veri setleri oluşturulmuştur. Bu veri seti oluşturma süreci de kapsamlı bir Türkçe metin standardizasyonu ve metinden konuşma üreten modellerin entegrasyonunu da içermektedir. Araştırma, en güncel konuşma tanıma modellerinin ince ayarının yapılıp değerlendirilmesi süreci ile devam eder. Bu süreç, Türkçe konuşulan soru cevaplama verilerini doğru bir şekilde yorumlayıp işleyebilen sağlam bir otomatik soru cevaplama modelinin geliştirilmesi ile birleştirilmiştir. Araştırma, çeşitli konuşma ve metin tabanlı soru cevaplama veri setlerinde konuşulan soru cevaplama sisteminin genel performansının kapsamlı bir değerlendirilmesi ile sonuçlanır. Bu çalışma, çok dilli bir bağlamda sesli soru cevaplama sistemlerinin anlaşılmasını geliştirmekle kalmaz, aynı zamanda Türkçe dil işlemeyle ilgili önemli içgörüler ve ilerlemeler sunar, böylece çok dilli doğal dil işleme alanına katkıda bulunur.