Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / Scopus Indexed Publications Collection
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11147/7148
Browse
1 results
Search Results
Conference Object Doğal Dil Çıkarımı Modellerinde Bert Vektörlerinin Başarım Değerlendirmesi(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2021) Oğul, İskender Ülgen; Tekir, SelmaDoğal dil çıkarımı, düşünce ifade eden cümlelerin arasındaki ilişkiyi; karşıtlık, gerekseme veya tarafsızlık olarak sınıflandırmayı hedefler. Sınıflandırma görevini gerçekleştirmek için metinsel kaynaklar, vektör ya da gömme olarak adlandırılan matematiksel gösterimlere dönüştürülür. Bu çalışmada, hem statik (Glove, OntoNotes5) hem de bağlamsal (BERT) kelime gömme yöntemleri kullanılmıştır. Fikirsel cümleler arasındaki mantıksal ilişkilerin sınıflandırılması zordur zira cümleler karmaşık gramer yapılarına sahiptir ve cümlelerin işlenerek mantıksal gösterimlere dönüştürülmesi geleneksel doğal dil işleme çözümleri ile yetersiz kalmaktadır. Bu çalışma, sınıflandırma görevini gerçekleştirmek için ayrıştırılabilir ilgi ve doğal dil çıkarımı için gelişmiş LSTM (ESIM) derin öğrenme modellerini kullanmıştır. En iyi sonuç olan %88 doğruluk değeri SNLI veri kümesi üzerinde ESIM-BERT ile elde edilmiştir.