Bilimsel materyaller için soru- cevap sohbet robotu tasarımı ve uygulaması geliştirilmesi

Abstract

Bu tez çalışmasında, bilimsel materyaller için soru-cevap sohbet robotu tasarımı ve uygulaması geliştirilmiştir. Doğal Dil İşleme (NLP) ve Büyük Dil Modelleri (LLM) kullanılarak kullanıcıların bilimsel sorularına doğru yanıtlar verebilen bir sohbet robotu geliştirilmesi amaçlanmıştır. Metin işleme ve yanıt üretme süreçlerini optimize etmek için GPT-2, AutoTokenizer ve PyTorch gibi araçlar kullanılmıştır. Sohbet robotunun kullanıcı deneyimi üzerindeki etkisi, anket yöntemi ile analiz edilmiştir. Anket sonuçları, sohbet robotunun ürettiği metinlerin akademik soru-cevap olarak anlamlı olduğunu ve özellikle Psikoloji alanında %78 başarı oranı ile yüksek performans gösterdiğini ortaya koymuştur. Bilgisayar Mühendisliği, Tıp, Uluslararası Ticaret ve Fen Bilgisi Öğretmenliği alanlarında elde edilen başarı oranları da incelenmiştir. Bilgisayar Mühendisliği alanında, genel kısa sorularda %59, genel uzun sorularda %63, detaylı kısa sorularda %60, detaylı uzun sorularda %66 başarı oranı elde edilmiştir. Tıp alanında, genel kısa sorularda %51, genel uzun sorularda %62, detaylı kısa sorularda %56, detaylı uzun sorularda %59 başarı oranına ulaşılmıştır. Uluslararası Ticaret alanında, genel kısa sorularda %57, genel uzun sorularda %59, detaylı kısa sorularda %58, detaylı uzun sorularda %67 başarı oranı sağlanmıştır. Fen Bilgisi Öğretmenliği alanında ise genel kısa sorularda %57, genel uzun sorularda %58, detaylı kısa sorularda %52, detaylı uzun sorularda %60 başarı oranı kaydedilmiştir. Çalışma sonunda elde edilen sonuçlar, modelin akademik soru-cevap gibi özelleşmiş bir alan için yüksek bir başarı gösterdiğini ortaya koymaktadır. Bu tez, akademik alandaki sohbet robotlarının potansiyel kullanımını ve gelecekte yapılacak araştırmalar için önerileri kapsamlı bir şekilde ele almaktadır. Bu çalışma, büyük dil modellerinin tekniklerinin entegrasyonu ile akademik alanda daha etkili çözümler sunulabileceğini göstermektedir.