3 results
Search Results
Now showing 1 - 3 of 3
Master Thesis Soyutlayıcı Özetlemek, Benzerlik, Gereklilik, ve Kabul Edilebilirliği Kullanan Kapsamlı Değerlendirme Metriği(2023) Al-brıman, Mohammed Khalıd Hılmı; Yıldız, BeytullahUzun metinlerden otomatik olarak anlamlı özetler üretmek, birçok alanda büyük önem taşımaktadır. Transformer modeli gibi yeni sinir ağı mimarilerinin ortaya çıkması, kaliteli özetler üretebilen çok sayıda büyük dil modellerinin gelişmesine neden olmuştur. Fakat, özetleme modellerinin ürettiği özetler, önemli bir sorunu beraberinde getirmektedir. Özetleme modellerinin kalitesini ölçen, ROUGE gibi, standart otomatik değerlendirme metrikleri, kapsamlı bir değerlendirme yapmakta eksik kalmaktadır. Bu çalışmada, modeller tarafından üretilen ve insanlar tarafından yazılan örnek özetleri kullanan, SEAScore adlı yeni bir model tabanlı metrik sunuyoruz. Bu metrik, semantik benzerlik, doğal dil çıkarımı ve dilsel kabul edilebilirlik gibi çeşitli Doğal Dil İşleme yöntemlerini kullanır. Geliştirdiğimiz SEAScore metriği, daha önce eğitilmiş dil modelleri tarafından çıkarılan özellikleri kullanarak, özetleme modellerinin kalitelerini ölçen bir puan üretir. Bu tezde, üç tane özetleme modeli kullanarak yeni metriğimizin kalitesini ölçen deneyler yaptık. Deneysel sonuçlara göre, geliştirdiğimiz SEAScore metriği, bilinen standart metriklerine göre, insan tarafından üretilen değerlendirme puanları ile daha yüksek korelasyon sergileyerek başarılı sonuçlar sunmuştur.Master Thesis Saldırı Tespiti için Takviyeli Öğrenme(2021) Saad, Ahmed Mohamed Saad Emam; Yıldız, BeytullahBulut bilişim, web servisleri ve Nesnelerin İnterneti sistemleri gibi ağ tabanlı teknolojiler, esneklikleri ve üstünlükleri nedeniyle yaygın olarak kullanılmaktadır. Öte yandan, ağ tabanlı teknolojilerin katlanarak büyümesi, ağ güvenliği sorunlarının büyüklüğünü artırmaktadır. İzinsiz giriş, ağ tabanlı teknolojilerin güvenliğinin önemli bir parçasıdır. Sağlam bir saldırı tespit sistemi uygulamak, izinsiz giriş sorununu çözmek ve ağ tabanlı teknolojilerin ve hizmetlerin güvenli bir şekilde sunulmasını sağlamak için çok önemlidir. Bu tezde, izinsiz girişleri tespit etmek ve ağ uygulamalarını daha güvenli, güvenilir ve verimli hale getirmek için pekiştirmeli öğrenmeyi kullanan yeni bir yaklaşım öneriyoruz. Takviye öğrenme yaklaşımı olarak, ağ trafiği saldırılarını taklit eden ve öğrenme sürecine rehberlik eden, özel olarak uyarlanmış bir Gym ortamının yanında kullanılan derin Q-öğrenme kullanılmaktadır. Uzun-Kısa Süreli Bellek kullanan denetimli bir derin öğrenme çözümü, karşılaştırma için temel yaklaşım alarak uygulanmıştır. NSL-KDD veri kümesi, takviye öğrenme ortamını oluşturmak için kullanılmakta olup temel modeli eğitmek ve değerlendirmek için de kullanılır. Önerilen pekiştirmeli öğrenme yaklaşımının performans sonuçları, temel modele ve literatürdeki diğer çözümlere göre büyük bir üstünlük göstermektedir.Master Thesis Soyutlayıcı Metin Özetlemesi Derin Öğrenme Kullanarak(2021) Abbas, Hanan Wahhab Abbas; Yıldız, BeytullahÖzetleri otomatik olarak üretme yeteneği, çeşitli alanlarda verimliliğin yanı sıra bilginin yayılmasını ve elde tutulmasını iyileştirmeye yardımcı olabilir. Özetleme, soyutlamacı ve çıkarıcı olmak üzere temelde iki yaklaşım vardır. Ana fikirleri yakalamak için kaynak metnin kısa bir özetini oluşturma süreci olduğu için soyutlayıcı yaklaşım daha başarılı kabul edilir. Bu yaklaşımda, kaynak metinden oluşturulan özetler, orijinal metinde yer almayan yeni ifadeler ve cümleler içerebilir. Dikkate dayalı Tekrarlayan Sinir Ağları kodlayıcı-kod çözücü modellerinin kullanımı, özetleme ve makine çevirisi dahil olmak üzere dille ilgili çeşitli görevler için popüler olmuştur. Son zamanlarda, makine çevirisi alanında, Transformer modelinin Tekrarlayan Sinir Ağları tabanlı modelden üstün olduğu kanıtlanmıştır. Bu tezde, metin özetleme için geliştiril-miş bir kodlayıcı-kod çözücü Transformer modeli öneriyoruz. Temel model olarak, soyutlayıcı metin özetleme görevi için bir Tekrarlayan Sinir Ağları modelini olan Dikkatli Uzun Kısa Süreli Bellek kullandık. Bu çalışmanın değerlendirilmesi, ROUGE puanı kullanılarak otomatik olarak yapılmıştır. Deneysel sonuçlar, Transformer modelinin daha iyi bir özet ve daha yüksek bir ROUGE puanı sağladığını göstermektedir.