Kuran-ı Kerim'in Doğal Dil İşleme Modelleriyle Ayetlerin Kestirilmesi
Özet
Bu çalışma, Kur’an-ı Kerim'in doğal dil işleme (NLP) modelleri kullanılarak ayetlerin kestirilmesini amaçlamaktadır. Çalışmada, farklı NLP modelleri (BERT, RoBERTa, Doc2Vec, TF-IDF, BoW, SBERT) kullanılarak ayetlerin vektörleştirilmesi ve benzerlik skorlarının hesaplanması yöntemi kullanılmıştır. Öncelikle ayetler üzerinde lemmatization ve stemming işlemleri uygulanmıştır. Ardından, NLP modelleri kullanılarak verilen bir cümle veya kelime ile en yakın anlamlı ayetlerin belirlenmesi hedeflenmiştir. Elde edilen sonuçlar değerlendirilmiş ve SBERT modelinin stemming işlemine tabi tutulan ayetler için en iyi performansı sergilediği gözlemlenmiştir. Bu çalışma, Kuran-ı Kerim'in doğal dil işleme teknikleriyle anlamsal bir şekilde analiz edilebilmesi ve benzerlik temelli bir arama yöntemi sunabilmesi açısından önemli bir adımdır.
Atıf için künye
Kotan, K., Korkmaz, M., & Bürkük, M. (2023). Kuran-ı Kerim'in Doğal Dil İşleme Modelleriyle Ayetlerin Kestirilmesi. Uluslararası Veri Bilimi ve Güvenliği Konferansı, Erzurum (ss. 371–376).
BibTeX
@inproceedings{kotan2023-342117,
author = {Kotan, Kurban and Korkmaz, Mümtaz and Bürkük, Mücahit},
title = {Kuran-ı Kerim'in Doğal Dil İşleme Modelleriyle Ayetlerin Kestirilmesi},
booktitle = {Uluslararası Veri Bilimi ve Güvenliği Konferansı},
address = {Erzurum},
year = {2023},
pages = {371--376},
url = {https://akademik.atauni.edu.tr/yayinlar/342117-kuran-i-kerimin-dogal-dil-isleme-modelleriyle-ayetlerin-kestirilmesi}
}