Aramaya Dön

Duygusal dinamiklerin çözümlenmesi: Türk çift diyaloglarının duygu analizinde bağlamsal ve bağlamsal olmayan modellerin karşılaştırmalı analizi

İsim	Duygusal dinamiklerin çözümlenmesi: Türk çift diyaloglarının duygu analizinde bağlamsal ve bağlamsal olmayan modellerin karşılaştırmalı analizi
Yazar	Kafescioglu, N., Yildiz, Olcay Taner, Demiroglu, Cenk, Polat, Esma Nafiye
Basım Tarihi:	2024-01-01
Basım Yeri	- IEEE
Konu	Türk dili, Bağlamsal olmayan model, Morfolojik analiz, Llms, Llama 2, Gpt, İnce ayar, Dialoguernn, Çift diyalog veri seti, Konuşmaya dayalı duygu analizi, Bağlamsal model, Bağlam modelleme, Kod çözme, Karşılaştırma testi, Sözlü iletişim, Büyük dil modelleri, Analitik modeller, Duygu analizi
Tür	Süreli Yayın
Dil	İngilizce
Dijital	Evet
Yazma	Hayır
Kütüphane:	Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası	2169-3536
Kayıt Numarası	ef72c83c-1425-43fa-a15b-0bd5d177da35
Lokasyon	Bilgisayar Bilimi
Tarih	2024-01-01
Notlar	TÜBİTAK
Örnek Metin	Bu makale, Türkçe dilinde karşılıklı duygu analizi için özel olarak hazırlanmış "Çift Diyaloğu" veri kümesini tanıtmaktadır. Çiftler arasındaki 118 ikili konuşmadan elde edilen 14.294 ifadeyi içeriyor; her biri duygu geçişlerini ve kişilerarası dinamikleri yakalamak için açıklamalar içeriyor. Çalışmamız iki farklı modelleme çerçevesini karşılaştırıyor: Bağlamsal Olmayan Model ve Bağlamsal Model. Bağlamsal Olmayan Model, ifadeleri bağımsız olarak analiz eder ve genellikle konuşma dinamikleri ve duygu gelişiminin nüanslarını gözden kaçırır. Bu çerçevede, Türk dilinin eklemeli yapısı ve zengin morfolojik yapısı nedeniyle, duygu temsili açısından önemli olan çeşitli kelime türlerini ve olumsuzluk biçimbirimlerini içeren ayrıntılı bir morfolojik analiz gerçekleştirdik. Buna karşılık Bağlamsal Model, DialogueRNN gibi mimarilerin yanı sıra BERT, GPT-3.5 Turbo, Llama 2 ve GPT-4 gibi son teknoloji ürünü Büyük Dil Modellerini (LLM'ler) kullanır. Bu model, diyalogların sıralı ve ilişkisel yönlerini üç yaklaşım aracılığıyla işler: istem tabanlı, ince ayarlı ve yerleştirme tabanlı yöntemler, özellikle ince ayar ve gelişmiş yerleştirme teknikleriyle (önceden eğitilmiş ve ince ayarlı Türkçe BERT kullanılarak) geliştirilmiş. Bağlamsal Model, Bağlamsal Olmayan Modelden önemli ölçüde daha iyi performans göstererek istatistiksel testlerle doğrulanan Ağırlıklı F1 puanlarında %9,98'lik bir iyileşme göstermektedir. Çalışmamız sadece Türkçe konuşma duygu analizinde yüksek lisans (LLM) kullanımına öncülük etmekle kalmıyor, aynı zamanda çift etkileşimlerindeki karmaşık duygusal ipuçlarını yakalamada bağlamsal anlayışın kritik önemini de vurguluyor. Bu çalışma, dilsel açıdan zengin bağlamlarda duygu analizine yönelik gelecekteki araştırmalar için sağlam bir referans noktası oluşturmaktadır.
DOI	10.1109/ACCESS.2024.3496867
Cilt	12

Kaynağa git Özyeğin Üniversitesi Özyeğin Üniversitesi - Tarihî eser, arşiv ve süreli yayın arama motoru

Özyeğin Üniversitesi

Duygusal dinamiklerin çözümlenmesi: Türk çift diyaloglarının duygu analizinde bağlamsal ve bağlamsal olmayan modellerin karşılaştırmalı analizi

Yazar Kafescioglu, N., Yildiz, Olcay Taner, Demiroglu, Cenk, Polat, Esma Nafiye

Basım Tarihi 2024-01-01

Basım Yeri - IEEE

Konu Türk dili, Bağlamsal olmayan model, Morfolojik analiz, Llms, Llama 2, Gpt, İnce ayar, Dialoguernn, Çift diyalog veri seti, Konuşmaya dayalı duygu analizi, Bağlamsal model, Bağlam modelleme, Kod çözme, Karşılaştırma testi, Sözlü iletişim, Büyük dil modelleri, Analitik modeller, Duygu analizi

Tür Süreli Yayın

Dil İngilizce

Dijital Evet

Yazma Hayır

Kütüphane Özyeğin Üniversitesi

Demirbaş Numarası 2169-3536

Kayıt Numarası ef72c83c-1425-43fa-a15b-0bd5d177da35

Lokasyon Bilgisayar Bilimi

Tarih 2024-01-01

Notlar TÜBİTAK

Örnek Metin Bu makale, Türkçe dilinde karşılıklı duygu analizi için özel olarak hazırlanmış "Çift Diyaloğu" veri kümesini tanıtmaktadır. Çiftler arasındaki 118 ikili konuşmadan elde edilen 14.294 ifadeyi içeriyor; her biri duygu geçişlerini ve kişilerarası dinamikleri yakalamak için açıklamalar içeriyor. Çalışmamız iki farklı modelleme çerçevesini karşılaştırıyor: Bağlamsal Olmayan Model ve Bağlamsal Model. Bağlamsal Olmayan Model, ifadeleri bağımsız olarak analiz eder ve genellikle konuşma dinamikleri ve duygu gelişiminin nüanslarını gözden kaçırır. Bu çerçevede, Türk dilinin eklemeli yapısı ve zengin morfolojik yapısı nedeniyle, duygu temsili açısından önemli olan çeşitli kelime türlerini ve olumsuzluk biçimbirimlerini içeren ayrıntılı bir morfolojik analiz gerçekleştirdik. Buna karşılık Bağlamsal Model, DialogueRNN gibi mimarilerin yanı sıra BERT, GPT-3.5 Turbo, Llama 2 ve GPT-4 gibi son teknoloji ürünü Büyük Dil Modellerini (LLM'ler) kullanır. Bu model, diyalogların sıralı ve ilişkisel yönlerini üç yaklaşım aracılığıyla işler: istem tabanlı, ince ayarlı ve yerleştirme tabanlı yöntemler, özellikle ince ayar ve gelişmiş yerleştirme teknikleriyle (önceden eğitilmiş ve ince ayarlı Türkçe BERT kullanılarak) geliştirilmiş. Bağlamsal Model, Bağlamsal Olmayan Modelden önemli ölçüde daha iyi performans göstererek istatistiksel testlerle doğrulanan Ağırlıklı F1 puanlarında %9,98'lik bir iyileşme göstermektedir. Çalışmamız sadece Türkçe konuşma duygu analizinde yüksek lisans (LLM) kullanımına öncülük etmekle kalmıyor, aynı zamanda çift etkileşimlerindeki karmaşık duygusal ipuçlarını yakalamada bağlamsal anlayışın kritik önemini de vurguluyor. Bu çalışma, dilsel açıdan zengin bağlamlarda duygu analizine yönelik gelecekteki araştırmalar için sağlam bir referans noktası oluşturmaktadır.

DOI 10.1109/ACCESS.2024.3496867

Cilt 12