Kamu kurumlarına gelen iş taleplerinin yapay zeka yöntemleri ile sınıflandırılması/

Bu tezde literatürde iş talep yazılımları ile ilgili paylaşılan herhangi bir veri setine rastlanmadığından ilk etapta veri seti elde edilmiştir. Bu tezde kullanılan veri seti, bir kamu kurumunda personeller tarafından gönderilen 20.602 iş talebini içermektedir. Daha sonra iş taleplerinin hangi birim...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Gozali, Ulviyya
Corporate Authors: Bursa Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
Other Authors: Yılmaz, Seçkin
Format: Thesis
Language:Turkish
Subjects:
Derin öğrenme.
İş Taleplerinin Sınıflandırılması
Description
Summary:Bu tezde literatürde iş talep yazılımları ile ilgili paylaşılan herhangi bir veri setine rastlanmadığından ilk etapta veri seti elde edilmiştir. Bu tezde kullanılan veri seti, bir kamu kurumunda personeller tarafından gönderilen 20.602 iş talebini içermektedir. Daha sonra iş taleplerinin hangi birime ait olacağının tahmin edilmesi için LSTM mimarisi ve BERTurk, Word2Vec, Doc2Vec ve FastText kelime gömme yöntemleri kullanılarak dört farklı derin öğrenme tabanlı hibrit yöntem oluşturulmuştur. Hibrit yöntemlerin başarı seviyesinin arttırılması için veri setlerine temizleme ve/veya kök ayırma ön işlemleri uygulanmıştır. Son olarak hibrit yöntemler birbirleri ile karşılaştırılmıştır.
Physical Description:74 sayfa ; 30 cm
Bibliography:Kaynakça : 64-72 sayfa

Similar Items