A Turkish language factoid question answering system based on Deep Learning Neural Networks

Abstract

Bu tezin amacı, bir soruya ilgili doküman seti içinden anlamlı bir cevap bulmaktır.Gerçeksel soru cevaplamada, bu tarz soruların cevabı, dokümandaki bir kelime yada sıralı birkaç kelimeden oluşur, gerçeklerle ilgilidir. Örnek olarak, Türkiye'nin başkenti neresidir sorusu verilebilir.Dokümanların belirli bir yapı ve formu olmamakla birlikte, Türkçe'dir.Araştırmada BERT gibi derin öğrenme algoritmaları kullanılıyor olacaktır.

The aim of this thesis is to get a meaningful answer to a question based on information taken from a set of documents where the complete answer can be found inside a text. A factoid question answering system allows to answer questions related only with facts (e.g. which is the capital of Turkey).The output will be a closed-domain Turkish factoid Question Answering (QA) system that is intended to be used by customers and employees as an assistant in a Turkish Bank.The documents are unstructured and written in Turkish language. Deep Learning algorithms will be used over the data such as BERT.