Türkçe Metin Okunabilirliği
Cümle ve metin düzeyinde okunabilirlik seviyelerinin otomatik olarak belirlenmesi.
Afyon Kocatepe Üniversitesi · Mühendislik Fakültesi
OKULAB – Türkçe Okunabilirlik ve Doğal Dil İşleme Laboratuvarı
Türkçe metinlerin okunabilirliğini doğal dil işleme ve derin öğrenme yöntemleriyle ölçüyor, açık veri ve açık bilim ile paylaşıyoruz.
- 2024Kuruluş
- 5Aktif üye
- 4Yayın
- 1Veri seti
Hikâyemiz
Mayıs 2024'ten bu yana
Laboratuvarımız, TÜBİTAK 1001 programı kapsamında desteklenen "Türkçe Metin Okunabilirlik Seviyelerinin Doğal Dil İşleme Yöntemleri ve Derin Öğrenme ile Belirlenmesi" projesinin Mayıs 2024'te başlamasıyla, Afyon Kocatepe Üniversitesi Mühendislik Fakültesi bünyesinde kuruldu.
Bilgisayar Mühendisliği ve Yazılım Mühendisliği bölümlerinden öğretim üyelerinin bir araya geldiği ekibimiz, Türkçenin eklemeli ve zengin biçimbilimsel yapısını dikkate alarak metinlerin okunabilirliğini ölçen yöntemler geliştirmektedir. Çalışmalarımızda dilbilimsel öznitelikleri, okuyucu deneylerini ve derin öğrenme modellerini birlikte kullanıyoruz.
Proje sürecinde bursiyer ve gönüllü öğrencilerimizle birlikte veri toplama, etiketleme ve modelleme çalışmaları yürütüyor; ürettiğimiz veri setlerini ve kodları açık bilim ilkeleri doğrultusunda araştırmacılarla paylaşıyoruz.
TÜBİTAK 1001
Türkçe Metin Okunabilirlik Seviyelerinin Doğal Dil İşleme Yöntemleri ve Derin Öğrenme ile Belirlenmesi
Proje, Türkçeye özgü zengin yapı ve karmaşıklığı dikkate alarak metin okunabilirliğinin derin öğrenme yöntemleriyle ölçülmesini amaçlamaktadır. Projede 5 araştırmacı ve 7 bursiyer görev almaktadır.
Neler yapıyoruz
Araştırma Alanlarımız
Dilbilimsel Öznitelikler
Biçimbilimsel yoğunluk, sözdizimsel karmaşıklık ve sözcük sıklığı gibi çok katmanlı özniteliklerin çıkarımı.
Okuyucu Temelli Deneyler
Anlama testleri ve ikili tercih yargılarıyla okuma güçlüğünün okuyucu üzerinden ölçülmesi.
Derin Öğrenme ve Açık Veri
Türkçe için transformer tabanlı modeller ve yeniden üretilebilir açık veri setleri.
Son Yayınlar
Tümü →-
Information and Software Technology, 192, 108013, 2026
-
Black Sea Journal of Engineering and Science, 9(5), 2676–2691, 2026
-
2025 International Conference on Intelligent Systems: Theories and Applications (SITA), pp. 1–6, 2025
-
Epilepsy Research, 215, 107593, 2025
Haberler
-
Okuyucu temelli cümle güçlüğü veri setimiz Zenodo'da
1.480 katılımcıdan toplanan anlama yanıtları ve ikili tercih yargılarını içeren veri setimiz açık erişimle yayımlandı.
-
SITA 2025'te bildirimiz sunuldu
Çok katmanlı dilbilimsel öznitelikler ve sıralı derin öğrenme ile Türkçe okunabilirlik değerlendirmesi üzerine çalışmamız SITA 2025'te sunuldu.
-
OKULAB kuruldu
Projenin başlamasıyla birlikte laboratuvarımız Mühendislik Fakültesi bünyesinde çalışmalarına başladı.
-
Projemiz TÜBİTAK 1001 desteği kazandı
"Türkçe Metin Okunabilirlik Seviyelerinin Doğal Dil İşleme Yöntemleri ve Derin Öğrenme ile Belirlenmesi" başlıklı projemiz 1.550.000 TL bütçe ile TÜBİTAK 1001 programından destek almaya hak kazandı.