Multipurpose semantic analysis of construction text documentation
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: ALİ BEDİİ CANDAŞ
Danışman: ONUR BEHZAT TOKDEMİR
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:İnşaat sözleşmeleri, anlaşmayı özetledikleri için çok önemli belgelerdir. Sözleşme cümlelerinde herhangi bir belirsizlik olması durumunda, cümlelerin yorumu sözleşmenin tarafları arasında farklılık gösterecektir. Böyle bir durum bir anlaşmazlığa neden olacak ve nihayetinde inşaat projesinin başarısını olumsuz yönde etkileyecektir. Bunlara ek olarak; sözleşmeyi imzalayan birden fazla taraf ve bir taraf içindeki birden fazla departman/disiplin bu sözleşmenin içeriğinden haberdar olmalıdır. Tüm bu departmanlar sözleşme şartlarını sadece kendi bakış açılarından inceler ve uygular. Bu farklı departmanların koordinasyonu için ek bir çaba gerekmektedir. Yukarıdaki örnekler, sözleşme yönetimi uygulaması ve sözleşme belgelerinin yorumlanması süreçleri ile ilgilidir. Bu süreçler için geleneksel uygulama manuel olup; hatalara açık, uzman katılımı gerektiren ve aynı zamanda zaman alan işlemlerdir. Bu tür manuel süreçlere yönelik otomasyon çalışmaları, belirli bir standardizasyon düzeyi sağlayacağı için bu tür eksiklikleri ortadan kaldıracaktır. Bu sözleşmelerin büyük bir kısmı metin belgeleridir ve verilerde yapılandırılmamış bir yapı sağlar. Yapay zeka alanındaki son gelişmeler, yapılandırılmamış verileri inceleme ve analiz etme zorluğunun üstesinden gelmeyi sağlar. Bu nedenle; bu çalışma, istenen otomasyona ulaşmak için doğal dil işleme ve denetimli makine öğrenimi uygulamalarının sıralı bir uygulamasını içeren bir yaklaşım önermektedir. Önerilen metodoloji, sözleşme incelemesinin koordinasyon çabalarında harcanan zamanı azaltır, ayrıca (i) sözleşme hükümlerinin departman ilgisine göre sınıflandırılmasını (ii) sözleşme cümlelerindeki belirsizliğin varlığını güvenilir ve doğru bir şekilde tahmin eder ve ayrıca uzman katılımına olan bağımlılığı ortadan kaldırır.