A Natural Language Processing Aided Relational Information Management Approach for Architectural Knowledge Fabrication

Abstract

Çağlar boyunca kümülatif bilgi üretimi medeniyeti ileriye taşımıştır. Bilgi fabrikasyon süreci, yapılandırılmamış veri yığınlarından anlam çıkarmak ve analiz geliştirmek olarak özetlenebilir. Bu bilgilerin düzenlenmesi disiplinlerin geliştirilmesi için en hayati unsurlardan biridir. İnsan, kapasitesi ve sınırları dahilinde bilgi toplar ve yan yana getirir. Bu durum, istemsiz şekilde taraflı ve sınırlı sonuçlara yol açabilir. Aynı şekilde mimarlığın içeriği de ne kadar ayrıntılı ve kapsamlı olursa olsun, üretilen bilgi araştırmacının ilgisi, bilgisi ve kapasitesinin sınırları içinde olacaktır. Mimarlığın birçok alana yayılmış ve çeşitli disiplinlerden, olaylardan ve yaklaşımlardan beslenen karmaşık bir veri yapısı vardır. Buna göre, mimaride yer alan her bilgi parçasının ilişkisel olarak iç içe geçerek bir ağ oluşturduğu iddia edilebilir. Bu çalışma, mimarlık alanı için yeni bir ilişkisel bilgi düzenleme yöntemini denemeyi amaçlamaktadır. Bu sayede, karmaşık ve keşfedilmemiş ilişkisel analizleri araştırmacıların algıları için okunabilir ve yönetilebilir hale getirerek yeni teorik açılımlara imkân tanınacaktır. Obsidian.md bu çalışma için uygun görülmüştür. Bu program anlamsal veri parçaları arasında katmanlı, ilişkisel ve genişletilebilir ağlar üreten hipermetin tabanlı bir içerik örgütleme aracıdır. Mimari bilgi için bu ilişkiler ağını somutlaştıracak ve simüle edecek yardımcı bir araçla, kaotik bilgiyi insan için anlamlı ve okunabilir bir hale getirmek ve araştırmacılar için keşfedilmemiş çağrışımları ortaya çıkarmak amaçlanmaktadır. Veri hacminin büyüklüğü ve sistematik, tutarlı ve hızlı bir yapıya duyulan ihtiyaç nedeniyle yapay zekâ algoritmalarının kullanımı gündeme gelmiştir. Bu nedenle semantik veri organizasyonu için kullanılan yapay zekâ alanı DDİ (Doğal Dil İşleme) çalışmaya dahil edilmiştir. Tezin kapsamı iki temayı kapsamaktadır: mimari bilgi organizasyonu için bir yardımcı araç olarak NLP ve ilişkisel içerik yönetim aracının sunumu; bu NLP destekli içerik yönetimi yaklaşımı için kullanılacak temel ilke ve tanımların araştırılması. Çalışmanın sonucunda NLP teknolojisi araçları ile Obsidian.md arasında bir iş akışı sağlanmıştır. Belirlenen Ankara Roma Hamamı konusu kapsamında Obsidian.md aracılığı ile ilişkisel bir bilgi ağı edinilmiş ve gelecek kaynak metinlerin bu ağ grafiğine entegrasyonu optimize edilmiştir.

Throughout the ages, the cumulative production of knowledge has driven civilization forward. The knowledge fabrication process is extracting and analyzing meaning from unstructured information heaps and the knowledge of architecture is not an exception to this. Accordingly, the organization of this information is one of the most vital elements for developing disciplines. Human collects and juxtaposes information within its capacity and limitations, which may inadvertently lead to biased and bounded conclusions. Therefore, no matter how detailed and extensive the content of architecture is, the fabricated knowledge will be within the boundaries of the researcher's knowledge, interest, and capacity. There is a complex body of data for the architecture discipline spread over many fields and fed from various disciplines, events, and approaches. It can be claimed that each piece of information that dwells in architecture is relationally intertwined with each other creating a network. This study aims to try a new relational information organization method for architecture that might lead to new theoretical expansions by making complex and undiscovered relational analyzes readable and manageable for researchers' perceptions. Obsidian.md was deemed appropriate for this study, which is a hypertext-based networked content tool that produces layered, relational, and expandable networks between semantic data pieces. With a potential auxiliary tool to embody and simulate the network of relationships for architectural knowledge, it is aimed to manage the chaotic information into meaningful and readable expertise to the human and reveal uncharted associations for researchers. Due to the sheer volume of data and the need for a systematic, consistent, and rapidly established structure, the use of artificial intelligence algorithms for such a tool has emerged. For this reason, the artificial intelligence field NLP (Natural Language Processing), which is used for semantic data organization, is included in the study. The scope of the thesis covers two themes: the presentation of NLP and a relational content management tool as a possible axillary tool for architectural information organization; and the investigation of fundamental principles and definitions to be used for this NLP aided content management approach for structuring and exploration of architectural knowledge. As a result of the study, a workflow was established between NLP technology tools and Obsidian.md. Within the scope of the determined subject Ankara Roman Bath, a relational knowledge network was obtained through the Obsidian.md tool and the integration of future source texts into this network graphic was optimized.