Türkçe için iyileştirilmiş biçimbilimsel çözümleyici
An improved morphological analyzer for Turkish
- Tez No: 292003
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. GÜLŞEN CEBİROĞLU ERYİĞİT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Biçimbilim, Doğal dil işleme, Morfolojik analiz, Morphology, Natural language processing, Morphological analysis
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Doğal dil işleme (DDİ) yapay zekâ ve dil biliminin bir alt dalı olup doğal dillerin kurallarını analiz ederek anlaşılmasını ve/veya yeniden oluşturulmasını hedefler. Böylece diller arası çeviri, makine-insan iletişimi, konuşma analizi ve türetimi gibi konuların kolayca yapılması hedeflenmektedir. DDİ genel olarak dört ana bölümden oluşur: sesbilim, biçimbilim, sentaks ve anlam bilim. Her bölümün sonunda elde edilen sonuçlar bir sonraki incelemenin giriş verileri olacaktır. Bu nedenle, biçimbilimsel çözümleyiciler, birçok DDİ uygulaması için ana bileşenlerden biri olma özelliğini gösterirler.Biçimbilimsel çözümleme, cümledeki sözcüklerin kök ve eklerinin ayrıştırılması, bunların incelenmesi ve görevlerinin belirlenmesi olarak tanımlanabilir. Yani dildeki morfemler üzerinde çalışarak, bu morfemlerin nasıl birleşerek sözcükleri oluşturduğunu inceler. Biçimbilimsel çözümleme sayesinde sözcüklerin türleri, sözcüğün ekleri ve bu eklerin türleri araştırılır.Bu çalışmada, Türkçe için geliştirilen biçimbilimsel çözümleyiciler ayrıntılı bir biçimde incelenmiş ve bu inceleme sonucunda var olan biçimbilimsel çözümleyicilerin eksik olan yönleri bulunmuştur. İncelenen sistemlerin eksik yanları da göz önünde bulundurularak bilimsel çalışmalarda kullanılmak üzere bir biçimbilimsel çözümleyici tasarlanmıştır.Geliştirilen biçimbirimsel çözümleyicide yapılan başlıca iyileştirmeler şunlardır: yapım eki almış sözcüklerin sonucunun sadeleştirilmesi, ekfiillerin biçimbirimsel analizinin tam olarak yapılması, sayısal değer içeren tarih, saat gibi sözcüklerin çözümlenmesi, kısaltma ve özel isimler için sonuç üretme ve ekler için değiştirilebilir özellikle Türk kullanıcılar için Türkçe etiketleme.Bunun yanında çözümleme yapılmak istenen metni analiz yapılır biçime getiren metin parçalayıcı, diğer çözümleyiciler ile karşılaştırma yapabilmeyi sağlayan karşılaştırma ve kelimeleri ek dizisinden üreten kelime türetim modülleri ile farklı özellikler katılmıştır.
Özet (Çeviri)
Natural language processing (NLP) is a sub-branch of artificial intelligence and linguistics, aims to understand natural language by analyzing. Thus, NLP can be used to translate between languages, communicate machine with human and analyze speech. Usually NLP consists of four main sections: phonology, morphology, syntax, semantics. Result of the each section is the input data of following section.Morphology is the identification, analysis and description of the structure of words. So, by working on language morpheme, morphology will review how the morphemes create the words via connecting. The family of word, affixes of word and type of these affixes are determined through morphological analysis.In this study, existing Turkish morphological analyzers have been examined as detailed and these analyzers? missing features were found. This morphological analyzer is developed as open source application to use in scientific studies.Morphological analyzer has major has following improvements: simplificate the result of constructed words with suffixes, morphemic analyze of the copulative verb“to be”when suffixed to a predicate noun or adjective exactly, analysis of words including numeric values such as date and time, produce results for abbreviations and proper names. Also the morphological analyzer has a configurable labeling system, especially Turkish labeling for Turkish users. In addition, analyzer has diffent properties such as string tokenizer, comparison tool with other analyzers and word generation from stem and suffix array.
Benzer Tezler
- Endüstri 4.0 çerçevesinde kestirimci imalat teknolojileri
Predictive manufacturing technologies in industry 4.0 framework
KADİR TOLGA BAYER
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TURGUT GÜLMEZ
- Tommaso Campanella ve Thomas More`un ütopyalarının karşılaştırılması
Comparing Thomas More and Tommaso Campanella`s utopias
MAHMUT AVCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
FelsefeAtatürk ÜniversitesiFelsefe ve Din Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. OSMAN ELMALI
- Identifying the effectiveness of a web search engine with Turkish domain dependent impacts and global scale information retrieval improvements
Bir web arama motorunun Türkçe alan bağımlı etkileri ve genel bilgi alma iyileştirmeleri ile etkinliğinin belirlenmesi
GÜVEN FİDAN
Doktora
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Bölümü
DOÇ. DR. ONUR DEMİRÖRS
YRD. DOÇ. DR. MELTEM TURHAN YÖNDEM
- Ortaokul öğrencilerine yönelik elektronik görsel sözlük geliştirme: Tasarım tabanlı bir araştırma (5.sınıf örneği)
Development electronic visual dictionary for secondary school students: A design based research (5th grade sample)
ASLI MADEN
Doktora
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimTrabzon ÜniversitesiTürkçe Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERHAN DURUKAN
- Ampirik kip ayrıştırması yöntemi ile uyarlanır eşikleme tabanlı konuşma iyileştirme ve sesli etkinlik algılama
Speech enhancement and voice activity detection based on adaptive thresholding using empirical mode decomposition
ÖZKAN ARSLAN
Doktora
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKAN ZEKİ ENGİN