Automatic sense prediction of implicit discourse relations in turkish
Türkçe' de örtük bağlaçların otomatik olarak belirlenmesi
- Tez No: 441760
- Danışmanlar: PROF. DR. DENİZ ZEYREK BOZŞAHİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Dilbilim, Computer Engineering and Computer Science and Control, Linguistics
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayarlı dil bilim, Metin dil bilim, Computerized linguistics, Text linguistics
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişsel Bilim Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Söylem çözümlemesinde örtük söylem ilişkilerinin anlamının belirlenmesi önemli bir engel oluşturmaktadır. Bu tezin amacı Türkçe Söylem Bankası'nda (TDB) örtük bağlaçların anlamlarını belirleyebilecek bir gözetimli model geliştirmektir. Bu hedefi gerçekleştirmek için, TDB' den elde edilen söylem düzeyindeki işaretlemeler kullanıldı. TDB PDTB-2' nin anlam hiyerarşisini takip etmektedir ve yapılan bütün deneylerde, sadece SINIF düzeyindeki anlamlar dikkate alınmıştır. Birincil deney olarak, sınıflandırıcılar, çeşitli dilbilimsel özelliklere göre , zaman ve kutupluluk bilgisi gibi, SINIF düzeyindeki anlamlara özgü olası cümle yapılarını saptamak için sadece örtük söylem ilişkileri üzerinde eğitilmiştir. İkincil deneyde ise açık söylem ilişkilerinin örtük ilişkilerin anlamının belirlenmesindeki etkisi araştırılmıştır. Bu deneyin arkasındaki motivasyon, söylem çalışmalarındaki başka bir araştırma olan, bu iki tür söylem ilişkisinin farklılıkları ve benzerlikleri hakkında içgörü sağlamaktır. Sonuçlar, örtük söylem ilişkilerinin, anlamlarına göre, cümle kurgularında ciddi farklılıklar olduğunu göstermiştir. Ayrıca, açık söylem ilişkilerinin, sınıflandırma performansını ciddi şekilde değiştirmiştir ki bu da açık ve örtük söylem ilişkilerinin yapısal olarak birbirinden farklı olduğunu ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
In discourse parsing, the sense prediction of the Implicit discourse relations poses the most significant challenge. The thesis aims to develop a supervised system to predict the sense of implicit discourse relations in Turkish Discourse Bank (TDB). In order to accomplish that goal, the discourse level annotations obtained from TDB are used. TDB follows the PDTB-2's sense hierarchy and for all experiments within the current study, only CLASS senses are considered. As the primary experiment, the classifiers are trained on merely implicit discourse relations based on the several linguistically informed features, such as polarity and tense information, to detect the possible sentence structures characteristic to each CLASS level sense. In the secondary experiment, the effect of Explicit discourse relations on the sense prediction of Implicit relations is investigated. The motivation behind this experiment is to provide insight regarding the differences and similarities of these two type of discourse relations which is another challenging topic in the discourse research. The results indicate that implicit discourse relations manifest significant differences in terms of their sentence structure depending on their sense. It is also revealed that using Explicit discourse relations alters the performance of the classification radically which suggests that these two type of the discourse relations are structurally different from each other
Benzer Tezler
- Automatic sense prediction of explicit discourse connectives in Turkish with the help of centering theory and morphosyntactic features
Türkçe'de açık bağlaçların merkezleme teorisi ve morfo-sentatik özellikler yardımı ile otomatik olarak belirlenmesi
SAVAŞ ÇETİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
DilbilimOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişsel Bilim Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. DENİZ ZEYREK BOZŞAHİN
- İnsan hatalarını sayısallaştırmak için bir model
A model for quantifying of human error
COŞKUN ÖZKAN
Doktora
Türkçe
1992
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. AHMET F. ÖZOK
- Yeni bir sözdizimsel işaretleme yönteminin kullanımıyla Türkçenin istatistiksel ayrıştırma başarımının artırılması
Improving statistical dependency parsing performance of Turkish by use of a new annotation scheme
UMUT SULUBACAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Dilbilimİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLŞEN ERYİĞİT
- Elektrik makinaları kontrolünde bulanık mantığın uygulanması
Fuzzy logic applications in control of electrical machines
NESLİHAN KEPEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. M. EMİN TACER