Using multiple sources of information for constraint-based morphological disambiquation
Değişik bilgi kaynakları kullanarak biçimbirimsel birikleştirme
- Tez No: 50023
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. KEMAL OFLAZER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Doğal Dil İşleme, Biçimbirimsel Birikleştirme, İşaretleme, Metinsel Dilbilimi, Otomatik Öğrenme, Metin dil bilim, Natural language processing, Text linguistics
- Yıl: 1996
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
IV ÖZET DE?İŞİK BİLGİ KAYNAKLARI KULLANARAK BİÇİMBİRİMSEL BİRİKLEŞTİRME Gökhan Tür Bilgisayar ve Enformatik Mühendisliği, Yüksek Lisans Tez Yöneticisi: Yrd. Doç. Dr. Kemal Oflazer Temmuz, 1996 Bu tezde, karmaşık biçimbirimli dillerde (özellikle üretken yapım ve çekim eklerine sahip çekimli ve bitişken dillerde) uygulanabilecek, kurallara dayanan bir biçimbirimsel birikleştirme yaklaşımı sunulmaktadır. Türkçe gibi karmaşık biçimbirimsel yapıya sahip dillerde, otomatik biçimbirimsel birikleştirme, kelimelerin, doğru yapım ve çekim eklerini içeren biçimbirimsel çözümlerini seçmeyi amaçlar. Bu çalışmada gerçekleştirilen sistem, metinlerden bağımsız olarak elle oluşturulmuş kuralları, öğrenilmiş kuralları, ve birikleştirilecek metinden elde edilen ek istatistiksel bilgileri kullanarak biçimbirimsel birikleştirme işlevini ger çekleştirmektedir. Elle oluşturulmuş kurallar, anma'dan (recall) fedakarlık et meden duyarlılığı (precision) artıracak şekilde düzenlenen dilbilimsel kurallardan meydana gelmiştir. Sistemin tasarımının çıkış noktası, Brill'in dönüşüm- sel yaklaşımının Türkçe gibi dillerde direkt olarak uygulanamayacağı gözlemi olmuştur. Ayrıca bilinmeyen kelimelerin çözümlenmesinde, ikinci bir biçimbirimsel işlemci kullanılarak ve kelimelerdeki olası yapım ve çekim ekleri belirlenerek çözümlemesi yapılmıştır. Bu yaklaşım sayesinde, deneylerde kullanılan metinlerdeki kelimelerin %1'inden çok daha azı çözümsüz kalmıştır. Elle oluşturulmuş ve öğrenilmiş kurallar ile istatistiki bilgilerin birleştirilmesi sayesinde üzerinde deney yaptığımız metinlerde kelime başına 1.02-1.03 çözüm düşerken %96-%97 anma ve buna karşılık %93-%94 duyarlılık sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Ill ABSTRACT USING MULTIPLE SOURCES OF INFORMATION FOR CONSTRAINT-BASED MORPHOLOGICAL DISAMBIGUATION Gökhan Tür M.S. in Computer Engineering and Information Science Supervisor: Asst. Prof. Kemal Oflazer July, 1996 This thesis presents a constraint-based morphological disambiguation approach that is applicable to languages with complex morphology-specifically agglutina tive languages with productive inflectional and derivational morphological phe nomena. For morphologically complex languages like Turkish, automatic morpho logical disambiguation involves selecting for each token morphological parse(s), with the right set of inflectional and derivational markers. Our system com bines corpus independent hand-crafted constraint rules, constraint rules that are learned via unsupervised learning from a training corpus, and additional statisti cal information obtained from the corpus to be morphologically disambiguated. The hand-crafted rules are linguistically motivated and tuned to improve pre cision without sacrificing recall. In certain respects, our approach has been motivated by Brill's recent work [6], but with the observation that his trans formational approach is not directly applicable to languages like Turkish. Our approach also uses a novel approach to unknown word processing by employing a secondary morphological processor which recovers any relevant inflectional and derivational information from a lexical item whose root is unknown. With this approach, well below 1% of the tokens remains as unknown in the texts we have experimented with. Our results indicate that by combining these hand-crafted, statistical and learned information sources, we can attain a recall of 96 to 97% with a corresponding precision of 93 to 94%, and ambiguity of 1.02 to 1.03 parses per token. Key u?onZs:Natural Language Processing, Morphological Disambiguation, Tag ging, Corpus Linguistics, Machine Learning
Benzer Tezler
- Yeni bir hata değişik delta ağ maddeli arttırılmış delta ağı (ADA)
Başlık çevirisi yok
M.EBRU KOLUSAYIN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET BÜLENT ÖRENCİK
- Sönümlemeli kanallarda kafes kodlamalı sistemler için birleşik serpiştirme tekniği
Combined interleaving technique for trellis coded systems in feding channels
ERSİN ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜMİT AYGÖLÜ
- Çeşitli büyüklüklerdeki alışveriş mekanlarını aydınlatma sistemleri tasarım ilkeleri
Designing principles of lighting systems in store designs of various types
HALE İKİZLER
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET Ş. KÜÇÜKDOĞU
- Bayes tümleştirme teknikleri kullanılarak yüzey kurma ve ayrıt sezme
Visual surface recontruction and boundary detection using bayesian integration
BİLGE GÜNSEL
Doktora
Türkçe
1993
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ERDAL PANAYIRCI
- Türk halılarının görüntü veri tabanı kullanarak saklanması ve sorgulanması
Başlık çevirisi yok
BARBAROS GÜNAY
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHİTTİN GÖKMEN