Geri Dön

Türkçe kelime vektörlerinde görülen anlamsal ve biçimsel yakınlaşmalar

The semantic and morphologic similarity in Turkish word embeddings

  1. Tez No: 611570
  2. Yazar: MEHMET TURGUT SÜBAY
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ALİ AKSOY TÜYSÜZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Maltepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bilgisayar bilimi ve teknolojisinin gelişmeye başladığı ilk yıllardan itibaren, insan ile bilgisayar arasındaki etkileşimi arttırmak, tercüme yapmak, büyük miktarlardaki doğal dil verilerini işlemek önemli araştırma alanları olmuştur. Bilgisayar bilimleri, yapay zeka ve bilgi teknolojilerinin kesişim noktasında bulunan doğal dil işleme teknikleri bu alanda çalışmakta ve araştırmacılara sürekli yeni ufuklar sunmaktadır. Doğal dil işlemede önemli araştırma konularından biri kelimelerin reel sayılardan oluşan vektörlere çevrilmesi teknikleridir. Bu tekniklerle elde edilen vektörlerin, kelimeyi doğru temsil etmesi istenmekte, diğer bir deyişle kaliteli vektörler elde etmek hedeflenmektedir. Vektör kalitesinin artması, kelimeler arasında bulunan çok yönlü ilişkileri yansıtabilme kabiliyetlerini arttırmaktadır. Kelimeler arası ilişkilerinden doğan mantıksal sonuçlar, vektörler üzerinde yapılan basit aritmetik işlemler ile bulabilmektedir. Tomas Mikolov ve ekibi tarafından geliştirilmiş olan Word2vec teknikleri bu alanda başarılı kabul edilmiştir. Kelimelerden elde edilen vektörlerin kümelenmeleri ile ilgili çalışmaların çoğu İngilizce üzerine yapılmıştır. Türkçe üzerine yapılan çalışmalar halen başlangıç aşamasındadır. Belirtilen noktadan hareketle, sondan eklemeli ve ek açısından zengin bir dil olan Türkçe için hazırlanan derlem üzerinde Word2vec teknikleri bu çalışmada kullanılmıştır. Word2vec teknikleri ile elde edilen kelime vektörlerinin, ait oldukları kelimelerin anlam ilişkilerinin yanında, biçimsel özellikleri açısından da kümelenmeleri incelenmiştir.

Özet (Çeviri)

Natural language processing (NLP) is relevant research subject in the fields of artificial intelligence (AI), Information engineering and Computer science. It will also be relevant in future. One of the most important topics in natural language processing is the word translation into vectors of real numbers (word embeddings). How the quality of word vectors improves using these techniques, syntactic and semantic clustering quality are increased. Word2vec is one of the latest techniques developed by Tomas Mikolov et al, to study high quality vectors. The majority of studies on clustering of the word vectors were made in English. The studies on Turkish language are still investigating. We base our research on the idea that by means of Word2vec techniques on Turkish corpus we get Turkish representations of word vectors. We searched semantic and morphological word vectors relations in Turkish.

Benzer Tezler

  1. Düzgün Parikh-eş kelimeler

    Uniformly Parikh-friendly words

    MEHMET UÇAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    MatematikSelçuk Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYNUR YALÇINER

  2. Türkçe ürün yorumları verisi ile duygu analizi

    Sentiment analysis using Turkish product review data

    BUĞRA POLAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT TUĞRUL

  3. Yapay bağışıklık sistemlerini kullanarak türkçe metinlerde tür, yazar ve cinsiyet tanıma

    Genre, author and gender recognition in turkish texts using artificial immune systems

    ZAFER KABAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. BANU DİRİ

  4. Aspect-based sentiment analysis for turkish using deep learning model combinations

    Türkçe için derin öğrenme modelleri kullanarak özellik bazlı duygu analizi

    ALİ ERKAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUNGA GÜNGÖR

  5. From words to sentences: Advancing Turkish emotion analysis through emotion enrichment

    Kelimelerden cümlelere: Duygu zenginleştirme ile Türkçe duygu analizini geliştirme

    HANDE AKA UYMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Ekonomi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SENEM KUMOVA METİN