Solving Turkish math word problems by sequence-to-sequence encoder-decoder models
Türkçe matematik problemlerini kodlayıcı-kod çözücü dizi-dizi modelleriyle çözme
- Tez No: 761306
- Danışmanlar: PROF. DR. TUNGA GÜNGÖR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Doğal dil işleme, Kelime problemleri, Kod çözücü, Uzun kısa süreli bellek, Natural language processing, Word problems, Decoder, Long- short term memory
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Matematiksel kelime problemlerini (MWP) çözmenin, doğal dil metinleri ve matematiksel denklemler arasındaki anlamsal boşluk nedeniyle zorlu bir görev olduğu söylenebilir. Görevin temel amacı, yazılı bir matematik problemini girdi olarak almak ve bu problemi çözmek için çıktı olarak uygun bir denklem üretmektir. Bu tez, metindeki semantik anlamlarına dayalı olarak MWP'leri otomatik olarak çözmek için diziden diziye (seq2seq) bir sinir modelini açıklamaktadır. Seq2seq modeli, eğitim verilerinde mevcut olmayan denklemleri üretebilme avantajına sahiptir. Giriş sırasını kodlamak ve problem semantiğini kavramak için çift yönlü bir kodlayıcı ve çıkış sembollerinin semantik anlamlarını izlemeye ve denklemi çıkarmaya yarayan bir kod çözücü içerir. Bu tezde, geçitli tekrarlayan birimler (GRU) ve uzun-kısa vadeli bellek (LSTM) seq2seq modelleri dahil olmak üzere, önceden eğitilmiş çeşitli dil modelleri ve nöral modellerin başarılarını araştırıyoruz. Araştırmamız, önceden eğitilmiş dil modellerini ve nöral modelleri kullanan bu doğal dil işleme (NLP) görevi hakkında Türkçe'de herhangi bir çalışma olmaması açısından yenidir. MWP görevi için nöral modelleri uygulamak için tasarlanmış bir Türkçe veri seti de bulunmamaktadır. Veri eksikliğinden dolayı, iyi bilinen İngilizce MWP veri setlerini makine çeviri sistemi kullanarak Türkçe'ye çevirdik. Literatüre katkı sağlamak için manuel ayarlamalar yaptık ve bir derlem oluşturduk. Türkçe sondan eklemeli ve gramer açısından üzerinde çalışılması zor bir dil olmasına rağmen, sistemimiz derlemdeki soruların %71'ini doğru yanıtlar.
Özet (Çeviri)
It can be argued that solving math word problems (MWP) is a challenging task due to the semantic gap between natural language texts and mathematical equations. The main purpose of the task is to take a written math problem as input and produce a proper equation as output for solving that problem. This thesis describes a sequence-to-sequence (seq2seq) neural model for automatically solving MWPs based on their semantic meanings in the text. The seq2seq model has the advantage of being able to generate equations that do not exist in the training data. It comprises a bidirectional encoder to encode the input sequence and comprehend the problem semantics, and a decoder with attention to track semantic meanings of the output symbols and extract the equation. In this thesis, we investigate the successes of several pre-trained language models and neural models, including gated recurrent units (GRU) and long short-term memory (LSTM) seq2seq models. Our research is novel in the sense that there exist no studies in Turkish on this natural language processing (NLP) task that utilize the pre-trained language models and neural models. There is also no Turkish dataset designed to implement the neural models for MWP task. Due to the lack of data, we translated the well-known English MWP datasets into Turkish using a machine translation system. We performed manual adjustments, and built the corpora to contribute to the literature. Although Turkish is an agglutinative and grammatically challenging language to work on, our system correctly answers 71% of the questions in the corpora.
Benzer Tezler
- İzmir'de bazı yolların kapatılarak yaya bölgeleri oluşturma da kent peyzajını geliştirme açısından yeniden planlanması üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
BAHAR TÜRKYILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Şehircilik ve Bölge PlanlamaEge ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
- Marmara bölgesindeki kavun ve karpuz yetiştiriciliğinin bugünkü durumu, sorunları ve öneriler
The Status of melon and water melongrowing in Marmara region at present and its Problems and recommedations
MEHMET GÜLER
- Kömürdeki piritin giderilmesi ve çözünürleştirme kinetiğinin incelenmesi
Başlık çevirisi yok
YAVUZ ONGANER
- Ülkemizdeki çeşitli büyüklükteki yerleşim merkezlerinde uygulanabilecek kültür yapısı planlama modeli
The Planning model of the cultural building which applicable at different size of settlement center
MUSTAFA İNCESAKAL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUR ERKMEN
- Sosyal değişim sürecinde konut planları farklılaşması-Konya örneği
The Changes of the types of house-plans in accordance with the social changes“Konya being the Sample”
İBRAHİM BAKIR