XML Anahtar Kelimeleri Yardımıyla Türkçe Aritmetik Problemlerin Anlaşılması ve Çözülmesi

Doğal Dil İşleme; matematik, bilgisayar bilimi, yapay zekâ ve dilbilimi alanlarındaki çalışmaları kapsamaktadır. Yapay zekâ alanındaki çalışmaların hedeflerinden biri doğal dilde söyleneni anlamaktır. Doğal dili anlamaya yönelik birçok çalışma mevcuttur. Bu çalışmalardan bazıları matematik, fizik ve mekanik alandaki problemlerin anlaşılması ve çözülmesi ile ilgilidir. Bu çalışmada, ilkokul seviyesindeki matematik problemleri anlayabilen ve çözebilen bir aritmetik problem çözücü sistem önerilmektedir. Uygulama, kelimelerin morfolojik analizi, problem tipinin tanımlanması (toplama, çıkarma, çarpma, bölme) ve sonucun hesaplanması adımlarını içermektedir. Problem tipleri bir XML dokümanı yardımıyla belirlenmekte, bu doküman ise problem tiplerine karşılık gelen anahtar kelimeleri içermektedir. Bu uygulamanın temel katkısı, öğretmenlerin öğrencilerini daha iyi değerlendirmesi açısından kullanacakları eğitim materyallerini hazırlamalarına yardımcı olmaktır.

Understanding and Solving Turkish Arithmetic Problems via XML Keywords

Natural Language Processing covers the studies in the areas of mathematics, computer science, artificial intelligence, and linguistics. One of the goals of the studies in artificial intelligence is to understand what is said in a natural language. There are various applications to understand natural languages. Some of these applications are related to understanding and solving the problems in mathematics, physics, and mechanics. In this paper, an arithmetic problem solver system that can interpret and solve primary school-level arithmetic problems is presented. The steps of application contain morphological analysis of words, definition of problem types (addition, subtraction, division, multiplication), and calculating the results. Problem types are determined by forming and using an XML document, this document has keywords corresponding problem types. The main contribution of this application is to help teachers in preparing their teaching materials for better evaluating their students.

___

  • P. M. Nadkarni, L. Ohno-Machado, W. W. Chapman, Natural Language Processing: An Introduction, Journal Of The American Medical Informatics Association: JAMIA [J Am Med Inform Assoc], vol. 18, no. 5, pp. 544-51, 2011.
  • V. V. Nabiyev , Yapay Zeka-Problemler-Yöntemler-Algoritmalar, 2. Baskı, Seçkin Yayıncılık, (2005). D.G. Bobrow, A. Collins, Representation and Understanding, Academic Pres, Newyork, (1975). E. Charniak, 1969. Computer solution of calculus word problems, Proceedings of the 1st international joint conference on Artificial intelligence, Washington, (1975) 303- 316. A. Bundy, L. Byrd, G. Luger, C. Mellish, R. Milne, M. Palmer, Solving mechanics problems using meta-level inference, Department of Artificial Intelligence, Edinburgh University, Edinburgh Research Archive, (1979) 1017-1027. T. H. Huang, Y. H. Liu, H. C. Chang, Educational Technology & Society, 15(1) (2012) 248-259. G. Polya, How to solve it, Princeton University Press, Princeton, New Jersey, (1945).
  • H. E. Chang, Y. T. Sung, S. F. Lin, Computers & Education, 46(2) (2006) 140-151.
  • B. S. Ilany, B. Margolin, Creative Education, Scientific Research, 1(3) (2010) 138-148. A.C.Cem Say (2001) DOI: 10.1142/S021800140100089
  • Ü. Çakıroğlu, World Applied Sciences Journal, 6(2) (2009) 196-202.
  • M.D. Akın, A.A. Akın, Türk Dilleri için Açık Kaynaklı Doğal Dil İşleme Kütüphanesi: Zemberek, Elektrik Mühendisliği, 431 (2007) 38-44.
  • S. Kaba, Zemberek Projesi, Yıldız Teknik Üniversitesi Açık Kaynak Günleri ’09, (2009).