TÜRKÇE İÇİN ARDIŞIK ŞARTLI RASTGELE ALANLARLA BAĞLILIK AYRIŞTIRMA

Sekans etiketleme bir giriş dizisine karşılık bir çıkış dizisinin üretimidir. Giriş ve çıkış dizisinin içeriklerine göre doğal dil işlemenin birçok konusu (varlık isim tanıma, makine çevirisi, morfolojik analiz, cümleleri öğelerine ayırma vb.) sekans etiketleme olarak tanımlanabilir.Bağlılık ayrıştırması, bir cümle içerisindeki sözcükler arasındaki ilişkilerin ve ilişki türlerinin belirlenmesidir ve bir cümlenin anlamsal analizinin yapılabilmesi için şarttır. Bağlılık ayrıştırması sekans etiketleme problemi olarak tanımlandığında iki çıkış dizisinin (ilişki türü, ilişkili kelime) birden üretilmesi gerekmektedir.Bizim önerimiz, özellikle Sekans etiketleme problemlerinin çözümünde sıklıkla kullanılan Şartlı Rastgele Alanların bağlılık ayrıştırması problemi içinde kullanılabilir olduğudur. Ancak Şartlı Rastgele Alanlar tek çıkış üreten bir yöntemdir. Bu zorluğu aşabilmek için iki çıkışlı (Bağlılık Türü ve Bağlanılan Kelime) bir problem olan Bağlılık Ayrıştırması iki parçaya bölünerek çözülmüştür. Ardından elde edilen sonuçlar birleştirilerek sistemin çıktısı olarak verilmiştir. Gerçekleştirilen bu çalışma ile Türkçe için en yüksek bağlılık ayrıştırması sonuçlarına ulaşılmıştır.

___

  • Tesnière, L., (1959). Introduction A la Syntaxe Structurale, Klincksieck, Paris.
  • Graham N., NLP Programming Tutorial-Dependency Parsing, http://www.phontron.com/slides/nlp-programming-en-11-depend.pdf, 25 Kasım 2013.
  • Bilgin,M.,(2015). Ardışık Şartlı Rastgele Alanlarla Sekans Etiketleme, Doktora Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
  • Buchholz, S. ve Marsi, E., (2006). "CoNLL-X Shared Task on Multilingual Dependency Parsing", Computational Natural Language Learning (CoNLL), 8-9 June 2006, New York.
  • Chen, W., Zhang, Y. ve Isahara, H., (2007). "A Two-Stage Parser for Multilingual Dependency Parsing", Computational Natural Language Learning (CoNLL), 28-30 June 2007, Prague.
  • Ambati, B.R., Samar,H., Sambhav,J., Sharma ,D.M. ve Sangal, R. , (2010). "Two Methods to Incorporate Local Morphosyntactic Features in Hindi Dependency Parsing", Statistical Parsing of Morphologically Rich Languages (SPMRL), 5 June 2010 , Los Angeles.
  • Cer, D., Marneffe, M.C., Jurafsky, D. ve Manning, C.D., (2010). "Parsing to Stanford Dependencies: Trade-offs Between Speed and Accuracy", Language Resources and Evaluation (LREC), 19-21 May 2010, Malta.
  • Eryiğit,G., İlbay,T. ve Can, O.A., (2011). "Multiword Expressions in Statistical Dependency Parsing", Statistical Parsing of Morphologically Rich Languages (SPMRL), 6 October 2011, Dublin.
  • Lafferty, J., McCallum, A. ve Pereira, F., (2001). "Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data", International Conference on Machine Learning (ICML), 28 June-1 July 2001, Massachusetts.
  • Kazkılınç,S., (2012). Türkçe Metinlerin Etiketlenmesi, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
  • Vapnik, V., (1995). The Nature of Statistical Learning Theory, Second Edition, Springer, New York.
  • Lu, W., Wang, W., Leung, A., Lo, S., Yuen, R., Xu, Z. ve Fan., H., (2002). "Air Pollutant Parameter Forecasting Using Support Vector Machines", International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 12-17 May 2002, Honolulu.
  • Shen, J., Pei, Z. J. ve Lee, E. S., (2004). "Support Vector Regression in the Analysis of Soft-Pad Grinding of Wire-Sawn Silicon Wafers", Cybernetics and Information Technologies Systems and Applications (CITSA), 21-25 July 2004, Orlando.
  • Burbidge, R. ve Buxton, B., An Introduction to Support Vector Machines for Data Mining Technical Report, http://www.cs.ucl.ac.uk /staff/r.burbidge/pubs/ yor12-svm-intro.html, 18 Eylül 2014.
  • Kim, H., Pang, S., Je, H., Kim, D. ve Bang, S. Y., (2003). "Constructing Support Vector Machine Ensemble", Pattern Recognition, 36:2757–2767.
  • Goh, K. S., Chang, E. ve Cheng, K. T., (2001). "SVM Binary Classifier Ensembles for Image Classification", Information and Knowledge Management (CIKM), 5–10 November 2001, Atlanta.
  • Eryiğit,G., Adalı,E. ve Oflazer, K., (2008). "Türkçe'nin Olasılık Tabanlı Bağlılık Ayrıştırması", İTU Dergisi Mühendislik, 7(4):106117.
Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi-Cover
  • ISSN: 1300-1884
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Başlangıç: 1986
  • Yayıncı: Oğuzhan YILMAZ
Sayıdaki Diğer Makaleler

SİMETRİK α-KARARLI GÜRÜLTÜ ALTINDA AKILLI ŞEBEKE GÜVENLİĞİ İÇİN DURAĞAN DURUM KESTİRİMİ VE VERİ ENJEKSİYON SALDIRILARININ TESPİTİ

Alirıza YAVUZ, Mehmet Emre ÇEK, Olcay AKAY

Türkçe için ardışık şartlı rastgele alanlarla bağlılık ayrıştırma

Mehmet Fatih AMASYALI, Metin BİLGİN

AĞIR METALLERİN GİDERİMİ İÇİN DÜŞÜK MALİYETLİ ADSORBAN OLARAK PİRİNA KULLANIMI

Oğuzhan GÖK, Özgül ÇİMEN MESUTOĞLU

DÜŞÜK SICAKLIK DÜŞÜK ZAMAN ALKALİ ÖN İŞLEMLERİNİN FINDIK KABUĞUNUN BİLEŞİMİ VE ENZİMATİK HİDROLİZİ ÜZERİNE ETKİSİNİN İNCELENMESİ

Emir Zafer HOŞGÜN, Berrin BOZAN

DÖRT KATLI BETONARME E-DEFENSE DENEY BİNASININ TÜRK DEPREM YÖNETMELİĞİ’NE GÖRE HASAR DÜZEYLERİNİN BELİRLENMESİ

Zeynep TUNA DEĞER

Matris yapısının ve borlama süresinin Cu-Ni-Mo alaşımlı Kgdd'in aşınma davranışına etkisinin incelenmesi

Alaaddin TOKTAŞ, Gülcan TOKTAŞ, Kenan GÜLSÜN

ÜRETİM AŞAMASINDA RAY ve PROFİLDE OLUŞAN KUSURLARININ TESPİTİNE YÖNELİK BİR PARALEL KUSUR ALGILAMA ALGORİTMASI

İlhami Muharrem ORAK, Ahmet ÇELİK

SICAKLIK KONTROLÜ İLE POLİSTİREN/KİL NANOKOMPOZİT SENTEZİ VE KARAKTERİZASYONU

Ayla ALTINTEN, Filiz ORMAN

BÖLÜNMÜŞ DAĞITIMLI EŞ ZAMANLI TOPLA DAĞIT ARAÇ ROTALAMA PROBLEMİ İÇİN KARŞILAŞTIRMALI MATEMATİKSEL MODELLER

Ayşe BAYRAK, Bahar ÖZYÖRÜK

[18F]Flor üretiminde hedef olarak kullanılan [18O]H2O içindeki organik safsızlıkların giderimi

Nuray YILDIZ, Deniz KIVRAKDAL ÖZKUL