Türkçe için derlem tabanlı bir anafor çözümleme çalışması
A corpus based anaphora resolution study for Turkish
- Tez No: 177345
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. YILMAZ KILIÇASLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Trakya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasının temelde iki amacı vardır. Bunlardan ilki, Türkçe gibi artgönderim çözümlemesi bakış açısıyla üzerinde çok çalışılmamış ve makine öğrenmesi deneylerine fazlaca konu olmamış bir dilde, çeşitli makine öğrenmesi modelleri kullanarak artgönderim çözümlemesinin modellenmeye çalışılmasıdır. Çalışmanın bir diğer amacı da, elimizdeki bir iş için kullanılacak modelin seçimine ilişkin, öğrenme modellerinin sınıflandırma performansları açısından değerlendirmesini yaparak, bu konuda yol gösterici olmaktır. Beklenen bir gözlem olan ve deneyler sonucunda elde edilen, her bir modelin aşırı ve yetersiz uyumdan kaçınarak optimum düzeyinin belirlenmesi gerekliliğinin yanında, elde edilen sonuçlara göre doğrusal olmayan modeller aşırı uyumdan kaçınacak şekilde düzgün olarak eniyileştirildiklerinde doğrusal olan modelleri de geride bırakmıştır.
Özet (Çeviri)
The aim of this thesis is two-fold. On the one hand, it attempts to explore several machine learning models for pronoun resolution in Turkish, a language not sufficiently studied with respect to anaphora resolution and rarely being subjected to machine learning experiments. On the other hand, the thesis offers an evaluation of the classification performances of the learning models in order to gain insight into the question of how to match a model to the task at hand. In addition to the expected observation that each model should be tuned to an optimum level of expressive power so as to avoid underfitting and overfitting, the results also suggest that non-linear models properly tuned to avoid overfitting outperform linear ones when applied to the data used in the experiments.
Benzer Tezler
- A comparative corpus-based analysis of conjunctions in dialogues in local and international EFL coursebooks used in Türkiye
Türkiye'de kullanılan yerel ve uluslararası İngilizce ders kitaplarındaki diyaloglarda bulunan bağlaçların derlem tabanlı karşılaştırmalı analizi
SILANAZ UÇAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Eğitim ve Öğretimİstanbul Medeniyet ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
ÖĞR. GÖR. ABDULLAH YILDIZ
- Türkçeyi ileri düzeyde öğrenenlerin dilbilimsel yeterlikleri: derlem tabanlı bir araştırma
Linguistic competence of advanced learners of Turkish: A corpus-based study
ANNA GOLYNSKAIA
Doktora
Türkçe
2022
Eğitim ve Öğretimİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaTürkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA BÖLÜKBAŞ KAYA
- Doğal dil işlemede çizgesel ve olasılık tabanlı bir otomatik öğrenme uygulaması
A machine learning application in natural language processing based on probabilistic graph models
HAYRİ VOLKAN AGUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Bilim ve TeknolojiTrakya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. ERDEM UÇAR
YRD. DOÇ. DR. YILMAZ KILIÇASLAN
- Derlem tabanlı görsel Türkçe sözlük kullanımının yabancı dil olarak Türkçe öğrenenlerin kelime öğrenme düzeyine etkisi
The effect of the use of the corpus-based visual Turkish dictionary on the vocabulary learning level of the learners of Turkish as a foreign language
SERCAN HALAT
Doktora
Türkçe
2020
Eğitim ve ÖğretimMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiTürkçe Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HATİCE FIRAT
- Makine çevirisi için tıbbi ingilizce – türkçe paralel derlem oluşturma
Building medical english–turkish parallel corpus for machine translation
ZELİHA DEMİRCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE ŞATIR