Geri Dön

Semantic argument classification and semantic categorization and semantic categorization of Turkish existential sentences using support vector learning

Türçe varoluşsal cümlelerin destek vektör makineleri kullanılarak anabilimsel argüman sınıflandırılması ve anlambilimsel gruplanması

  1. Tez No: 184716
  2. Yazar: AYLİN KOCA
  3. Danışmanlar: PROF. VAROL AKMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: sığ anlambilimsel ayrıştırma, anlambilimsel rol etiketlendirilmesi, anlambilimsel roller, destek vektör makineleri, Türkçe varoluşsal cümleler, Türkçe ağaçyapılı derlem.iv, shallow semantic parsing, semantic role labeling, thematic roles, supportvector machines, Turkish existential sentences, Turkish Treebank.iii
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 67

Özet

ÖZETTÜRKÇE VAROLUŞSAL CÜMLELERİNDESTEK VEKTÖR MAKİNELERİ KULLANILARAKANLAMBİLİMSEL ARGÜMAN SINIFLANDIRILMASI VEANLAMBİLİMSEL GRUPLANMASIAylin KocaBilgisayar Mühendisliği, Yüksek LisansTez Yöneticisi: Prof. Dr. Varol AkmanEylül 2004Bütün doğal diller üç çeşit cümleden oluşur: fiil cümleleri (ör. ?Ben kitabı okudum.?),isim cümleleri (ör. ?Kitap masanın üzerinde.?), ve varoluşsal cümleler (ör. ?Masanınüzerinde kitap var.?). Bu cümle çeşitlerinin sözdizimsel ve anlambilimsel tanımalarıbilişimsel dilbilim için çok önemli olduğu halde, bununla ilgili yapılmış belli başlı birçalışma bulunmamaktadır. Bu tez, varolan sözkonusu açığı kısmen de olsa kapatmakamacıyla, Türkçe varoluşsal cümlelerin anlambilimsel tanınması ve sınıflamasıüzerinedir. Türkçe varoluşsal cümleler, asgari olarak var ve yok işlevsel sözcükleriyleıralanır. Bu işlevsel sözcüklerin, varlık bildiren en temel anlamlarının dışında, başkaanlamları da mevcuttur. Bunları, örneğin, sahiplik veya hâl/durum bildirenler olaraksınıflamak mümkündür. Sistemimiz öncelikle, destek vektör makineleri yardımıyla,varoluşsal cümlelerin yüklem ve diğer öğeleri arasındaki ilişkileri tanımlamak içinkelimeleri baz alan sığ anlambilimsel ayrıştırmasını yapmaktadır. Bunu takiben decümlelerin anlambilimsel gruplamasını gerçekleştirmektedir. İlk işlem için aldığımızdoğruluk, ve ikinci işlem için aldığımız duyarlık/geri çağırma sonuçları oldukça umutvericidir. Bu çalışmamızın bir katkısı da ODTÜ-Sabancı Türkçe Ağaç YapılıDerlemi'nin bir kısmının anlambilimsel bilgi ile etiketlendirilmesi olmuştur.

Özet (Çeviri)

ABSTRACTSEMANTIC ARGUMENT CLASSIFICATION ANDSEMANTIC CATEGORIZATION OFTURKISH EXISTENTIAL SENTENCES USINGSUPPORT VECTOR LEARNINGAylin KocaM.S. in Computer EngineeringSupervisor: Prof. Dr. Varol AkmanSeptember, 2004There are three types of sentences that form all existing natural languages: verbalsentences (e.g. ?I read the book.?), copulative sentences (e.g. ?The book is on thetable.?), and existential sentences (e.g. ?There is a book on the table.?). Syntactic andsemantic recognition of these sentence types are crucially important in computationallinguistics although there has not been any significant work towards this end. Thisthesis, in an attempt to fill this evident gap, is on identifying and assigning semanticcategories of Turkish existential sentences in print. Existential sentences in Turkish areminimally characterized by the two existential particles var, meaning there is/are, andyok, meaning there is/are no. In addition to these most basic meanings, other senses ofexistential particles are possible, which can be categorized into groups such as caseexistentials and possession existentials. Our system does shallow semantic parsing indefining the predicate-argument relationships in an existential sentence on a word-by-word basis, via utilizing Support Vector Machines, after which it proceeds with thesemantic categorization of the whole sentence. For both of these tasks, our systemproduces promising results, in terms of accuracy and precision/recall, respectively. Partof this research contributes to the annotation of the METU-Sabancı Turkish Treebankwith semantic information.

Benzer Tezler

  1. Sözlüksel görünüş ve Türkçe eylemlerin anlambilimsel sınıflandırılması: Sözlükçe-sözdizim etkileşimi

    Lexical aspect and semantic classification on Turkish verbs: Lexicon-syntax interaction

    YASEMİN AYDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    DilbilimAnkara Üniversitesi

    Dilbilim Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. ENGİN UZUN

  2. A syntactic and semantic analysis of change of state verbs in Turkish

    Türkçe'de durum değişikliğine yolaçan eylemlerin dizimsel ve anlambilimsel incelenmesi

    TULUĞHAN TÜRKERİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    DilbilimMersin Üniversitesi

    İngiliz Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. MUSTAFA AKSAN

  3. Psych verbs in Turkish: A structural and semantic analysis

    Türkçede ruh durumu eylemleri: Bir yapı ve anlam çözümlemesi

    PINAR İBE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    DilbilimMersin Üniversitesi

    İngiliz Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. MUSTAF AKSAN

  4. Türkçede -Ik yapım ekinin biçimbilim-anlambilim arayüzünde değerlendirilmesi

    The evaluation of the -Ik suffix in Turkish at the morphology-semantics interface

    KADİR CAN ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    DilbilimYıldız Teknik Üniversitesi

    Türkçe ve Sosyal Bilimler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN MESUT MERAL

  5. Fransızcada ve Türkçede sözlüksel üye değiştirimleri

    Lexical argument alternations in French and Turkish

    ALİ OSMAN DURMUŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    DilbilimAnkara Üniversitesi

    Yabancı Dil Öğretimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NADİR ENGİN UZUN