Geri Dön

Determination of Turkish word types

Türkçe kelimelerin türlerinin belirlenmesi

  1. Tez No: 213027
  2. Yazar: ÜMİT HALLAÇ
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. YALÇIN ÇEBİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 58

Özet

Doğal Dil İşleme (DDİ), doğal dillerin otomatik olarak anlaşılması ve üretilmesi problemlerini inceleyen bir araştırma alanıdır. Sözcük Türleri Belirleme (STS) ise, DDİ'nin bir alt problemidir ve bir metin içindeki kelimelere en uygun kelime türlerinin atanmasıyla ilgilidir. STS uygulamaları pratikte birçok alanda kullanılmaktadır. Bu alanlardan bazıları: tam metin arama, bilgi edinme, konuşma sentezi ve telaffuz ile yüksek seviye metin çözümlemedir. Bu çalışma, Türkçe için geliştirilen kural tabanlı bir Sözcük Türleri Belirleyicisi olan TurPOS'u tanıtmaktadır. Sistem, verilen bir Türkçe dokümandaki her sözcüğe, en uygun sözcük sınıfını atamayı amaçlamaktadır. TurPOS, girdi dokümanı olarak biçimbirimsel çözümleme uygulaması tarafından üretilen bir derlem kullanmaktadır. Sistem ayrıca, Türkçe gramer kurallarını içeren bir de kural dosyası kullanmaktadır. Bu kural dosyasının yapısı oldukça sade ve esnektir. Bu sayede, yalnızca kural dosyasını farklı dil gramerlerine göre yeniden uyarlayarak, sistemin başka dillerde de kullanılması mümkün olacaktır.

Özet (Çeviri)

Natural Language Processing (NLP) is a field of research that studies the problems of automated generation and understanding of natural languages. Part-of-speech (POS) tagging is a sub-problem in NLP which is interested in tagging the words in a document with the appropriate parts-of-speech. POS tagging has many uses in fields such as: full text searching, information retrieval, speech synthesis and pronunciation and high level text analysis. This study introduces TurPOS, a new rule-based part-of-speech tagger system that was developed for Turkish. The system aims to assign the appropriate word classes for each word in a given Turkish document. TurPOS uses a text corpora produced by a morphological analyzer as the input document. The system also uses a rule file that contains the list of grammatical Turkish rules. The structure of the rule file is quite simple and flexible. This makes it possible that the system can be used for tagging other languages, simply by modifying the rule file according to the grammar of the language.

Benzer Tezler

  1. Akören ağzı

    The Akören dialect

    AYŞE TURSUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Türk Dili ve EdebiyatıNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Türk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDURRAHMAN ÖZKAN

  2. Determination of Turkish word clauses for part of speech tagging

    Sözcük türlerinin belirlenmesi için Türkçe kelime yapılarının tanımlanması

    SÜLEYMAN EMİR TURNA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YALÇIN ÇEBİ

  3. Musul (Şirihan - Babnit - Kadıköy) Türkmen ağzı karşılaştırmalı biçim bilgisi

    Comparative morphology of Musul (Şirihan - Babnit - Kadıköy) Turkmen dialect

    NOOR HAQİ İSMAEL ABBOOSH

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Türk Dili ve EdebiyatıAnkara Üniversitesi

    Türk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT KÜÇÜK

  4. Ankara'da yaşayan 9-26 aylık çocukların aile bilgisine dayalı dil normlarının saptanması

    Determination of language norms of 9-26 months children living in Ankara depending on parental information

    MÜGE ARTAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Eğitim ve ÖğretimAnkara Üniversitesi

    Eğitimde Psikolojik Hizmetler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEKİR ONUR

  5. Türkçe metinlerdeki anlam belirsizliği olan sözcüklerin bilgisayar algoritmaları ile anlam belirginleştirmesi

    Sense disambiguation of ambiguous words in Turkish texts by machine learning algorithms

    ZEYNEP ORHAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SABRİ ARIK