Probabilistic learning of Turkish morphosemantics by latent syntax
Turkçe için morfolojik anlambilgisinin gizli sözdizimi ile olasılıksal öğrenimi
- Tez No: 476049
- Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN CEM BOZŞAHİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişsel Bilim Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Insanların dil işleme yeteneği, dilbilgisi olarak formalize edilen sözdizim ve anlambilim arasındaki arayüze bağımlıdır. Turkçe gibi morfolojisi zengin dillerde, morfoloji bu arayüze müdahale eder. Bu tez morfolojik anlambilgisiden ve kelimelerin içerisindeki örtülü sözdiziminden yola çıkarak ile onların anlamlarını keşfetmeyi amaçlamaktadır. Bu bağlamda, morfemlerin sözdizimsel kategorilerinden ve anlamsal öğelerinden oluşan bir morfem sözlüğü öğrenmek üzere bir model geliştirilmiştir. Kelimelerin içindeki olası morfemleri tespit etmek için kelimelerin dağılımsal özelliklerini kullanan bir bölümlenme algoritması, olası morfemlerin sözlük içindeki ağırlıklarını Öğrenme için ise olasılıksal ulamsal dilbilgisi kullanılmıştır. Yapım ekleri anlamları farklı yeni sözcükler ürettiği için, geliştirilen model çekim ekleri üzerine eğilmektedir. Tez kapsamında model test edilmiş ve sonuçlar farklı yönleri ile rapor edilmiştir.
Özet (Çeviri)
The language processing capability of humans is highly dependent on the transparent interface between syntax and semantics which is formalized as the grammar. Morphology also interferes with this interface, in languages having rich morphology such as Turkish. This thesis aims to discover word semantics in Turkish from the compositional morphosemantics by underlying latent syntax. A computational model has been developed to learn a morpheme lexicon in which each morpheme contains semantic information in logical form with a basic syntactic type. A knowledge-free segmentation algorithm based on distributional properties of words is used to extract pseudo-morphemes from words. We utilize a classical probabilistic CCG grammar for lexical learning. Since derivational changes can be handled with lexicalization of words, we employ our model for the inflectional morphemes in Turkish. The model has been tested and results obtained is reported in the thesis with various aspects.
Benzer Tezler
- Tedarik süresi ve/veya talebin belirsiz olduğu durumlarda emniyet stokunun belirlenmesi
Başlık çevirisi yok
ÖZCAN GÖKÇEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FEVZİ KUTAY
- Merkezsel ve dışmerkezsel çapraz elemanlı çerçeve yapıların statik ve deprem yüküne göre optimum tasarımı
Optimum desing of concentrically and eccentrically braced frames under static and earthquake loading
F.GÜLTEN GÜLAY
- Knowlodge representation methods and structures
Başlık çevirisi yok
İBRAHİM SAİD EL-HAMED
Yüksek Lisans
İngilizce
1988
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPROF. DR. ZİYA AKTAŞ
- Zemin geoteknik parametrelerinin değişkenliği istatistiksel özellikleri ve İzmir iç körfezi kuzey kıyıları zeminleri üzerine uygulamalar
Başlık çevirisi yok
H.RECEP YILMAZ
Doktora
Türkçe
1987
İnşaat MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ARİF ŞENGÜN KAYALAR
- Study of the stepped path sliding in rock slopes
Başlık çevirisi yok
KEYVAN FOTOOHİ
Yüksek Lisans
İngilizce
1988
Maden Mühendisliği ve MadencilikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. ABDURRAHİM ÖZGENOĞLU