Geri Dön

Probabilistic learning of Turkish morphosemantics by latent syntax

Turkçe için morfolojik anlambilgisinin gizli sözdizimi ile olasılıksal öğrenimi

  1. Tez No: 476049
  2. Yazar: AHMET ÜSTÜN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN CEM BOZŞAHİN
  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: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Enformatik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişsel Bilim Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 65

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

  1. 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

    Türkçe

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. ERDEM UÇAR

    YRD. DOÇ. DR. YILMAZ KILIÇASLAN

  2. Çoklu ipucu olasılıksal öğrenme görevi sırasındaki nöral yapıların graf analizleri

    Graph analyses of the neural structures during multipl-CUE probability learning task

    GÖZDE KIZILATEŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    PsikolojiEge Üniversitesi

    Sinir Bilimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ SAFFET GÖNÜL

  3. A study of implicit learning: Through auditory stimuli

    Başlık çevirisi yok

    ASLI ASLAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    PsikolojiUniversity of Nebraska-Lincoln

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    DR. JOHN H. FLOWERS

  4. Probability learning in normal and parkinson subjects: The effect of reward, context, and uncertainty

    Ödülün, bağlamın ve belirsizliğin olasılıksal öğrenmeye olan etkisi

    BURAK ERDENİZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    NörolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilişsel Bilim Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. DİDEM GOKCAY

    YRD. DOÇ. DR. BİLGE SAY

  5. Olasılıksal modeller ile Türkçe müzik türlerinin sınıflandırılması

    Classification of Turkish music genres with probabilistic models

    MEHMET CÜNEYT ÖZBALCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TURGAY TUGAY BİLGİN