Word sense disambiguation, named entity recognition, and shallow parsing tasks for Turkish
Türkçe için kelime anlamlandırma, adlandırılmış varlık tanıma ve sığ ayrıştırma
- Tez No: 538624
- Danışmanlar: PROF. DR. OLCAY TANER YILDIZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Işık Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
İnsanların birbiriyle diyalogları cümlelerle olmaktadır. Cümlenin anlaşılması, kelimelere yakınsayarak, onları ayrıştırarak ve cümle içerisinde kullanılan ideal anlamlarını bularak olur. Doğal Dil İşleme'nin nihai amacı cümleyi anlamaktır. Bu tezin konusu üç alandan oluşmaktadır: Adlandırılmış Varlık Tanıma, Sığ ayrıştırma ve Kelime Anlamlandırma'dır. ``İnsan``, ``yer``, ``zaman`` gibi varlıkları öğrenebilen Doğal Dil Geliştirme algoritmalarına Adlandırılmış Varlık Algoritmaları denir. Cümleleri ayrıştırma Doğal Dil İşleme'nin en büyük meydan okumalarından birisidir. Zaman ve doğruluğu arttırma ters orantılı olduğundan dolayı Sığ Ayrıştırma algoritmaları bu konudaki en iyi çözümlerden biridir. Bir çok kelimenin birden çok anlamı vardır. Cümle içinde kullanılan kelimenin doğru anlamını algılamak zorlu bir problemdir. Kelime Anlamlandırma literatüründe bu problemi çözümlemek için bir çok algoritma mevcuttur. Bu tezde bu üç alan için makine öğrenimi algoritmalarıyla çözümler üretilmeye çalışılmıştır. Deneyler 9,557 cümlelik bir veri kümesi üzerinde yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
People interactions are based on sentences. The process of understanding sentences is thru converging, parsing the words and making sense of words. The ultimate goal of Natural Language Processing is to understand the meaning of sentences. There are three main areas that are the topics of this thesis, namely, Named Entity Recognition, Shallow Parsing, and Word Sense Disambiguation. The Natural Language Processing algorithms that learn entities, like person, location, time etc. are called Named Entity Recognition algorithms. Parsing sentences is one of the biggest challenges in Natural Language Processing. Since time efficiency and accuracy are inversely proportional with each other, one of the best ideas is to use shallow parsing algorithms to deal with this challenge. Many of words have more than one meaning. Recognizing the correct meaning that is used in a sentence is a difficult problem. In Word Sense Disambiguation literature there are lots of algorithms that can help to solve this problem. This thesis tries to find solutions to these three challenges by applying machine learning trained algorithms. Experiments are done on a dataset, containing 9,557 sentences.
Benzer Tezler
- Helping metonymy recognition and treatment through named entity recognition
Adlandırılmış varlık ile ad aktarması çözümleme
HATİCE BURCU KÜPELİOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TANKUT ACARMAN
- Verb sense disambiguation (VSD) in the Kyrgyz corpus and the problems of their morphological tagging
Kırgız derleminde fiil anlamının belirsizliği giderme (VSD) ve onların morfolojik etiketleme sorunları
AİZAT KADYRBEKOVA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Mütercim-TercümanlıkKırgızistan-Türkiye Manas ÜniversitesiMütercim Tercümanlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AİDA KASİEVA
- Çizgelerde etiket yayılımı ile belgelerin yarı eğitimli sınıflandırılması
Semi-supervised classification of documentsvia label propagation in graphs
GÖKHAN KOCAMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT CAN GANİZ
- Aotomatic wordnet construction using wikipedia data
Vikipedi verilerini kullanarak otomatik olarak wordnet oluşturmak
FARİD HAZİYEV
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖNENÇ ERCAN
- Bir kelime anlamı belirginleştirme modülü geliştirilmesi
Developing a word sense disambiguation module
ÖZLEM AYDIN
Doktora
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YILMAZ KILIÇASLAN