Geri Dön

Semantic role labeling for Turkish propbank

Türkçe propbank için anlamsal rol etiketlemesi

  1. Tez No: 593325
  2. Yazar: VOLKAN ESGEL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OLCAY TANER YILDIZ
  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: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Işık Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 56

Özet

Bu çalışmanın amacı, cümle içindeki kelimelerin anlamsal rol etiketlerini bulmayı amaçlayan algoritmaların Türkçe için nasıl performans gösterdiğini ölçmektir. Çalışmanın sonucunda Türkçe cümlelerin bilgisayarlar tarafından anlaşılabilmesine katkı sağlanılması hedeflenmektedir.

Özet (Çeviri)

The purpose of the study is to measure how the algorithms aiming to find the semantic role labels of the words in the sentence perform for Turkish. As a result of this study, it is aimed to contribute to the understanding of Turkish sentences by computers.

Benzer Tezler

  1. Building of Turkish propbank and semantic role labeling of Turkish

    Türkçe önerme veri tabanının oluşturulması ve Türkçenin anlamsal görev çözümlemesi

    GÖZDE GÜL ŞAHİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EŞREF ADALI

  2. Rule-based chunking of semantic roles for Turkish

    Türkçe için semantik rollerin kural bazlı bölümlenmesi

    BARIŞ CAN ERKOÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIşık Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERCAN SOLAK

  3. Yeni bir sözdizimsel işaretleme yönteminin kullanımıyla Türkçenin istatistiksel ayrıştırma başarımının artırılması

    Improving statistical dependency parsing performance of Turkish by use of a new annotation scheme

    UMUT SULUBACAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜLŞEN ERYİĞİT

  4. Improving generalization in natural language inference by joint training with semantic role labeling

    Başlık çevirisi yok

    CEMİL CENGİZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DENİZ YURET

  5. 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

    AYLİN KOCA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. VAROL AKMAN