A deep learning based translation system from Ottoman Turkish to Modern Turkish
Osmanlı Türkçesinden modern Türkçeye derin öğrenme tabanlı çeviri sistemi
- Tez No: 604310
- Danışmanlar: PROF. DR. YUSUF SİNAN AKGÜL
- 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: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
Diller zamanla değişim ve gelişime uğrar. Sonuç olarak eski metinler günümüz nesil için anlaşılmaz hale gelebilir. Osmanlı Türkçe'sinin yazıları bir örnektir. Modern Türkçe'de alfabenin değişmesiyle birlikte, bazı gramer yapıları, eski kelimeler ve ifadeler artık aktif olarak kullanılmamaktadır. Ayrıca, eski belgelerin bugünkü dilde yeniden yazılması, eski ve yeni dile olabildiğince hakim yazarlar gerektirir. Ancak böyle kişilerin bulunması zaman ve kaynak açısında maliyetlidir. Bu problemin önemine rağmen az sayıda araştırmacı bu konuda çalışmıştır. Çalışmaları, çoğunlukla eski metinleri Arap alfabesinden Latin alfabesine çevirmek için kural tabanlı sistemler oluşturmaya odaklanır. Bu gerekli olsa da, daha fazla çalışma yapılması gerekmektedir. Bu tez, Sinirsel Makine Çevirisi tekniklerini kullanarak Osmanlı Türkçesini modern Türkçeye çevirme ve tercüme etme problemini ele alıyor. Katkılarımız üç bölümden oluşmaktadır. •Osmanlı Türkçe'sinden Latin karakterleri ile yazılmış eski Türkçe'ye, Latin karakterleri ile yazılmış eski Türkçe'den modern Türkçe'ye ve Osmanlı Türkçe'sinden modern Türkçe'ye üç paralel korpusu geliştiriyoruz, •Osmanlı Türkçe'sinden eski Türkçe'ye paralel korpusu geliştirmek için aksi yönde yani eski Türkçe'den Osmanlı Türkçe'sine bir biçimbilim tabanlı çeviri aracı yeniden gerçekleştiriyoruz, ve •Ana katkımız olarak bahsi geçen üç paralel korpusu kullanarak sinirsel uçtan uca çeviri sistemi geliştiriyoruz.
Özet (Çeviri)
Languages develop and change over time. Consequently, old texts may become unintelligible for today's generation. Ottoman Turkish writings are an example. In modern Turkish, the alphabet has changed, some grammatical structures are no longer in use, and some foreign words and phrases are not actively employed anymore. Moreover, rewriting old documents in today's language requires qualified writers, who are responsible for the translation. Unfortunately, that is costly in both time and resources. Despite the importance of this problem, few researchers have worked on it. Their solutions, mainly, focus on building rule-based-systems to transliterate old texts from the Arabic alphabet to the Latin alphabet. While that is essential, further work needs to be done. This thesis approaches the problem of translating and transliterating Ottoman Turkish to modern Turkish using Neural Machine Translation techniques. Our contributions are on three folds. •We develop three parallel corpora; the first one from Ottoman Turkish to old Turkish written with Latin characters, the second one from old Turkish written with Latin characters to modern Turkish and the third one from Ottoman Turkish to modern Turkish, •For the development of Ottoman Turkish to old Turkish parallel corpus, we re-implement a morphology-based transliteration tool in the other way around; from old Turkish to Ottoman Turkish, and •As our main contribution, we develop three neural-based end-to-end translation systems using the three parallel corpora mentioned.
Benzer Tezler
- Osmanlıcadan modern Türkçeye uçtan uca aktarım sistemi
End-to-end conversion system from Ottoman to modern Turkish
İSHAK DÖLEK
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATAKAN KURT
- Derin öğrenmeden büyük dil modellerine: Soru cevaplama sistemleri için yenilikçi çözümler
From deep learning to large language models: Novel solutions for question answering systems
GÜLSÜM YİĞİT
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET FATİH AMASYALI
- Derin öğrenmeye dayalı bir yaklaşım kullanarak kitap öneri videolarından başlık çıkarma
Extracting book titles from book recommendation videos using a deep learning approach
BARTU SARIMEHMETOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAMİT ERDEM
- Recognition of non-manual signs in sign language
İşaret dilinde yüz ifadeleri ve kafa hareketlerinin tanınması
MÜJDE AKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE AKARUN
- American sign language recognitionusing YOLOv4 method
Amerikan işaret dili tanımıYOLOv4 yöntemini kullanma
ALI MAHMOOD SHAKIR AL-SHAHEEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MESUT ÇEVİK