Türkçe morfolojik analiz için yeni bir yöntem
A new method for turkish morphological analysis
- Tez No: 621585
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ALİ AKSOY TÜYSÜZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Maltepe Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Türkçe kelime yapılarının dört seviyeli tam bir morfolojik tanımı anlatılmaktadır. Türkçe'nin fonetik yapısı dört seviyeli kurallar kullanılarak sonlu durumlu makineler olarak kodlanmıştır. Türkçe Sözcükler yapı bakımından incelendiğinde kök ve eklerden meydana geldiği tespit edilir.Türkçe kök ve gövdelere sondan eklemeler yapılarak sözcük oluşturulur, yani kelimenin saf hali kök olur, kökten itibaren gelenlerde ek olarak ifade edilir.Türkçe bitişken bir dildir,bu kurallı yapısı ile, yapay zekanın bir kolu olan doğal dil işlemede özel yere sahiptir. Sözcüğe getirilen eklerin sayısı ortalama 2-6 arasındadır. Sözcüğün temel anlamının bilinmesi için kökünün ne olduğu ve ona gelen eklerininde analiz edilmesini gerektirir. Sözcüğe getirilen her ek yeni bir anlam katar. Bu sebeple, bir sözcüğün kökü ve eklerinin tespit edilmesi önemlidir. Bu alanda yapılan çalışmalar doğal dillerin bilgisayarla yorumlanmasını ve çözümlenmesini sağlayan sistemlerin oluşturulmasını hedefler. Bu tezin kapsamı da, Türkçe'de fillerin morfolojik analizini yapabilen bir sonlu durum otomatının (SDM) işleyişi hakkında bilgi verecek ve bu alanda yapılan çalışmalara önemli katkılar sağlayacaktır.
Özet (Çeviri)
The four-level complete morphological definition of Turkish word structures is described. The phonetic structure of Turkish is encoded as finite state machines using four-level rules. When Turkish words are examined in terms of structure, it is determined that they consist of roots and affixes. In Turkish, words are formed by adding suffixes to word roots and bodies. In other words, the base word consists of word root and suffixes are added to this base word. Turkish is an agglutinative language and it has a special place in natural language processing due to its regular structure. The average number of suffixes added to the base word is between 2 to 6. In order to identify the real meaning of the word, it is required to analyze its root and its suffixes. Each suffix added to the word gives a new meaning to the word. Therefore, it is important to identify the root and suffixes of a word. Studies in this field aim to create systems that enable computer interpretation and analysis of natural languages. The scope of this thesis is giving information about the functioning of a finite-state automaton (FSA) which can a make morphological analysis of verbs in Turkish and making important contributions to the studies done in this field.
Benzer Tezler
- A novel hybrid language model for finite state-based morphology
Sonlu durum tabanlı morfoloji için yeni bir hibrit dil modeli
AYLA KAYABAŞ
Doktora
İngilizce
2020
Bilim ve TeknolojiAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ERCAN TOPCU
- Türkçe'nin biçimbilim yapısına dayalı bir metin sıkıştırma sistemi
A document compression system based on the morphology of the Turkish language
BANU DİRİ
Doktora
Türkçe
1999
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. YAHYA KARSLIGİL
- Türkçe hedef tabanlı duygu analizi için alt görevlerin incelenmesi–hedef terim, hedef kategori ve duygu sınıfı belirleme
Inspecting sub tasks of aspect based sentiment analysis in Turkish language–opinion target expression, aspect category and sentiment polarity detection
FATİH SAMET ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLŞEN ERYİĞİT
- A computer mediated analysis of neologisms used by Turkish speakers on X social media platform
Sosyal medya platformu X'te Türkçe konuşucuların kullandıkları neolojizmlerin bilgisayar destekli incelenmesi
BERKAY EROL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
DilbilimHacettepe Üniversitesiİngiliz Dilbilimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEYNEP DOYURAN
- Ardışık şartlı rastgele alanlarla sekans etiketleme
Sequence labeling with stacked conditional random fields
METİN BİLGİN
Doktora
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET FATİH AMASYALI