Joint learning of morphological segmentation, morpheme tagging, part-of-speech tagging, and dependency parsing
Morfolojik analiz, sözcük türü işaretleme ve bağlılık ayrıştırmanın eş zamanlı öğrenilmesi
- Tez No: 623051
- Danışmanlar: Prof. Dr. HÜSEYİN CEM BOZŞAHİN, DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU CAN BUĞLALILAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişsel Bilim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Bitişimli dillerde biçimbilim ve sözdizim arasında güçlü bir ilişki vardır. Çekim ve yapım eklerini sözcüğün sözdizimsel rolünün belirlenmesinde etkili olmaktadır. Sözdizim ve biçimbilim arasındaki bu bağlantı ikisinin eşzamanlı öğrenilmesini olanaklı kılmaktadır. Bunun yanında dildeki karmaşık morfolojinin varlığı seyreklik problemine neden olabilmektedir. Bu nedenden ötürü morfolojik analiz ve işaretmele pek çok doğal dil işleme çalışması için zaruridir. Yukarıda sıralanan sebepler morfolojik analiz ve işaretleme, sözcük türlerinin bulunması ve bağlılık ayrıştırma gibi farklı sözdizimsel analizlerin yapılmasına teşvik etmektedir. Önerilen model çok katmanlı yapay sinir ağlarından oluşmaktadır. Her bir seviyede ardışık bilgiyi kodlayabilen iki yönlü uzun kısa vadeli bellek ağı birimleri bulunmaktadır. Buna ilaveten, morfolojik etiketleme bileşeninde kullanılan dikkat ağı yardımıyla kodlayıcı ve çözücü durumları arasındaki hizanlamanın kurulması amaçlandı. Her bir seviyeden elde edilen sonuçlar literatürdeki diğer çalışmalarla karşılaştırıldı. Evrensel Bağlılık Ağaç Yapılı veri kümesinde karşılaştırabilinir sonuçlar alındı.
Özet (Çeviri)
In agglutinating languages, there is a strong relationship between morphology and syntax. Inflectional and derivational suffixes have a significant role while determining the syntactic role of the word in the sentence. This connection enables the joint learning of morphology and syntax. Apart from that, the complex morphology poses a sparsity problem. In this respect, morphological analysis and segmentation are vital for various natural language processing applications. All of these have provided the primary motivation to develop a joint learning model for morphological segmentation, morphological tagging, part-of-speech (POS) tagging, and dependency parsing. The proposed model consists of a multi-layered neural network structure. In each level, there is a bidirectional long-short memory unit (BiLSTM) to encode sequential information. Additionally, attention networks are used to compute soft alignment between encoder-decoder states in the morphological tagging component. Finally, the obtained results from each layer of the network are compared with other works from the literature. The results are very competitive on Universal Dependencies (UD) dataset.
Benzer Tezler
- Statistical models for unsupervised learning of morphology and PoS
Gozetimsiz morfoloji ve soz dizim ısaretlerinin ogrenilmesi icin ıstatistiksel modeller
BURCU CAN BUĞLALILAR
Doktora
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYork UniversityBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SURESH MANANDHAR
- MR görüntülerinde menisküslerin segmentasyonu ve menisküs yırtıklarının tespiti
Meniscus segmentation and detection of meniscus tears in MR images
AHMET SAYGILI
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SONGÜL ALBAYRAK
- Yere nüfuz eden radar görüntülerinde morfolojiık bileşen analizi yöntemi ile kargaşa giderme
Clutter reduction in ground penetrating radar images using morphological component analysis
EYYUP TEMLİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. IŞIN ERER
- Yabancılara Türkçe öğretiminde yazma becerilerinin gelişimine yönelik boylamsal bir araştırma
A longitudinal research on the development of writing skills in teaching Turkish to foreigners
YEŞİM TÜRKMEN
Doktora
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiTürkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER ÖZKAN
- Compositional representations of language structures in multilingual joint-vector space
Çok dilli eklem-vektör uzayda dil yapılarının bileşim temsili
ŞABAN DALAMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Şehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ ARSLAN