A bayesian model of turkish derivational morphology
Türkçe türetim morfolojisinin bayes ağları ile modellenmesi
- Tez No: 817021
- Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN CEM BOZŞAHİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Morfoloji, Morphology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişsel Bilim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 332
Özet
Türkçe yapım eklerinin ve psikodilbilim literatürünün geniş bir incelemesine dayanarak, yapım eklerinin 3 hiyerarşik seviyede temsil edileceği yeni bir yapı önerilmektedir. Bu seviyeler bölümleme, sözcük seçimi ve türetmedir. Bu öneri, türetim morfolojisinin geleneksel biçimbilgisel yapısının üzerine uyumlamaya izin veren bir yapının yerleştirilmesini kapsamaktadır. Bu yeni yapı esas alınarak ve Bayes ağları yöntemi kullanılarak bir hesaplama modeli geliştirilmektedir. Modelin hesaplamalı bir uygulaması oluşturulmakta, yeni sözcükleri isabetli ̧sekilde temsil ettiği, yeni ekleri beklenen şekilde öğrendiği ve tüm unsurların belirginliğini istatistiksel olarak takip ettiği gösterilmektedir. Gerçekçi gözlem listeleri üzerinde yapılan denemelerde modelin psikodilbilim alanındaki gözlemlerle uyuşan tahminler yaptığı ortaya konmaktadır. İddiaları ve yöntemi desteklemek için Türkçe türetim morfolojisinin ayrıntılı bir incelemesi yapılmakta, hem Modern Türkçe, hem de Orhon Türkçesi üzerine çalışılmaktadır. Yapım eklerinin dağılımsal anlambilim özellikleri değerlendirilmekte, Türkçe türetim morfolojisinin büyük oranda kurallı bir yapı gösterdigi ortaya konmaktadır. Morfemler arasındaki etkileşimden ortaya çıkan karmaşık anlamların temsil edilebilmesi için kategorik gramer çerçevesi kullanılmaktadır. Temel bir gramer oluşturulmakta, keşif denemelerinde kullanılan gözlem listeleri bu gramer üzerinden oluşturulmaktadır. Türkçe türetim morfolojisine odaklanılmakla birlikte, herhangi bir dile özgü varsayımlarda bulunulmamakta, kullanılan yöntemler ve ulaşılan sonuçların parçasal morfoloji içeren diğer diller için de geçerlilik taşıdığı değerlendirilmektedir.
Özet (Çeviri)
Building on an extensive review of the psycholinguistics literature and Turkish Derivational Morphology (DM), we propose a novel structure for representing DM in three hierarchical layers: segmentation, lexical selection and derivation. This proposal involves laying a belief structure over the traditional morphological structure of DM. We call this novel structure the Conventionalized Structure (CdS). We develop a computational model of morphology processing based on CdS using Bayesian Belief Networks (BBN). We present an algorithmic implementation for this model that learns and accurately represents new lexical items, recognizes affixes and tracks the salience of each item probabilistically. We carry out trials on this model with realistic observation lists and observe that model predictions are in line with the findings in studies in psycholinguistics. To support our claims and methodology, we carry out an extensive study of Turkish DM, looking into both Modern Turkish and Orkhon Turkic. We also look into the distributional semantics of derivational affixes and observe a high degree of regularity. In order to represent the complex semantics arising from interactions between morphemes, we use the categorial grammar framework. We build a baseline grammar, based on which we construct observation lists for exploration trials. While we focus on Turkish DM, we do not make any language-specific assumptions, our methods and results should be generalizable to other languages with segmental morphology.
Benzer Tezler
- Bayes ağlar ve Markov ağları kullanan kümeleme yönteminin incelenmesi ve bir uygulama
An examination of clustering method using Bayesian and Markov networks and an application
HÜLYA OLMUŞ
- Düşey girişimli basınç testlerinin modellenmesi ve parametre tahmini
The modeling of the vertical interference tests and parameter estimation
İHSAN MURAT GÖK
Doktora
Türkçe
2004
Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPetrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ONUR
- Improved state estimation for jump Markov linear systems
Markov atlamalı doğrusal sistemler için geliştirilmiş durum kestirimi
UMUT ORGUNER
Doktora
İngilizce
2006
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
- Yeni Keynesyen modelde optimum para politikası: Türkiye için dinamik stokastik genel denge modeli tahmini
Optimal monetary policy in the new Keynesian model: an estimated dynamic stochastic general equilibrium model
BİLGİN BARİ
- Modal identification of structures by using Bayesian statistics
Yapıların Bayezyan istatistikleri ile modal tanılaması
ÇAĞLAYAN HIZAL
Doktora
İngilizce
2019
İnşaat Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsüİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜRSOY TURAN