Yazar
Marşan, B., Yıldız, O. K., Kuzgun, A., Yenice, A, Cesur, N., Yenice, A. B., Sanıyar, E., Kuyrukçu, O., Arıcan, B. N., Yıldız, Olcay Taner
Basım Tarihi
2022
Basım Yeri
-
Avrupa Dil Kaynakları Birliği (ELRA)
Konu
Seçim bölgesi ayrıştırma, Seçim bölgesi bağımlılığı dönüştürme, Bağımlılık ayrıştırma
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
979-109554672-6
Kayıt Numarası
b0f7f990-ab90-4f28-8356-600c01646dfc
Lokasyon
Bilgisayar Bilimi
Tarih
2022
Örnek Metin
Bu çalışma, Türkçe için optimize edilmiş ilk bağımlılık-seçim dönüşüm algoritmasını oluşturmayı amaçlamaktadır. Bu amaçla son teknoloji ürünü bir morfolojik analizör (Yıldız vd., 2019) ve özellik tabanlı makine öğrenme modeli kullanılmıştır. Dönüşüm algoritmasının performansını arttırmak için önyükleme toplama meta-algoritması entegre edildi. Konuşma algoritması oluşturulurken Türkçenin tipolojik özellikleri dikkatle göz önünde bulunduruldu. Kapsamlı ve manuel olarak açıklamalı UD tarzı bir bağımlılık ağaç bankası girdiydi ve seçim bölgesi ağaçları dönüşüm algoritmasının çıktısıydı. Dilbilimcilerden oluşan bir ekip, bir dizi seçim bölgesi ağacına manuel olarak açıklama ekledi. Bu manuel açıklamalı ağaçlar, algoritmanın performansını değerlendirmek için altın standart olarak kullanıldı. Dönüştürme süreci, UD tarzı bağımlılık ağaçlarına GitHub'da da erişilebilen 8000'den fazla seçim bölgesi ağacı ortaya çıkardı. Bu çalışma, Türk ağaç bankası kaynaklarına sağladığı katkının yanı sıra, yeni seçim bölgesi ağaç bankaları oluşturmak ve seçim bölgesi ayrıştırıcıları gibi NLP kaynakları için eğitim verileri oluşturmak için kullanılabilecek uygulanabilir ve uygulaması kolay bir dönüştürme algoritması da sunmaktadır.
