Semantic role labeling for Turkish propbank
dc.contributor.advisor | Yıldız, Olcay Taner | en_US |
dc.contributor.author | Esgel, Volkan | en_US |
dc.contributor.other | Işık Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı | en_US |
dc.date.accessioned | 2019-10-21T02:26:01Z | |
dc.date.available | 2019-10-21T02:26:01Z | |
dc.date.issued | 2019-09-06 | |
dc.department | Işık Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı | en_US |
dc.description | Text in English ; Abstract: English and Turkish | en_US |
dc.description | Includes bibliographical references (leaves 43-44) | en_US |
dc.description | x, 44 leaves | en_US |
dc.description.abstract | People's communication with each other takes place through sentences that combine words with different purposes. Words can gain different meanings with the presence of other words in the sentences in which they take place. With the rapid development of technology, the studies on understanding of human language by computational power have gained speed. These studies are generally referred to Natural Language Processing and their main purpose is to understand the sentences in human communication. The words in the sentence ful l different purposes. Some words describe an event, while other words indicate details of that event. De ning the semantic roles of words is possible with different algorithms. This study rst started by contributing to the process of determining the semantic roles of the word groups in the sentence by manpower. In addition, the semantic roles in the English sentences were parsed and shared on a web site with the marked roles in the Turkish sentences for comparison purposes. Finally, it is tried to measure how the algorithms aiming to nd the semantic roles of the words in the sentence perform automatically for Turkish. | en_US |
dc.description.abstract | İnsanların birbirleriyle olan iletişimleri farklı amaçlardaki kelimelerin birleştiği cümleler aracılığı ile gerçekleşmektedir. Kelimeler, yer aldıkları cümlelerde diğer kelimelerin de varlığı ile farklı anlamlar kazanabilmektedirler. Teknolojinin hızla gelişmesiyle birlikte, hesaplamalı güçler tarafından insan dilini anlama çalışmaları hız kazanmıştır. Bu çalışmalar genel olarak Doğal Dil İşleme olarak anılmaktadır ve asıl amaçları insan iletişiminde yer alan cümlelerin anlaşılabilmesidir. Cümle içerisinde yer alan kelimeler farklı amaçları yerine getirmektedirler. Bazı kelimeler bir olayı anlatırken, diğer kelimeler bu olaya ait detaylar belirtmektedirler. Kelimelerin anlamsal rollerinin tanımlanması ise farklı algoritmalar ile mümkün olabilmektedir. Bu çalışma ilk olarak cümlede yer alan kelime gruplarına ait anlamsal rollerin insan gücü ile belirlenmesi işlemine katkı sağlanarak başlamıştır. Ayrıca doğal dil işleme ile ilgili olarak Türk dilinde yapılacak çalışmalarda karşılaştırma amaçlı olarak kullanılmak üzere İngilizce cümlelerde yer alan anlamsal roller ayrıştırılmış ve Türkçe cümlelerdeki işaretlenmiş roller ile birlikte bir web sitesi üzerinden açık şekilde paylaşılmıştır. Son olarak ise cümledeki kelimelerin anlamsal rollerini otomatik olarak bulmayı amaçlayan algoritmaların Türkçe için nasıl performans gösterdiği ölçülmeye çalışılmıştır. | en_US |
dc.description.tableofcontents | Penn Treebank Project | en_US |
dc.description.tableofcontents | Tagset for Part-of-Speech | en_US |
dc.description.tableofcontents | Tagging Process for Part-of-Speech | en_US |
dc.description.tableofcontents | Semantic Role Labeling | en_US |
dc.description.tableofcontents | Calibrating Features | en_US |
dc.description.tableofcontents | The PropBank and Semantic Role Labeling | en_US |
dc.description.tableofcontents | Semantic Role Tagging | en_US |
dc.description.tableofcontents | System Architecture | en_US |
dc.description.tableofcontents | Pruning Algorithm | en_US |
dc.description.tableofcontents | PropBank Data | en_US |
dc.description.tableofcontents | Parse of English PropBank Data | en_US |
dc.description.tableofcontents | Assignment of Predicate and Arguments in Turkish PropBank | en_US |
dc.description.tableofcontents | Selection of Predicates in Turkish PropBank Toolkit | en_US |
dc.description.tableofcontents | Selection of Arguments in Turkish PropBank Toolkit | en_US |
dc.description.tableofcontents | PropBank Website | en_US |
dc.description.tableofcontents | Preparation of the PropBank Website | en_US |
dc.description.tableofcontents | Technologies Used in the Study | en_US |
dc.description.tableofcontents | Features | en_US |
dc.description.tableofcontents | Word-Based Features | en_US |
dc.description.tableofcontents | Predicate | en_US |
dc.description.tableofcontents | Phrase Type | en_US |
dc.description.tableofcontents | Voice | en_US |
dc.description.tableofcontents | Named Entities in Constituents | en_US |
dc.description.tableofcontents | Tree-Based Features | en_US |
dc.description.tableofcontents | Path | en_US |
dc.description.tableofcontents | Position | en_US |
dc.description.tableofcontents | Sub-categorization | en_US |
dc.description.tableofcontents | Classifiers | en_US |
dc.description.tableofcontents | Rocchio | en_US |
dc.description.tableofcontents | Naive Bayes | en_US |
dc.description.tableofcontents | kNN | en_US |
dc.description.tableofcontents | Linear Perceptron | en_US |
dc.description.tableofcontents | Multi Layer Perceptron | en_US |
dc.description.tableofcontents | Experiments | en_US |
dc.description.tableofcontents | Setup | en_US |
dc.description.tableofcontents | Prediction of the Predicates | en_US |
dc.description.tableofcontents | Prediction of the Arguments | en_US |
dc.identifier.citation | Esgel, V. (2019). Semantic role labeling for Turkish propbank. İstanbul: Işık Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. | en_US |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11729/2203 | |
dc.institutionauthor | Esgel, Volkan | en_US |
dc.language.iso | en | en_US |
dc.publisher | Işık Üniversitesi | en_US |
dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | * |
dc.subject | Natural language processing | en_US |
dc.subject | PropBank | en_US |
dc.subject | Semantic role labeling | en_US |
dc.subject | Doğal dil işleme | en_US |
dc.subject | Anlamsal rol etiketleme | en_US |
dc.subject.lcc | QA76.9.N38 E84 2019 | |
dc.subject.lcsh | Natural language processing (Computer science) | en_US |
dc.title | Semantic role labeling for Turkish propbank | en_US |
dc.title.alternative | Türkçe propbank için anlamsal rol etiketlemesi | en_US |
dc.type | Master Thesis | en_US |