Filtreler

2017 - 201922020 - 20243
Filtreleri Sıfırla

Ayarlar

Yazar: Özenç, Berke × Konu: Morphology ×

Arama Sonuçları

Listeleniyor 1 - 5 / 5
  • Küçük Resim
    Yayın
    Visual modeling of Turkish morphology
    (European Language Resources Association (ELRA), 2020-05-16) Özenç, Berke; Solak, Ercan
    In this paper, we describe the steps in a visual modeling of Turkish morphology using diagramming tools. We aimed to make modeling easier and more maintainable while automating much of the code generation. We released the resulting analyzer, MorTur, and the diagram conversion tool, DiaMor as free, open-source utilities. MorTur analyzer is also publicly available on its web page as a web service. MorTur and DiaMor are part of our ongoing efforts in building a set of natural language processing tools for Turkic languages under a consistent framework.
  • Küçük Resim
    Yayın
    A FST description of noun and verb morphology of Azarbaijani Turkish
    (Association for Computational Linguistics (ACL), 2021) Ehsani, Razieh; Özenç, Berke; Solak, Ercan; Drewes F.
    We give a FST description of nominal and finite verb morphology of Azarbaijani Turkish. We use a hybrid approach where nominal inflection is expressed as a slot-based paradigm and major parts of verb inflection are expressed as optional paths on the FST. We collapse adjective and noun categories in a single nominal category as they behave similarly as far as their paradigms are concerned. Thus, we defer a more precise identification of POS to further down the NLP pipeline.
  • Küçük Resim
    Yayın
    Shallow parsing in Turkish
    (IEEE, 2017) Topsakal, Ozan; Açıkgöz, Onur; Gürkan, Ali Tunca; Kanburoğlu, Ali Buğra; Ertopçu, Burak; Özenç, Berke; Çam, İlker; Avar, Begüm; Ercan, Gökhan; Yıldız, Olcay Taner
    In this study, shallow parsing is applied on Turkish sentences. These sentences are used to train and test the per-formances of various learning algorithms with various features specified for shallow parsing in Turkish.
  • Küçük Resim
    Yayın
    Morphological analyser for Turkish
    (Işık Üniversitesi, 2018-01-25) Özenç, Berke; Solak, Ercan; Işık Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı
    Natural Language Processing is one one the fields of work in computer science and specializes in text summarization, machine translation and many various topics. Morphology is one of the Natural Language Processing features which analyses the words with its suxes. A words meaning can change according to the sux that it takes. Turkish is an agglutinative language with rich morphological structure and set of suxes. This features of Turkish result in complex morphology structure. In this study, we present an analyser for Modern Anatolian Turkish which has high coverage on suffixes and morphological rules of Turkish. Two-Level transformation method which is convenient to design morphology of a language, consists our base of approach. We used HFST which is a Finite State Transducer implementation, as our implementation technique. The analyser covers all morphological and phonetic rules that exist in Turkish and contains a lexicon which consist of today's Turkish words. The analyser is publicly available and can be used on http://ddil.isikun.edu.tr/mortur.
  • Küçük Resim
    Yayın
    Türkçe için biçimbirim temelli bir bileşen grameri yaklaşımı
    (Beykoz Üniversitesi, 2024-12-26) Özenç, Berke; Solak, Ercan
    Dilin modellenmesi, dil çalışmalarında önemli bir temel olarak yer alır. Farklı modelleme yöntemleri, farklı diller için uyarlanabilir olsa da bu uyarlamalar, hedef dil için her zaman yeterli olmayabilir. Bu durumdan en çok biçimbirimsel açıdan zengin diller etkilenir. Böyle bir dil için hazırlanacak model kurgulanırken dilin evrensel olarak ortak olan özelliklerinin yanı sıra, dilin kendine özgü özelliklerine odaklanılmalıdır. Bu makalede, bağımlı biçimbirim bakımından zengin bir görünüm sunan Türkçe ele alınarak uyarlanan gramer sunulmuştur. Çalışmada açıklanan gramer temelleri geleneksel üretici gramer yönteminden uyarlanmıştır. Bununla birlikte, sunulan gramer, biçimbirimleri söz dizimi elemanı olarak geleneksel söz dizimi elemanlarıyla birlikte, söz dizimine olan etkilerini ele almasıyla ve kullanılan özel bileşen kümesiyle geleneksel üretici gramer yöntemden ayrılır. Geleneksel yöntemden farklı olarak önerilen gramerde, tümce çözümlemesine sözcüklerden değil, biçimbirim elemanları olan sözcük gövdeleri, ekler, biçimbirimler ve bu gibi elemanların oluşturduğu gruplardan başlanır. Buna ek olarak Türkçenin söz dizimsel ve birimbirimsel özelliklerine göre kurgulanan bir bileşen kümesi de sunulmuştur. Sunulan bileşen kümesi, tümce, ad öbeği, eylem öbeği, belirteç öbeği gibi geleneksel sözdizimsel bileşenleri, öbek gövdesi olarak adlandırılan ara bir yapıyı ve çoğul eki, durum eki, zaman çekimi eki gibi, biçimbirimleri veya biçimbirim gruplarını temsil eden bileşenleri içerir.