10 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 10 / 10
Yayın Vikipedi ve Vikisözlük'ten Hypernym çıkarma(IEEE, 2017-06-27) Şaşmaz, Emre; Ehsani, Razieh; Yıldız, Olcay TanerDoğal dil işleme alanında kullanılan önemli yapılardan bir tanesi WordNet gibi büyük ölçekli sözlüklerdir. WordNet; eşanlamlı, zıt anlamlı gibi anlamsal ilişkileri de içeren kapsamlı bir sözlüktür. Bu bildiride, WordNet’in önemli bir parçası olan Hypernym-Hyponym ilişkisini çıkarmaya çalıştık. Bu amaca ulaşmak için, Vikipedi, Türkçe Sözlük ve Vikisözlük kaynaklarını kullandık. Sonlu Durum Makinelerinden ürettiğimiz kurallarla Hypernym-Hyponym ilişkilerini çıkardık.Yayın Integrating Turkish Wordnet KeNet to Princeton WordNet: The case of one-to-many correspondences(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2019-10) Bakay, Özge; Ergelen, Özlem; Yıldız, Olcay TanerIn this paper, we introduce a novel approach of forming interlingual relations between multilingual wordnets. We have mapped Turkish senses in KeNet with their corresponding senses in Princeton WordNet by drawing one-To-many correspondences. As a result of language-specific properties, one synset in one language is matched with multiple synsets in the other language in some cases. Our method of integrating KeNet into a multilingual network also included mapping the most frequent 5000 senses in English with their equivalent senses in Turkish. What we demonstrate is that one-To-many interlingual correspondances are necessary to include in mappings both from Turkish-To-English and English-To-Turkish. Furthermore, one-To-many mappings give us insights into the semantic relations to be constructed in Turkish, such as hypernymy.Yayın İngilizce-Türkçe istatistiksel makine çevirisinde biçimbilim kullanımı(IEEE, 2012-04-18) Görgün, Onur; Yıldız, Olcay TanerBu çalışmada, İngilizce-Türkçe dil ikilisi için biçimbilimsel çözümleme yardımı ile SIU dermecesi üzerinde istatistiksel makine çevirisi denemeleri yapılmıştır. Kelime biçimlerinin baz alındığı çeviri denemeleri İngilizce-Türkçe dil ikilisi gibi biçimbilimsel ve çekimsel olarak birbirinden uzak diller için düşük performans göstermektedir. Bu durumda, çeviri temel birimi olarak kelime formlarının yerine alt-sözcüksel temsiller kullanmak, makine çevirisi performansını önemli ölçüde arttırmaktadır.Yayın Problems caused by semantic drift in WordNet synset construction(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2019-09) Bakay, Özge; Ergelen, Özlem; Yıldız, Olcay TanerIn this study, we summarize the semantic drift problem that occur in specific synsets of KeNet, a Turkish WordNet, which is caused by mis-merging of semantically-related lexical items, morphological markings and false part of speech (POS) matchings. We present our approach to these problems in order to eliminate the semantic drift. We have re-analyzed the dictionary definitions of the items, placed those that possess different verbal markings into separate synsets, and divided synsets based on the POS of the items in them.Yayın Türkçe kelime ağı KeNet için arayüz(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2019-04) Özçelik, Rıza; Uludoğan, Gökçe; Parlar, Selen; Bakay, Özge; Ergelen, Özlem; Yıldız, Olcay TanerKelime ağları, bir dildeki kelimeler arasındaki bağlantıları, eş anlam kümeleri oluşturarak ve bu kümeleri birbirine çeşitli anlamsal bağıntılar ile bağlayarak temsil eden bir çizge veri yapısıdır. Doğal dil işleme alanındaki en yaygın bilinen kelime ağı WordNet 1990 yılında İngilizce için oluşturulmuşken, Türkçe için en kapsamlı ağ, 2018 yılında oluşturulan KeNet’tir. Bildiğimiz kadarıyla, içinde 80000 eş anlam kümesi ve 25 farklı anlamsal bağlantı bulunan KeNet için şu ana kadar geliştirilen bir kullanıcı arayüzü yoktur. Bu çalışmada, KeNet çizgesinde, anlamsal bağlantıları kullanarak eş anlam kümeleri arasında çevrimiçi olarak gezinmeyi sağlayan bir arayüz sunuyoruz. Bu arayüz sayesinde, bir söz öbeği KeNet’te aranabilir ve eş anlam kümeleri arasındaki üst/alt anlam, parça-bütün ilişkileri gibi ilişkiler kullanılarak KeNet üzerinde gezilebilir. Ayrıca, herhangi bir eş anlam kümesinin, varsa, İngilizce karşılığının kimliği de görüntülenebilir ve bu kümeye WordNet’e ait internet sayfasından erişilebilir.Yayın A new approach for named entity recognition(IEEE, 2017) Ertopçu, Burak; Kanburoğlu, Ali Buğra; Topsakal, Ozan; Açıkgöz, Onur; Gürkan, Ali Tunca; Özenç, Berke; Çam, İlker; Avar, Begüm; Ercan, Gökhan; Yıldız, Olcay TanerMany sentences create certain impressions on people. These impressions help the reader to have an insight about the sentence via some entities. In NLP, this process corresponds to Named Entity Recognition (NER). NLP algorithms can trace a lot of entities in the sentence like person, location, date, time or money. One of the major problems in these operations are confusions about whether the word denotes the name of a person, a location or an organisation, or whether an integer stands for a date, time or money. In this study, we design a new model for NER algorithms. We train this model in our predefined dataset and compare the results with other models. In the end we get considerable outcomes in a dataset containing 1400 sentences.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 TanerIn 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.Yayın Emlak alanına özgü kelime ağı(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2019-04) Parlar, Selen; Nas Arıcan, Bilge; Erkek, Mehmet; Çayırlı, Kamil; Yıldız, Olcay TanerKelime ağı, anlamlarına göre organize edilmiş kelimeleri barındıran bir veritabanıdır. Bir kelime ağı, sahip olduğu kelimelerin anlamlarını, bilişsel eş anlamlılarını, türlerini, diğer anlamlar ile arasındaki ilişkilerini ve bu anlamların tanımlarını temsil eder. Bu çalışma ile, emlak alanına özgü bir sözlük oluşturmak ve bu yeni sözlüğü kullanarak daha küçük bir kelime ağı tasarlamak yoluyla biçimbilimsel çözümleme ve anlam belirsizliği giderme gibi Doğal Dil İşleme görevlerini kolaylaştıracak bir yöntem öneriyoruz. Ön çalışma olarak, emlak alanına özgü 7,000 kelime içeren bir sözlük ve yaklaşık 11,000 eş anlam kümesinden oluşan bir kelime ağı oluşturuldu ve bunlar çeşitli görevlerle doğrulandı.Yayın All-words word sense disambiguation for Turkish(IEEE, 2017) Açıkgöz, Onur; Gürkan, Ali Tunca; Ertopçu, Burak; Topsakal, Ozan; Özenç, Berke; Kanburoğlu, Ali Buğra; Çam, İlker; Avar, Begüm; Ercan, Gökhan; Yıldız, Olcay TanerIdentifying the sense of a word within a context is a challenging problem and has many applications in natural language processing. This assignment problem is called word sense disambiguation(WSD). Many papers in the literature focus on English language and data. Our dataset consists of 1400 sentences translated to Turkish from the Penn Treebank Corpus. This paper seeks to address and discuss 6 different feature extraction methods and its classification performances using C4.5, Random Forests, Rocchio, Naive Bayes, KNN, Linear and multilayer Perceptron. This paper calls into question how the described features perform on a morphologically rich language (Turkish) with several classifiers.Yayın An all-words sense annotated Turkish corpus(IEEE, 2018-06-06) Akçakaya, Sinan; Yıldız, Olcay TanerThis paper reports our efforts in constructing of a sense labeled Turkish corpus with respect to Turkish Language Institution's dictionary, using the traditional method of manual tagging. We tagged a pre-built parallel treebank which is translated from the Penn Treebank II corpus. This approach allowed us to generate a full-coverage resource, in which syntactic and semantic information merged. We also provide miscellaneous statistics about the corpus itself as well as its development process.
