7 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 7 / 7
Yayın Construction of a Turkish proposition bank(Tubitak Scientific & Technical Research Council Turkey, 2018) Ak, Koray; Toprak, Cansu; Esgel, Volkan; Yıldız, Olcay TanerThis paper describes our approach to developing the Turkish PropBank by adopting the semantic role-labeling guidelines of the original PropBank and using the translation of the English Penn-TreeBank as a resource. We discuss the semantic annotation process of the PropBank and language-specific cases for Turkish, the tools we have developed for annotation, and quality control for multiuser annotation. In the current phase of the project, more than 9500 sentences are semantically analyzed and predicate-argument information is extracted for 1330 verbs and 1914 verb senses. Our plan is to annotate 17,000 sentences by the end of 2017.Yayın Görsel sanatlarda çözümleme için değer kavramlarının yeri(Işık Üniversitesi, 2015-05-14) Doğan, Özgül; Bozdoğan, Seyyit; Işık Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Resim Yüksek Lisans ProgramıSanat (eseri); estetik, sanat tarihi, eleştiri, ruhbilim, felsefe, göstergebilim gibi alanlardan pek çok uzmanın incelemesine konu olmuştur. Her biri kendi alan bilgisini sanat alanına taşımıştır. Özellikle, göstergebilimin gösterge ve işaret kavramları ve yeni eleştirinin ‘bizzat sanat eserine yönelme ilkesi’ yol açıcı olmuştur. Bu çalışmada sanat eserine, sanata yönelik her alandan getiriler göz ardı edilmeden yeni bir bakış açısına yerleşme olanağı üzerinde durulmuştur: Sanat eserini anlamada değerler bir bakış açısı olabilir mi? Elbette bu soruyu sorar sormaz, konunun yeni olmadığı ileri sürülecektir. Doğrudur. Ancak bu konuda yapılan çalışmalara bakıldığında bunların dağınık ya da çok sınırlı oldukları görülmektedir. Bu yüzden değerler konusuna daha geniş bir perspektiften bakılmaya ihtiyaç olduğu düşünülmüştür. Bu amaç doğrultusunda öncelikle değerin neliği ve çevresindeki, ilişkili olduğu kavramlar dikkate alınmış ve çalışma kuramsal ve uygulama olarak iki bölümden oluşturulmuştur. Birinci bölümde değer kavramının genelde hangi akslara,,yani hangi karşıt iki uca oturtulduğu gözlenmiş. Ardından araştırmalara konu edilmiş ya da edilebilecek değer tipleri kısaca ele alınmış, böylece kesin bir sınıflandırma olmasa da, değer tiplerinin uzanımı, sanat eserini anlamada sapmaların ve sanat eserine odaklanmadaki olanakların kabaca da olsa görülmesine fırsat sağlamıştır. İkinci bölümde Hans Baldung’un (1510- 1520) arasına tarihlenen “Havva, Yılan ve Ölüm” tablosu karşılaştırmalı ve eleştirel bakışla, yalnızca temsili değeri konu edilerek incelenmiştir. Ardından Agnolo Bronzino’nun “Aşk Alegorisi” (1546) adlı tablosu daha geniş biçimde karşılaştırmalı ve değer kavramları açısından incelenmiştir. Sonuç olarak, sanat eserine yaklaşımda, öznel bakışların, incelemecinin ilgi alanının sanat eserini anlamayı başka alanlara kaydırdığı gözlenmiş ve sanat eserinin sanatı ilgilendiren değer kavramları açısından bütüncül bir incelenmesinin yapılıp yapılmadığını test etme, incelemenin eksik yanlarını nesnel biçimde görme şansı vereceği için bu yöntem olumlu bulunmuştur. Ve değer çözümlemeci yaklaşımın sanat eserini incelemede birincil ve ikincil değerlerin görülmesine olanak tanıdığı düşünülmektedir.Yayın Automatic propbank generation for Turkish(Incoma Ltd, 2019-09) Ak, Koray; Yıldız, Olcay TanerSemantic role labeling (SRL) is an important task for understanding natural languages, where the objective is to analyse propositions expressed by the verb and to identify each word that bears a semantic role. It provides an extensive dataset to enhance NLP applications such as information retrieval, machine translation, information extraction, and question answering. However, creating SRL models are difficult. Even in some languages, it is infeasible to create SRL models that have predicate-argument structure due to lack of linguistic resources. In this paper, we present our method to create an automatic Turkish PropBank by exploiting parallel data from the translated sentences of English PropBank. Experiments show that our method gives promising results. © 2019 Association for Computational Linguistics (ACL).Yayın An open, extendible, and fast Turkish morphological analyzer(Incoma Ltd, 2019-09) Yıldız, Olcay Taner; Avar, Begüm; Ercan, GökhanIn this paper, we present a two-level morphological analyzer for Turkish which consists of five main components: finite state transducer, rule engine for suffixation, lexicon, trie data structure, and LRU cache. We use Java language to implement finite state machine logic and rule engine, Xml language to describe the finite state transducer rules of the Turkish language, which makes the morphological analyzer both easily extendible and easily applicable to other languages. Empowered with a comprehensive lexicon of 54,000 bare-forms including 19,000 proper nouns, our morphological analyzer is amongst the most reliable analyzers produced so far. The analyzer is compared with Turkish morphological analyzers in the literature. By using LRU cache and a trie data structure, the system can analyze 100,000 words per second, which enables users to analyze huge corpora in a few hours.Yayın Reklamlarda kullanılan yazı karakterlerinin semantik çözümlenmesinde bilişsel yaklaşımlar(İstanbul Medeniyet Üniversitesi, 2017-12-30) Akbudak, ŞadiReklam kampanyalarında font seçimi ve tipografi, sürecin sonunda ortaya çıkacak işin ne kadar dikkat çekeceğini ve mesajın ne kadar doğru iletildiğini belirler. Reklam kampanyalarında ulaşılmak istenen hedef kitleye ve oluşturulmak istenen duyguya uygun font seçilmesi gerekir. Fontun duygusal, algısal ve estetik bir boyutu olduğu gibi biçimsel, izleyişsel ve görsel bir boyutu da vardır. Reklam kampanyaları için yazı karakteri seçerken yazı karakterinin insanlar üzerinde oluşturduğu etki, hedef kitle üzerinde oluşturulmak istenen duygu ile eşleşmelidir.Yayın Automating cyber risk assessment with public LLMs: an expert-validated framework and comparative analysis(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2026-03-26) Ünal, Nezih Mahmut; Çeliktaş, BarışTraditional cyber risk assessment methodologies face a critical dilemma: they are either quantitative yet static and context-agnostic (e.g., CVSS), or context-aware yet highly labor-intensive and subjective (e.g., NIST SP 800-30). Consequently, organizations struggle to scale risk assessment to match the pace of evolving threats. This paper presents an automated, context-aware risk assessment framework that leverages the reasoning capabilities of publicly available Large Language Models (LLMs) to operationalize expert knowledge. Rather than positioning the LLM as the final decision-maker, the framework decouples semantic interpretation from risk scoring authority through a transparent, deterministic Dynamic Metric Engine. Unlike complex closed box machine learning models, our approach anchors the AI's reasoning to this expert-validated metric schema, with weights derived using the Rank Order Centroid (ROC) method from a survey of 101 cybersecurity professionals. We evaluated the framework through a comparative study involving 15 diverse real-world vulnerability scenarios (C1-C15) and three supplementary sensitivity stress tests (C16-C18). The validation scenarios were independently assessed by a cohort of ten senior human experts and two state-of-the-art LLM agents (GPT-4o and Gemini 2.0 Flash). The results show that the LLM-driven agents achieve scoring consistency closely aligned with the human median (Pearson r ranging from 0.9390 to 0.9717, Spearman ρ from 0.8472 to 0.9276) against a highly reliable expert baseline (Cronbach's α =0.996), while reducing the assessment cycle time by more than 100× (averaging under 4 seconds per case vs. a human average of 6 minutes). Furthermore, a dedicated context sensitivity analysis (C13-C15) indicates that the framework adapts risk scores based on organizational context (e.g., SME vs. Critical Infrastructure) for identical technical vulnerabilities. Importantly, the system is designed not merely to replicate expert intuition, but to enforce bounded, policy-consistent risk evaluation under predefined governance constraints. Overall, these findings suggest that commercially available LLMs, when constrained by expert-validated metric schemas, can support reproducible, transparent, and real-time risk assessments.Yayın Narrative conflicts: a tri-modal computational analysis of antagonism in Shakespeare’s Julius Caesar(CEUR-WS, 2025-09-26) Yavuz, Mehmet Can; Cascone, Lucia; Özkan, Aylin; Ertaş, İremThis study introduces a novel computational framework to analyze multi-modal antagonisms—semantic, emotional, and relational—in dramatic literature, specifically focusing on Shakespeare’s Julius Caesar. Employing natural language processing (NLP) techniques, text embeddings, emotion classifiers, and network-based character analyses, we systematically extract and quantify antagonistic relationships within the play. Semantic antagonisms are identified through hierarchical clustering and dimensionality reduction of character embeddings, revealing rhetorical groupings aligned closely with narrative functions. Emotional antagonisms, captured via emotion distribution profiles and variance analysis, illuminate characters’ affective dynamics and their alignment with dramatic roles. Relational antagonisms are explored through co-occurrence networks, highlighting unexpected centrality of minor characters as critical mediators of conflict. Integrating these modalities with Hegelian dialectics and Nietzschean interpretations, our tri-modal analysis provides fresh insights into ideological tensions, character motivations, and narrative structure. This interdisciplinary approach demonstrates the effectiveness of AI-driven tools in enriching literary criticism opening new avenues for exploring conflict dynamics in canonical texts.
