13 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 10 / 13
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 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 MorAz: An open-source morphological analyzer for Azerbaijani Turkish(Association for Computational Linguistics (ACL), 2018) Özenç, Berke; Ehsani, Razieh; Solak, ErcanMorAz is an open-source morphological analyzer for Azerbaijani Turkish. The analyzer is available through both as a website for interactive exploration and as a RESTful web service for integration into a natural language processing pipeline. MorAz implements the morphology of Azerbaijani Turkish following a two-level approach using Helsinki finite-state transducer and wraps the analyzer with python scripts in a Django instance.Yayın AnlamVer: Semantic model evaluation dataset for Turkish - word similarity and relatedness(Association for Computational Linguistics (ACL), 2018-08-26) Ercan, Gökhan; Yıldız, Olcay TanerIn this paper, we present AnlamVer, which is a semantic model evaluation dataset for Turkish designed to evaluate word similarity and word relatedness tasks while discriminating those two relations from each other. Our dataset consists of 500 word-pairs annotated by 12 human subjects, and each pair has two distinct scores for similarity and relatedness. Word-pairs are selected to enable the evaluation of distributional semantic models by multiple attributes of words and word-pair relations such as frequency, morphology, concreteness and relation types (e.g., synonymy, antonymy). Our aim is to provide insights to semantic model researchers by evaluating models in multiple attributes. We balance dataset word-pairs by their frequencies to evaluate the robustness of semantic models concerning out-of-vocabulary and rare words problems, which are caused by the rich derivational and inflectional morphology of the Turkish language.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.Yayın Constructing a Turkish-English parallel treebank(Association for Computational Linguistics (ACL), 2014) Yıldız, Olcay Taner; Solak, Ercan; Görgün, Onur; Ehsani, RaziehIn this paper, we report our preliminary efforts in building an English-Turkish parallel treebank corpus for statistical machine translation. In the corpus, we manually generated parallel trees for about 5,000 sentences from Penn Treebank. English sentences in our set have a maximum of 15 tokens, including punctuation. We constrained the translated trees to the reordering of the children and the replacement of the leaf nodes with appropriate glosses. We also report the tools that we built and used in our tree translation task.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 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 ISIKSumm at BioLaySumm task 1: BART-based summarization system enhanced with Bio-entity labels(Association for Computational Linguistics (ACL), 2023-07-13) Çolak, Çağla; Karadeniz, İlknurCommunicating scientific research to the general public is an essential yet challenging task. Lay summaries, which provide a simplified version of research findings, can bridge the gap between scientific knowledge and public understanding. The BioLaySumm task (Goldsack et al., 2023) is a shared task that seeks to automate this process by generating lay summaries from biomedical articles. Two different datasets that have been created from curating two biomedical journals (PLOS and eLife) are provided by the task organizers. As a participant in this shared task, we developed a system to generate a lay summary from an article’s abstract and main text.
