Serbest Sırada Birliktelik İstatistiklerinin Kullanımıyla Türkçe'nin Biçimbirimsel Belirsizliği'nin Giderilmesi

Enis ARSLAN; Umut ORHAN; B. Tahir TAHİROĞLU

doi:https://doi.org/10.17714/gumusfenbil.430034

Article Details

Serbest Sırada Birliktelik İstatistiklerinin Kullanımıyla Türkçe'nin Biçimbirimsel Belirsizliği'nin Giderilmesi

Authors:

Enis ARSLAN | Umut ORHAN | B. Tahir TAHİROĞLU

Publisher:

Gumushane University

Main Topics:

Applied physics

Journal:

Gümüşhane University Journal of Science and Technology 2018, pp.46-52

Document Type:

Article

Publication Date:

11/2018

Document Language:

English

Document ID (Org No.):

2000470546

Frequency:

Quarterly

eISSN:

2146-538X

pISSN:

2146-538X

DOI:

https://doi.org/10.17714/gumusfenbil.430034

Abstract:

 


Bu makalede, Türkçe gibi biçimsel
olarak karmaşık yapıda olan dillerde sıklıkla karşılaşılan biçimbirimsel
belirsizlik problemi için bir çözüm önerilmiştir. Genellikle, bu tipte bir
problemin çözümü için bir cümledeki muhtemel kelime sıralarından uygun olanın
seçilmesi için bilgiyi maksimuma çıkaran istatistiksel yöntemler
uygulanmaktadır. Olasılıkların hesaplanması ve uygun sıranın seçilmesi için
tercih edilecek metot uygulanacak dilin doğasına bağlıdır. Cümlelerde geçen
kelimelerin madde başlarının oluşturduğu bir anlamsal çizgeden elde edilen
birliktelik istatistikleri kullanılarak alternatifler arasından uygun olan
kelime sıra dizilimi seçilmektedir. Bu çizge ağının belirsizlik içermeyen
serbest sıralı karakteri istatistiklerin bağımsız olarak hesaplanmasında
oldukça faydalıdır. Olasılıksal değerler Naive Bayes (NB) yöntemi kullanılarak
elde edilmekte ve her kelime sıraları arasından uygun olanının, Viterbi
algoritmasından esinlenilerek, maksimumu seçilmektedir.



.

 


In this article, a solution to the morphological ambiguity problem which
occurs frequently in morphologically complex languages like Turkish is proposed.
Generally, statistical methods are applicable for these tasks which maximize
the information, obtained for a probable word order sequence in a sentence. The
decision in selection of the method for calculation of the probabilities and
the sequence selection method depends on the nature of the language. By using
the co-occurrence statistics obtained from a semantic graph network which
represents the lemmas of the sentences, the best word order sequence is
selected from the alternatives. The non-ambiguous and free-word-order character
of this network is helpful in determining the statistics independently. The
probability values are obtained by using the Naive Bayes (NB) method and the
selection of each word sequence is achieved by maximization, in the inspiration
of the Viterbi algorithm.


.

Article Details

Serbest Sırada Birliktelik İstatistiklerinin Kullanımıyla Türkçe'nin Biçimbirimsel Belirsizliği'nin Giderilmesi

Authors: Enis ARSLAN | Umut ORHAN | B. Tahir TAHİROĞLU

Publisher: Gumushane University

Main Topics: Applied physics

Journal: Gümüşhane University Journal of Science and Technology 2018, pp.46-52

Document Type: Article

Publication Date: 11/2018

Document Language: English

Document ID (Org No.): 2000470546

Frequency: Quarterly

eISSN: 2146-538X

pISSN: 2146-538X

DOI: https://doi.org/10.17714/gumusfenbil.430034

Issues

Authors:

Enis ARSLAN | Umut ORHAN | B. Tahir TAHİROĞLU

Publisher:

Gumushane University

Main Topics:

Applied physics

Journal:

Gümüşhane University Journal of Science and Technology 2018, pp.46-52

Document Type:

Article

Publication Date:

11/2018

Document Language:

English

Document ID (Org No.):

2000470546

Frequency:

Quarterly

eISSN:

2146-538X

pISSN:

2146-538X

DOI:

https://doi.org/10.17714/gumusfenbil.430034