Transition based dependency parsing with deeplearning

Bu tezde bir dil modelinden tu ̈retilen bir kelimenin sol ve sag ̆ bag ̆lamını temsil eden vekto ̈leri tanıtıyorum. Bu vekto ̈rlerin faydasını c ̧ok katmanlı algılayıcı (MLP) bag ̆lılık ayrıs ̧tırıcı model ile test ettim. 2017 Evrensel Bag ̆lılık Analizi yarıs ̧masında 33 katılımcı arasından 7. olan bu model, sag ̆/sol bag ̆lam vekto ̈rlerinin bag ̆lılık ayrıs ̧tırmasında kul- lanıldıg ̆ındaayrıs ̧tırmanındog ̆rulug ̆unuo ̈nemlio ̈lc ̧u ̈dearttırdıg ̆ınıgo ̈steriyor. Butezde daha detaylı anlatacag ̆m c ̧ok katmanlı ayrıs ̧tırıcı model bir takım el-yapımı o ̈zelliklerden de faylandıg ̆ında en iyi performansı vermektedir. Derin o ̈g ̆renmedeki son gelis ̧melerden fay- dalanarak el-yapımı o ̈zellik belirlemek yerine bunu otomatikles ̧tiren bir model gelis ̧tirdim. Bu model yine bu tezde tanıttıg ̆ım bic ̧imsel o ̈zellik vekto ̈rleri ile birles ̧tig ̆inde c ̧ok katmanlı ayrıs ̧tırıcı modelden daha yu ̈ksek bas ̧arım elde etti. Bu model ile 2018 Evrensel Bag ̆lılık Analizi yarıs ̧masına katıldım. Modelim 30 farklı sistem ic ̧erisinden 16. oldu.