Derin öğrenme kullanarak Türkçe için bir kelime anlamı belirginleştirme uygulaması

Doğal dilleri anlamaya yönelik yapılan ilk sembolik yaklaşımlar insanlar tarafından yazılan kuralları kullanarak metnin anlamını yakalamaya çalışmaktadır. Ancak bu tür kural tabanlı sistemlerin kırılgan oldukları, tasarlandıkları belirli alanlarda sınırlı oldukları görülmüştür. Son 20 yılda, doğal dil işlemede istatiksel bir yaklaşım yaygınlaşmıştır. Bu sistem otomatik olarak matematiksel modeller kullanarak verilerden kurallar öğrenebilmektedir. Bu tezde kelime anlamı belirginleştirme görevinde kullanılabilecek derin öğrenme çalışmaları ve algoritmaları incelenmiş ve bir Türkçe işaretlenmiş veri seti üzerinde deneyler yapılmıştır. Önceki birkaç çalışma ile karşılaştırma yapabilmek için SemEval-2007 çalıştayındaki Türkçe çalışmada kullanılan veriler kullanılmıştır. Bu tez çalışması beş bölümden oluşmaktadır. İlk bölümde kelime anlamı belirginleştirmenin kısa bir özeti verilmektedir. Ardından tez kapsamında çözülmek istenilen problem, bu problemi çözmemizdeki amaç, problem hakkında yapılan varsayımlar ve sınırlıklar verilmektedir. İkinci bölümde ise Türkçe ve yabancı dillerdeki kelime anlamı belirginleştirme çalışmaları ile ilgili literatür çalışmalarına yer verilmektedir. Üçüncü bölümde, ilk olarak bu çalışmada kullanılan veya bu çalışmayla ilgili olan tanımlara yer verilmektedir. Devamında ise verilerin toplanmasına, analizine ve yorumlanmasına yer verilmektedir. Verilerin toplanması üzerine olan bölümde SemEval-2007 Türkçe çalışmasında kullanılan kelimelerin ve özelliklerin detaylarına yer verilmektedir. Verilerin çözümlenmesi ve yorumlanması kısmında ise ilk önce çalışmada kullanılan kelimeler ve özelliklerin nasıl bir yapıda kullanıldığı ve geçirildikleri ön işlem aşamaları anlatılmaktadır. Ardından bu verilerin girdi olarak verileceği yapay sinir ağı modelleri ve bu modeller ile yapılan eğitim aşamaları ve bu aşamaların sonuçların analizi üzerinde detaylı anlatım yapılmaktadır. Son olarak, bu çalışmada sonuçlarının analizinde kullanılacak metrikler ve detayları anlatılmıştır. Dördüncü bölümde ise derin öğrenme modelleri kullanılarak alınan sonuçların ağırlıklı ve makro ortalamaları ile SemEval-2007 Türkçe verileriyle önceki çalışmaların elde ettiği metrik değerlerine yer verilmiş olup ardından bu bulgular yorumlanmıştır. Beşinci bölümde ise yapılan bu çalışma genel hatlarıyla özetlenmiş ve ileride yapılabilecek çalışmalar için öneriler verilmiştir.