Sözlük tabanlı etkin ve verimli Türkçe gövdeleyici

Bu çalışmada, GPU üzerinde çalışan bir Türkçe gövdeleyici algoritması geliştirdik ve daha sonra bu algoritmanın performansını ve verimliliğini araştırdık. Türkçe sondan eklemeli ve zengin morfolojik yapıya sahip bir dil olarak eşsesli ve yapısal değişkinliğe uğrayabilen kelimeleri içerdiği için sözlük kullanmadan sadece kurallar tanımlanarak gövdeleme yapılması zahmetli ve verimsiz olacaktır. Bu yüzden Türkçe bilgi getirim sistemlerinde, Türkçe kelimelerin etkin ve verimli bir şekilde sözlük tabanlı gövdelenmesi önemlidir. Bu çalışmamız Türkçe dökümanların indekslenmesi ve aranması amacıyla sözlük tabanlı hızlı bir gövdeleyici geliştirmeyi amaçlıyor.Yüksek performanslı programlama amacıyla Nvidia tarafından tanıtılmış, grafik programlama üniteleri üzerinde çalışan ve hala geliştirilmekte olan CUDA kütüphanesi grafik programlama ünitelerinin, grafik programlamanın dışında genel amaçlı performans ortamı olarak kullanılması eğilimini arttırdı. Bugünlerde, araştırmacılar hesaplama kaynaklarının yoğun olarak kullanılmasını gerektiren moleküler dinamikler, akışkan dinamikleri, kriptoloji, görüntü işleme, astrofizik ve genetik gibi bir çok alanda CUDA ile grafik programlama ünitlerinin yüksek hesaplama kabiliyetinden yararlanmaya başladı.(Manavski ve Valle, 2008 gibi) CUDA bilgi getirim işlemlerinin doğasında olan büyük iş yükleri için de kullanılabilir. Bizim programımız GPU üzerinde (NVIDIA GeForce GT240M) ?Radix Trie? veri yapısı mantığıyla geliştirilen gövdeleyici algoritmasının paralel çalışırılması ile CPU üzerinde çalışan seri versiyonuna göre, 90 kata kadar performans artışı sağladı. Bu tezde, kelime gövdeleyici algoritmalarımızın test kelime seti üzerinde çalıştırarak elde ettiğimiz sonuçları gösteriyoruz. GPU üzerinde çalışan gövdeleyici algoritmamızı CPU üzerinde çalışan versiyonuyla karşılaştırdık ve GPU kaynaklarını nasıl daha verimli kullanılabileceğimizi sekiz farklı algoritmayla araştırdık.