Doğal dil işlemesi ve makine öğrenmesi yöntemleri ile türkçe haberlerde olay göstergesi tespiti

Metinde bir olayın geçtiğini gösteren en küçük kelime grubuna olay göstergesi denmektedir. İngilizce, İspanyolca ve Çince gibi dillerde çalışılmıs olan olay göstergelerinin tespiti bize daha çok araştırma yapılmasını ve birçok uygulamayı mümkün kılmaktadır. Türkçe'de ise ilk defa olay göstergesi tespiti ve olay göstergesi türü sınıflandırması konusu bu araştırmayla biz çalıştık. Olay göstergesi tespiti için Türkçe bir veri kaynağımız olmadığından dolayı bu problem için kendimiz bir veri kümesi geliştirdik. Bu araştırmada veri kümesini nasıl geliştirdiğimizi ve Türkçe haber metinleri için olay göstergesi tespiti ve olay göstergesi türü sınıflandırması yapan sistemimizi tanıttık. Veri kaynağı çeşitli Türkçe haber sitelerinden alınmış haberlerin içindeki kelimelerden oluşmaktadır. Veri kümesindeki her kelime elle dizi türü, gösterge türü, gösterge alt türü, realis değeri ve ana olay olup olmamasına göre işaretlenmiştir. Böylelikle bu veri kümesini olay göstergesi tespiti, olay türü sınıflandırması, realis değeri ve ana olay sınıflandırması çalışması yapmamıza olanak sağlamaktadır. Bu işaretlenmiş veri kümesi üzerinde çeşitli sınıflandırma metotları denedik. Türkçe'ye özgü morfolojik ve bağlılık ayrıştırma özelliklerinin yanısıra diğer özelliklerden de yararlandık. Bunu yaparken dile özgü özelliklerin sınıflandırmada nasıl bir etkisi olduğunu görmeyi amaçladık. Farklı makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak olay göstergesi tespiti, olay göstergesi türü sınıflandırması, realis değeri bulma ve ana olay tespiti için en başarılı modeli bulmaya çalıştık. Çalışmamızın sonunda Türkçe'ye özgü morfolojik ve bağlılık ayrıştırma özelliklerinin ve kelime temsillerinin sonuçlarımızı iyileştirdiğini gözlemledik.