Abstract (TR)
Bu tezde dilden bağımsız, karakter seviyesinde etiketleme yapan bir model tarif et- tim ve bu modeli Varlık İsmi Tanıma, Sözcük Türü Etiketleme ve Yüzeysel Çözümleme üzerinde değerlendirdim. Bu modelde bir cümle, kelimeler yerine karakter dizisi olarak temsil edildi. Model, karakterleri girdi olarak alan ve her karakter için etiket olasılık dağılımı üreten, üst üste yığılmış çift yönlü Geri Dönüşümlü Yapay Sinir Ağları'ndan oluşmaktadır. Daha sonra bu olasılık dağılımları, Viterbi algoritması kullanılarak kelime seviyesindeki etiketlere çevirildi. Model, sadece işaretli veri kümesi kullan- makta olup, elle belirlenmiş öznitekliklere ve harici kaynaklardan gelen bilgilere (diğer sözdizimsel işaretleyicilerin çıktısı, isim listeleri) ihtiyaç duymamaktadır. Bu tezde tarif edilen model, Varlık İsmi Tanima'da 7 dilde elde edilen en iyi sonuçlara yakın, Sözcük Türü Etiketleme'de 4 dilde geçmiş sistemlerden daha iyi ve İngilizce Yüzeysel Çözümleme'de rekabetçi sonuçlar vermiştir.
Author
Dr. Onur Kuru
Institution
How to Cite
Onur Kuru (Yüksek Lisans Tezi). Character-level tagging, 2016, Koç University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Koç University
- International marketing strategies of Ekom-Eczacıbaşı in the Russian market(1995)
- The Balkans in an Age of Baroque transformations in architecture, decoration, and patterns of patronage ad cultural production in Ottoman Europe, 1718-1856(2006)
- Single machine scheduling with timelag constraints(2014)
- Ottoman olfactory traditions in a palatial space: Incense burners in The Topkapi Palace(2015)
- The connectedness of the Rum Seljuks and the Kingdom of Georgia: A framework for artistic exchance in the thirteenth century(2015)
- Turkish coffee fortune-telling ritual as a source of inspiration for designing object-mediated advice interactions(2017)
