Character-level tagging

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.