Türkçe için nöral bağlılık ayrıştırma

Bağlılık ayrıştırma, sözcükler arasındaki sözdizimsel ve anlamsal ilişkilerin belirlenerek dilbilgisel yapıların ortaya çıkarılmasını içerir. Uzun dönemli bağlılıkların çıkarılması ve sözlük dışı sözcüklerin meydana getirdiği sorunlardan ötürü bağlılık ayrıştırmada henüz iste- nen başarı elde edilememiştir. Mevcut sorunlar Türkçe iiçin de geçerli olup, özellikle sondan eklemeli yapısı gereği sözlük dışı sözcük oranı diğer dillere göre nispeten daha fazladır. Şimdiye kadar yapılan çalışmalar, Tekrarlı Sinir Ağlarının uzun dizilerde başarılı olamadığını göstermiştir. Bu tezde önerdiğimiz nöral model, kodlayıcı-kod çözücü yaklaşımını, Trans- former ağı üzerine kurulu bir kodlayıcı ve Yığıt Tabanlı İşaretçi Ağı üzerine kurulu bir kod çözücüyle gerçekleştirmektedir. Sözlük dışı sözcük problemi için ise sözcüklerin karak- ter tabanlı österimleri kullanılmaktadır. hem Türkçe, hem de İngilizce için gerçekleştirilen deneyler, önerilen modelin diğer nöral modellere göre özellikle uzun cümlelerde daha başarılı olduğunu ve uzun dönemli bağlılıkları etkili bir şekilde bulabildiğini göstermektedir.