Zayıf denetlenen ilişki çıkarımı

İlişki çıkarımı, soru yanıtlama ve metin özetleme gibi birçok doğal dil işleme uygulaması için çok önemlidir. İlişki çıkarımı için farklı yaklaşımlar olmasına rağmen bunların çoğu, geniş bir eğitim veri seti gerektiren denetimli öğrenme yaklaşımını kullanır. Bu kapsamlı veri kümelerinin uzmanlar tarafından elle etiketlenmesi gerekir, bu da eğitim sürecini zaman alıcı ve pahalı hale getirir. Bu tezde kullanılan yaklaşıma zayıf denetimli ilişki çıkarımı adı verilmektedir. Zayıf denetimli öğrenme kullanılarak eğitim verileri etiketlemenin maliyeti azaltılabilir. Bu tezde, zayıf denetlenen başka bir model olan REPEL'den ilham alan, zayıf denetlenen bir ilişki çıkarma yaklaşımı öneriyoruz. Hem REPEL'de hem de ilişki çıkarma yaklaşımımızda, başta verilen ilişki örnekleri kullanılarak etiketlenmemiş metinlerden yeni çıkarım örüntüleri türetilir. Daha kullanışlı çıkarım örüntüleri elde etmek için yöntemimizde etiketleme fonksiyonlarının kullanımını tanıtıyoruz. Bu etiketleme işlevleri, aday örüntünün sözdizimini analiz etmeye yönelik basit kurallardan oluşur ve bu etiketleme işlevleri, daha güvenli aday kalıplarının çıkarılmasına yardımcı olur. Hem İngilizce hem de Türkçe olarak yapılan testlerde REPEL ve bu tezde önerilen model aynı veri seti ile eğitilerek sonuçlar karşılaştırılmıştır. Her iki sistem de etiketlenmemiş verilerden örnekleri öğrenmek için bir dizi ilişki örneğine ihtiyaç duyar. Daha az ilişki örneği kullanıldığında yöntemimiz REPEL'den önemli ölçüde daha iyi performans gösterir. Deneysel testlerde yaklaşımımız genellikle her iki dil için de REPEL'den daha iyi sonuçlar verir. İngilizce testi için, az sayıda ilişki örneği ile önerilen model olan REPEL'den yaklaşık 15 kat daha başarılıdır. Daha fazla ilişki tohumu olsa bile yaklaşımımız daha başarılı olmaya devam etmektedir.