Yazar "Turan, Erhan" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim
    Öğe
    A Comparison of Graph Centrality Algorithms For Semantic Distance
    (Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, 2020-12-31) Arslan, Enis; Turan, Erhan; Tülü, Çağatay; Orhan, Umut
    Semantic networks are kind of datasets used for natural language processing (NLP). Distance measurement for semantic networks, which are generally based on a graph structure, is a vital requirement for semantic analysis on concepts. Centrality measures can be used for calculating the semantic distance between concepts in a semantic network. In this paper, we evaluated graph centrality algorithms including PageRank, Hyperlink-induced Topic Search (HITS), and Betweenness Centrality on a semantic network, which was created from a Turkish dictionary dataset. Centrality measures special to these algorithms are used to calculate the semantic distance between synonym pairs in the semantic network. Also, we have used a simple centrality method beside the other three popular centrality algorithms to find out the most accurate and cost-effective method on our semantic network. Working on a bipartite model of the network which increases the complexity of implementation for centrality algorithms and performing calculations on a semantic network, that can be expanded with new nodes and edges, are two major challenges to overcome. Considering all these conditions, results from each algorithm are compared to pick out an optimal method for the semantic network.
  • [ X ]
    Öğe
    Ağırlıklı Çizgeler Ile Canlı Türkçe Sözlük Ağı Tasarımı
    (2019) Orhan, Umut; Tahiroğlu, Bekir Tahir; Arslan, Enis; Turan, Erhan
    Dil bilimi ve yapay zekanın birleşmiş bir konusu olarak bilinen doğal dil işleme (DDİ) alanındaki neredeyse tüm çalışmalarda morfolojik ve anlamsal analiz önemli konulardır. Özellikle Türkçe gibi karmaşık morfosentaktik özelliklere sahip sondan eklemeli bir dilin mofolojik analizi diğer tüm DDİ işlemlerini etkilemektedir. Anlamsal sözcük ağları da DDİ alanındaki diğer bir önemli başlıktır. Bilinen sistematik ilk çalışma olması sebebiyle WordNet genel olarak anlamsal ağlara rol model olmuştur. Başta sadece İngilizce için hazırlanan WordNet zamanla diğer dünya dillerine uyarlanmıştır. Fakat uzmana dayalı sürdürülen WordNet çalışmaları, yeterli insan gücünün teminindeki zorluklar yüzünden sekteye uğramış, anlamsal ilişkilerin bilgisayar destekli tespiti başlığı önemli araştırma alanlarından birisi olmuştur. Türkçe üzerine yeterli çalışmanın yapılmadığını belirleyerek öncelikle morfolojik analizin geliştirilmesi, daha sonra da sözlük tanımlarının analiziyle bir Türkçe WordNet?in bilgisayarlı yöntemlerle hazırlanabilmesi üzerine odaklandık. Morfolojik analizde, çeşitli araştırmacılar tarafından önerilen Türkçenin morfosentaktik yapısını tanımlayan sonlu durum makineleri kullanılmıştır. Buna paralel olarak Viterbi tabanlı belirsizlik giderme ve tekrar sayılarına dayalı yeni gövde keşifleri gerçekleştirilmiştir. Ayrıca TDK Güncel Sözlük verisi üzerine yapılan analiz ile bazı tanım kalıpları belirlenmiş ve sözcükler arası birçok ilişki tespit edilmiştir. Bulunan bu ilişkiler MentionSense mimarisiyle oluşturulan anlamsal ağ üzerinde kontrol edilerek sadece madde başları arasında tanımlanan ilişkiler olmaktan öteye geçerek anlamdan anlama ilişkiler haline getirilmiştir. Bunun için ağdaki tüm düğümler ağırlıklandırılmış ve bulunan her ilişkideki iki sözcüğün çift yönlü olarak birbirlerine ulaşabilirliği gözetilmiştir. Bu anlamsal ağ sayesinde eş anlamlılık, ast/üst, karşıt anlamlılık gibi temel anlamsal ilişkilerin tespit edilmesi ve sayısının arttırılması hedeflenmiştir. Son olarak derlemden keşfedilen yeni madde başlarından türemiş veya bileşik yapıda olanlar için tanım önerilerinin nasıl hazırlanabileceği anlatılmıştır. Tartışma kısmında, çalışmada elde edilen tüm sonuçların değerlendirmesi yapılmıştır.