Helping metonymy recognition and treatment through named entity recognition
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Galatasaray Üniversitesi, Mühendislik ve Teknoloji Fakültesi, Bilgisayar Mühendisligi, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2016
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: HATİCE BURCU KÜPELİOĞLU
Danışman: TANKUT ACARMAN
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:İnternet ve bilgisayar kullanımı insanların hayatında gittikçe daya büyük bir yer kap-lamaya başlamıştır. Özellikle Web 2.0'la birlikte kullanıcılara içerik yaratma ve değiş-tirme imkanın da sağlanması, insanların araştırmalarını ansiklopedi ve kitaplar yerineinternet üzerinden yapmaya teşvik etmektedir. Bu denli dijitalleşme bilgisayarlardakiverilerin boyutunun son yirmi yılda tahmin edilemeyecek kadar büyük boyutlara ulaş-masını sağlamıştır. Veri hacmindeki bu büyüme verilerin otomatik işlenmesinin ne ka-dar önemli ve elzem bir hale geldiğini kuşkusuz ortaya koymaktadır.Bilgisayar ve internet üzerindeki veriler yapılandırılmamış verilerdir. Diğer bir deyişledoğal dil olarak adlandırılan, bireylerin kullandığı insan dilidir. Dolayısıyla bu verilerinsanlar için anlam taşırken bilgisayarlar için anlamsızdır. Bilgisayarların bu verileriotomatik işleyebilmesi için anlaması şarttır. Bilgisayarların insan dilini anlaması ve çö-zümlemesi için yapılandırılmamış bu verilerin yapılandırılmış bir hale getirilmesi gerek-mektedir. Yapılandırılmamış verilerin yapılandırılması ile ilgilenen bilim dalına DoğalDil İşleme (Natural Language Processing - NLP) adı verilir. Doğal Dil İşleme yapayzeka ve dilbilim çalışma alanlarının alt kategorisidir.Adlandırımış Varlık Tanıma (Named Entity Recognition - NER) ve Kelime AnlamdaAnlam Ayrımı(Word Sense Disambiguation - WSD) birçok alt dalı bulunan Doğal Dilİşlemenin ana görevlerinden ikisidir. Adlandırılmış Varlık Tanıma, bir metinde geçenanlamlı kabul edilebilecek kelime ve kelime gruplarını tanıyarak sınıflandırma ve özüt-leme işlemidir. Sınıflandırılmak istenen sözcük öbekleri çalışılan alana göre değişikliklergöstermektedir; örneğin bu öbekleri yüzdeler, tarihler, mesafeler, kişi isimleri, yer isim-leri, firma isimleri vs şeklinde çeşitlendirmek mümkündür. Kelime Anlamda AnlamAyrımı ise Doğal Dil İşlemenin açık sorunlarından birisidir. Kelime Anlamda AnlamAyrımı bir kelimenin, birden fazla anlamı olması halinde, bir cümle içerisinde hangianlamında kullanıldığını tespit etmeye yarayan çalışma alanıdır. WSD kelimelerin söz-lük anlamları, bir diğer deyişle gerçek anlamları arasında araştırma yapar. WSD'nabenzer ve alt kategorisi olarak kabul edilebilecek bir diğer çalışma ise Figüratif Dil İş-leme (Figurative Language Processing)'dir. Figüratif Dil İşlemenin amacı kelimelerin ve sözcüklerin sözlük anlamları dışında mecazi kullanımlarını tespit etmektir.Bizim üze-rinde çalıştığımız proje Adlandırılmış Varlık Tanıma yardımıyla ad aktarması (mecaz-ımürsel) tanıma ve çözümleme projesidir. Ad aktarması benzetme amacı güdülmeden,varolan bir ilişkiye referans vererek bir kavramın başka bir kavram yerine kullanıl-masıyla oluşan mecazdır. Ad aktarması tanıma ve çözümleme çalışmaları denetimli,denetimsiz ve istatistiksel metotlar kullanılarak gerçekleştirilir. Ad aktarması çalışma-ları genelilkle Seçmesel Kısılama İhlalleri (Selectional Restriction Violations – SRVs)ve dilgisi kurallarında aykırılıklar incelenerek yapılır. Projemiz üç bölüme ayrılmıştır.Bunlardan birincisi, mevcut etiketleme araçları kullanılarak ad aktarması çözümlemesiyapılacak metnin ön işlemesini yapmaktır. İkinci bölümde ön işlemesi yapılmış, etiket-lenmiş metne seçmesel kısıtlama ihlalleri ve dilbilgisi kuralları gözetilerek oluşturduğu-muz kural tabanlı algoritma uygulanır. Bu uygulama verilen bir adlandırılmış varlığınad aktarması olup olmadığı tespit etmeye çalışır. Üçüncü ve son kısımda ise eğer sonuçad aktarması ise bu ad aktarmasının türünü belirlemek, bir diğer deyişle gizli kavramıbulmaktır.