Tez No İndirme Tez Künye Durumu
112196 Bu tezin, veri tabanı üzerinden yayınlanma izni bulunmamaktadır. Yayınlanma izni olmayan tezlerin basılı kopyalarına Üniversite kütüphaneniz aracılığıyla (TÜBESS üzerinden) erişebilirsiniz.
A prolog based natural language processing infrastructure for Turkish / Türkçe için prolog'a dayalı bir doğal dil işleme altyapısı
Yazar:ÖZLEM ÇETİNOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. A. C. CEM SAY
Yer Bilgisi: Boğaziçi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin:Anlam bilim = Semantics ; Biçimbilim = Morphology ; Doğal dil işleme = Natural language processing ; Türkçe = Turkish ; İnsan-makine = Man-machine
Onaylandı
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
118 s.
Yapay zekanın bir alt alanı olan Doğal Dil İşleme'nin (DDİ) amacı bilgisayarların doğal dilleri, bu dilleri anadili olarak konuşan insanlarla karşılaştırılabilir başarım seviyelerinde kullanabilmesidir. Bu tezde anlatılan çalışma, gelecekte farklı dilbilimsel yaklaşımların denenmesinde ve Türkçe'nin anlaşılmasını da kapsayan yeni DDİ uygulamalarının geliştirilmesinde kullanılabilecek bir yazılım altyapısının tasarımı ve gerçeklenmesidir. Yazılım platformumuz doğal dili DDİ'nin üç temel düzeyinde işler: biçimbirim, sözdizim ve anlambilim. Biçimbirimsel düzey Türkçe kelimelerin köklerden ve eklerden oluşturulmasını inceler ve çift yönlü bir biçimbirimsel çözümleyici (parser) ile kelimeleri hem çözümler hem de üretir. Tezin sözdizimsel bölümü Türkçe cümle yapılarını öbek yapısı (ÖY) kuralları şeklinde tanımlar. Sözdizimsel öğelerin anlambilimsel gösterimleri ÖY kurallarını gerçekleyen Prolog yüklemlerinin argümanları olarak tanımlanmıştır. Dolayısıyla, bir cümle sözdizimsel olarak çözümlendiğinde, cümlenin tüm anlambilimsel gösterimi de elde edilir. Anlambilimsel gösterimden cümlenin kendisinin üretilmesi de mümkündür. Anlambilimsel gösterim birinci derece yüklem mantığı üzerine kurulmuştur. Cümlelerin anlamları basit ya da içiçe mantık benzeri ifadelerle gösterilmiştir. Bu ifadeler bilgi tabanına girilmeden önce Prolog gerçekleri ve kurallarına çevrilirler. Gerçeklediğimiz temel uygulama bir insan-makine iletişim programı olan TOY'dur. Kullanıcı Türkçe cümleler kullanarak TOY'a sorular sorabilir ve yeni bilgi verebilir. TOY sorguları yeni öğrendiği bilgiyi kullanarak cevaplayabilir. Diğer uygulamalar da bir biçimbirimsel çözümleyici, bir Türkçe fiil çekim programı ve bir sayı dönüştürücüdür.
Natural Language Processing (NLP) is a subfield of artificial intelligence whose ultimate aim is to enable computers to use natural languages with performance levels comparable to those of native humans. The work reported in this thesis is the design and implementation of a software infrastructure that can be of use in the future testing of different linguistic approaches and the development of new NLP applications involving the understanding of Turkish. Our software platform processes natural language at the three basic levels of NLP: morphology, syntax and semantics. The morphological level deals with the construction of Turkish words from roots and suffixes, and both analyzes and generates the words with a bi-directional morphological parser. The syntactic part of the thesis defines Turkish sentence structures in terms of phrase structure (PS) rules. The semantic representations of the syntactic constituents are defined as arguments of the Prolog predicates that implement the PS rules. Therefore, the overall semantic representation of a sentence is derived when the sentence is syntactically parsed. It is also possible to generate the sentence from its semantic representation. The semantic representation is based ön first order predicate calculus. The semantics of the sentences are represented as simple or nested logic-like expressions. These expressions are transformed into Prolog facts and rules before they are asserted to the knowledge base. The main application we implemented is TOY, which is a man-machine communication program. The user can ask questions and give new information to TOY by using Turkish sentences. TOY can answer the queries by using the knowledge it has already learned. Other applications are a morphological analyzer, a Turkish verb conjugation program, and a number transducer.