Türkçede morfolojik analiz yapan bir sistemin morfolojik türetme için kullanılması
Using a turkish morphological analyzer for word generation
Yazar: MUSTAFA BURAK ÖZTÜRK
Danışman: YRD. DOÇ. DR. BURCU CAN BUĞLALILAR
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Makine çevirisi, soru-yanıt sistemleri gibi doğal dil işleme uygulamalarında sözdizim ve anlama göre sözcük formlarının morfolojik olarak türetilmesine ihtiyaç duyulur. Türkçe, zengin ve üretken bir morfolojiye sahiptir. Bir Türkçe sözcük binlerce farklı sözcük formuna sahip olabilmektedir. Bu özellikleriyle Türkçe, morfolojik üretme gibi doğal dil işleme çalışmalarında zorlu ve ilgi çekici bir dil olmuştur. 

Bu çalışmada, Türkçe sözcükleri denetimsiz olarak türetebilen bir model önerilmiştir. Çalışmada Türkçede denetimli morfolojik analiz yapan bir sistem ile sözcükler morfemlerine ayrıştırılmıştır. Sonlu durum özdevinirleri (FSA), Türkçenin sözdizimsel özelliklerini ele alabilmek için kullanılmıştır. Çalışmada sözcük kökleri sözdizimsel özelliklerine göre (isim, fiil vb.) kategorilerine ayrılmıştır. Benzer olarak ekler de alomorfik özelliklerine göre kategorilendirilmiştir. Her bir kök kategorisi için bir FSA oluşturulmuştur. Bu FSA'ların başlangıç durumları bir kök kategorisine karşılık gelirken, takip eden durumlar ise bir ek kategorisine karşılık gelmektedir. FSA'lar kullanılarak Türkçe sözcükler türetilmiştir. Buna ek olarak Türkçenin yazımsal özellikleri denetimsiz olarak keşfedilmiş ve sözcük türetme için kullanılmıştır. Yaklaşık 3000 biricik sözcük kökünden, 1 milyon civarı sözcük türetilmiştir. Geliştirdiğimiz bu model, %82.36  doğruluk oranıyla sözcük formu türetebilmektedir. Bu çalışmada önerilen model, Fince ve Macarca gibi diğer sondan eklemeli ve zengin morfolojiye sahip diller için de uygulanabilir.

Abstract:
Generating word forms accordingly with the syntax and semantics is needed by natural language processing applications such as machine translation and question answering. Turkish morphology is rich and productive. A Turkish word can have thousands of different word forms. With these features, Turkish is a challenging and attractive language for natural language processing tasks such as morphological generation.

In this study, a model that generates Turkish words in an unsupervised way is presented. In the study, a supervised Turkish morphological analyzer is used for splitting words into morphemes. We used finite state automatas (FSA) to deal with morphosyntactic features. In the study, stems are categorized based on their syntactic features (i.e. noun, verb, etc.). Similarly, suffixes are categorized based on their allomorphic features. An FSA is built for each stem category. Start states of these FSAs correspond a stem category whereas following states correspond a suffix category. Turkish words are generated by using these FSAs. Additionally, Turkish ortographic features are extracted with an unsupervised approach and these features are used for generating words. From approximately 3000 unique stems, around 1 million words are generated. The model that we developed can generate word forms with an accuracy of %82.36.  The model proposed in this study, can be applied to other agglutinative languages, such as Hungarian and Finnish that are also morphologically rich.