Türkçe derlemden anlamsal ilişkilerin çıkartılması
Semantic relation extraction from turkish corpus
Yazar: GÜRKAN ŞAHİN
Danışman: DOÇ. DR. BANU DİRİ
Yıldız Teknik 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:
Anlamsal ilişkilere ait ikililerin derlem, web sayfaları, Vikipedi metinleri, sözlük tanımları vb. kaynaklardan otomatik olarak çıkartılması DDİ' deki önemli çalışmalardan biridir. Bu anlamsal ikililerin otomatik ve yüksek doğrulukla çıkartılması sayesinde WordNet benzeri anlamsal sözlüklerin insan yardımı olmadan kısa sürede oluşturulması mümkün olabilmektedir.
Bu çalışmada Türkçe alt-üst kavram, parça-bütün kavram ve zıt anlam ikilileri derlemden çıkartılmıştır.
Alt-üst kavram ikililerinin derlemden çıkartılmasında şablon bilgilerinden yararlanılmıştır. Öncelikle başlangıç alt-üst kavram ikilileri oluşturulmuş, derlemde aratılarak alt-üst kavram şablonları elde edilmiş ve güvenilirlikleri belirlenmiştir. Güvenilir şablonlar kullanılarak yeni ikililer derlemden çıkartılmıştır. Çıkartılan ikililerinin doğruluklarının değerlendirilmesinde ikili-şablon birliktelikleri, derlem içinde birlikte geçtikleri komşu kelimelerin benzerlikleri, TDK sözlük tanımı bilgisi, Vikipedi link bilgileri, WordNet benzerlik fonksiyonları vb. ölçütler kullanılmıştır.
Parça-bütün kavram ikililerinin derlemden çıkartılmasında çeşitli şablonlar kullanılmıştır. Başlangıç parça-bütün kavram ikililerinden şablonlar elde edilmiş, güvenilirlikleri hesaplanmıştır. Güvenilir şablonlar yeni parça-bütün ikililerinin derlemden çıkartılmasında kullanılmıştır. Parça-bütün ikililerinin doğruluklarının
değerlendirilmesinde ikili-şablon birliktelik puanı, TDK sözlük tanım bilgisi, Vikipedi link bilgileri, WordNet benzerlik fonksiyonları kullanılmıştır.
Zıt anlam ikililerin tespiti için öncelikle zıt anlam şablonları derlemden çıkartılmış ve güvenilirlikleri hesaplanmıştır. Güvenilir şablonlar yeni zıt ikililerin derlemden çıkartılmasında kullanılmıştır. İkililerin değerlendirilmesinde alt-üst kavram ve parça- bütünde kullanılan benzer puanlama yöntemleri kullanılmıştır.
Belirlenen 15 hedef üst kavramdan ortalama %84 F ölçüm değeri elde edilmiştir. 19 hedef bütün kavramdan üretilen parça kavramlar incelenmiş ve ilk 10, 20, 30 kavramdan ortalama %81, %77, %73 tuturma değerleri elde edilmiştir. Belirlenen zıt anlam hedef kelimelerinde ise %76 tutturma oranıyla doğru zıt anlam karşılıkları derlemden çıkartılmıştır.

Anahtar Kelimeler: Anlamsal ilişkiler, alt-üst kavram ilişkisi, parça-bütün kavram ilişkisi, zıt anlam ilişkisi, anlamsal sözlük, doğal dil işleme

Abstract:
Extraction of semantic relation pairs from various resources such as corpus, web pages, Wikipedia pages, dictionary definitions is one of the most important issues in NLP. Thanks to extraction of semantic relation pairs with high accuracy and automatically creation of semantic dictionaries like WordNet without human effort is possible.
In this study, Turkish hyponym-hypernym, part-whole and antonym pairs are extracted from large Turkish corpus. Various lexico-syntactic patterns are used to obtain these pairs. Firstly, we generated hyponym-hypernym, part-whole and antonym initial seeds and using these seeds lots of hyponym-hypernym, part-whole and antonym patterns are extracted from corpus. Reliability scores are calculated for all patterns using dice, dice-idf, pmi, pmi-idf association methods and reliable patterns are selected. Then reliable patterns are used to extract new hyponym-hypernym, part-whole and antonym pairs from corpus. To evaluate reliability of new pairs, various scoring methods such as dice, dice-idf, pmi, pmi-idf association, context word similarity, dictionary definitions, Wikipedia links, WordNet similarity functions etc. are used. All new pairs are sorted by total reliability scores and evaluated by human.
To evaluate new hyponym-hypernym pairs, F score is used and for 15 target hypernym words, %84 average F score is obtained. To evaluate new part-whole pairs, precision scores are calculated using first 10, 20, 30 part-whole pairs and %81, %77, %73 average precisions are obtained from 19 target wholes, respectively. For antonym relation,
given a target word, only first antonym pairs whose score greater than 0,2 are evaluated and for 91 target words %76 precision is obtained.

Keywords: Semantic relations, hyponym-hypernym relation, part-whole relation, antonym relation, semantic dictionary, natural language processing