Doğal dil işleme algoritması ile kalıplara dayanarak Arapça morfolojik analizin oluşturulması
Building Arabic morphological analysis with natural language processing algorithm based on patterns
Yazar: ABDULMONEM ALI ABDULSALAM AHMED
Danışman: PROF. DR. AYBABA HANÇERLİOĞULLARI
Kastamonu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Morfolojik analiz, metin kategorizasyonu, makine çevirisi, indeksleme, bilgi erişimi ve çok daha fazlasını içeren doğal dil İşleme uygulamalarının büyük çoğunluğunda gerekli bir adımdır. Arapça, karmaşık kelime yapısına sahip, türetme açısından zengin, derin anlamlara sahip bir dildir. Bu yüzden kelimeleri bileşenlerine ayırmak karmaşık ve yoğun bir çalışma gerektirir. Arapça kelimeler köklerden ve kalıplardan oluşur. Arapça, çekimleri çok olan ve karmaşık bir morfolojik yapıya sahip bir dildir, hemen hemen tüm kelimelerin köklerden kalıplarla türediği, çok zengin bir türetme morfolojisine sahip bir türetme dilidir. Dilin son derece spesifik kalıpları olmasına rağmen, her türlü Arapça kelimeyi barındıracak çok sayıda kalıp oluşturulmuş ve genişletilmiştir. Kökleri belirlemek için kalıplar kullanıldıktan sonra kelimelerin morfolojik yapıları belirlenebilir veya bu kalıplardan kelime veya kök oluşturulabilir. Bu morfolojik analiz yöntemi kökleri, isimleri, fiilleri ve her türlü çoğul ve tekili tanıyabilir ve ayrıca herhangi bir kelime için tüm çekimleri oluşturabilir. Bu tez çalışmasında iki algoritma yöntemi ilk kez uygulanmıştır. Birincisi, herhangi bir dil kuralına dayanmamasıdır, bu da orijinal harfler ile kelimeye eklenen harfler arasında herhangi bir karışıklık olasılığını ortadan kaldırır; ikincisi, tüm kelime ön eklerini, son eklerini ve ara eklerini korur, bu da işlem süresinin kısalmasını sağlar. Son olarak önerilen algoritmalar, performans metrikleri kullanılarak değerlendirilmiş ve doğruluk %95, geri çağırma %98 ve F1puanı %97 olarak elde edilmiştir.

Abstract:
Morphological analysis is a necessary step in the great majority of Natural Language Processing (NLP) applications, including text categorization, machine translation, indexing, information retrieval, and many more. Arabic is a deep-meaning language with a complex word structure that is rich in derivatives. That's why it requires a lot of work to cope with. Arabic words are constructed from roots and patterns. Arabic is a language with a lot of inflections and a complicated morphological structure, it is a derivational language with a very rich derivational morphology, with nearly all words deriving from roots through patterns. We have created and extended numerous patterns to accommodate all kinds of Arabic words, even though the language has highly specific patterns. After patterns are used to identify roots, words' morphological structures can be ascertained, or words or stems can be formed from these patterns. This morphological analyzer can recognize roots, nouns, verbs, and all types of plurals and singulars, and it can also generate all inflections for any word. In this thesis proposed two methods; first, it does not rely on any linguistic rules, which eliminates any possibility of confusion between the original letters and the letters added to the word; second, it retains all word affixes, suffixes, and infixes, resulting in a shorter processing time. Finally, the algorithm was evaluated using performance metrics and 0.94 for Precision, 0.97 for Recall, 0.95 for F1-score, and 0.92 for Accuracy were obtained. This shows that the algorithm has a high level of performance.