Kavramlar Arası Anlamsal İlişkilerin Türkçe Sözlük Tanımları Kullanılarak Otomatik Olarak Çıkartılması / matic Extraction of Semantic Relationships using Turkish Dictionary Definitions

Öz

Bilgisayarların doğal dil işleme alanındaki rolleri son yıllarda oldukça önem kazanmıştır. Otomatik özet çıkarımı, makine çevirisi, doğal dilde arama ve soru cevaplama gibi çalışma alanları; otomatik metin analizi ve yapay zeka uygulamalarınıdestekleyici anlamsal ilişki veritabanları oluşturma gerekliliğini doğurmuştur. Bu tür bir veritabanının oluşturulması zor ve zaman alıcı bir süreç olduğundan, böyle bir veritabanını elle oluşturmak arzu edilen bir iş olmayabilir. Bu belgede, Türkçe için iki farklı sözlük kullanılarak kavramlar arasındaki anlamsal ilişkileri bulmaya yönelik farklı otomatik yöntemler sunulmaktadır.

ABSTRACT

In the recent years, the role of computers in the field of natural language processing has increased so much. Work areas such as automatic summarization, machine translation, natural language search and question answering have brought the need for semantic relation databases to support automatic text analysis and artificial intelligence applications.Since the development process  is hard and time consuming, developing such databases manually may not be desirable.  In this paper, we present different automatic methods to extract semantic relationships between concepts using two Turkish dictionaries.

Anahtar Kelimeler

• Doğal Dil İşleme, Örüntü Eşleme, Anlamsal Ağ, Bilgi Çıkarımı,Natural Language Processing, Pattern Matching, Semantic Web, Information Extraction

Kaynakça

1. Chodorow, M. S. ve Byrd, R. J., "Extracting Semantic Hierarchies from a Large On-line Dictionary", Proceedings of the 23rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 1984, 299-304.
2. http://www.tdkterim.gov.tr/bts/
3. http://tr.wiktionary.org/
4. Miller, G. A., Beckwith, R., Fellbaum, C., Gross, D. ve Miller, K., "Introduction to WordNet: An On-line Lexical Database", 1993.
5. Lenat, D. B., "Cyc: A Large-Scale Investment in Knowledge Infrastructure", The Communications of the ACM, 38(11):33-38, 1995.
6. Singh P., Lin, T., Mueller, E. T., Lim, G., Perkins T. ve Zhu, W. L., "Open Mind Common Sense: Knowledge acquisition from the general public", Proceedings of the First International Conference on Ontologies, Databases, and Applications of Semantics for Large Scale Information Systems, Irvine, CA, 2002.
7. Liu, H. ve Singh, P., "ConceptNet: A Practical Commonsense Reasoning Toolkit", BT Technology Journal, (22), Kluwer Academic Publishers, 2004.
8. Bilgin O., Çetinoğlu Ö. ve Oflazer K., "Building a Wordnet for Turkish", Romanian Journal of Information Science and Technology, cilt 7, 1-2, 2004.

9. Amasyalı M. F., "Türkçe Wordnet'in Otomatik Olarak Oluşturulması", SIU 2005, 2005.
10. Güngör, O. ve Güngör, T., "Türkce için Bilgisayarla İşlenebilir Sözlük Kullanarak Kavramlar Arasındaki İlişkilerin Belirlenmesi", Akademik Bilişim Konferansı, 2007.
11. https://zemberek.dev.java.net/
12. Roche, E. ve Schabes Y., “Finite-State Language Processing”, The MIT Press, Cambridge, 1997.
13. http://www.pcre.org/pcre.txt
14. Scott, S. ve Matwin, S., "Text Classification using WordNet Hypernyms", Workshop on Usage of WordNet in Natural Language Processing Systems, Canada, 1998.
15. Navigli, R. ve Velardi, P., "An analysis of ontologybased query expansion strategies", Proceedings of the 14th European Conference on Machine Learning, 2003.
16. Fong, S., "Semantic Opposition and WordNet", Journal of Logic, Language and Information, 13:159–171, 2004.
17. Croft, W. ve Cruse, D. A., "Cognitive linguistics", Cambridge University Press, Cambridge, 2004.
18. http://tr.wiktionary.org/wiki/Yardım:Madde_şablonu
19. Miller, G. A., "WordNet: A Lexical Database for English", Communications of ACM(11), cilt 38, 39-41, 1995.
20. Amasyalı, M. F., İnak, B. ve Ersen, M. Z., "Türkçe Hayat Bilgisi Veri Tabanının Oluşturulması", Akademik Bilişim Konferansı, 2010.