Açık Kaynak Kod Türkçe Doğal Dil İşleme Kütüphanelerinin Robotik Uygulamalarda Kullanımı

Yıl 2021, Cilt: 3 Sayı: 2, 133 - 137, 31.08.2021

Kadir Aram Gökhan Erdemir Burhanettin Can

https://doi.org/10.47769/izufbed.880143

Öz

Dünya üzerinde doğal dil işleme ile ilgili birçok çalışma yapılmaktadır. Bunların bir kısmı “açık kaynak kodlu” olarak yayınlanırken, bazıları da kişilerin kullanımına izin vermekle beraber kaynak kodunu kapalı tutmaktadır. Günümüzde birçok farklı kullanım alanına sahip doğal dil işleme, özellikle mobil uygulamaların yaygınlaşmasıyla yazılım dünyasında kendisine daha fazla yer bulmaya başlamıştır. Mobil teknolojilerin günlük hayatta kullanımının kolaylaştırılması için insan-bilgisayar etkileşimi alanında araştırmalar hızla devam etmektedir. Dokunmatik ve küçük klavyelerin çok etkin kullanılamaması beraberinde sesli komut verme ve beraberinde komutların algılanması-işlenmesi süreçlerinde de gelişmelere yol açmıştır. Bu gelişmelere paralel olarak sadece mobil uygulamalarda değil diğer tüm uygulama alanlarında da doğal dil işleme konusunda çalışmalar yaygınlaşmıştır. Dil bilim, sinyal işleme vb. farklı uzmanlıklar gerektiren doğal dil işleme, yazılım projelerinde kütüphaneler veya yazılıma eklenmiş olan ek yazılımlar ile gerçekleştirilmektedir. Bu sayede birçok farklı türdeki uygulamaya entegrasyonu kolaylıkla sağlanabilmektedir. Türkçe üzerine yapılan çalışmalara baktığımızda birkaç tane önemli uygulama ve kütüphane karşımıza çıkmaktadır. Bu çalışmada, açık kaynak kodlu olarak sunulan Türkçe Doğal Dil İşleme çalışmaları ile ilgili öz bir değerlendirme yapılmış ve bu çalışmalardan yararlanarak kullanıcıdan alınan bir komutun, gezgin robot sisteminde kullanılması gösterilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Doğal Dil İşleme, Açık Kaynak, Robotik Kontrol

Use of Open Source Turkish Natural Language Processing Libraries in Robotic Applications

Öz

There have been many studies on natural language processing over the world. While some of them are published as "open source", some of them allow the use of individuals but keep the source code closed. Natural language processing, which has many different usage areas, has started to find more place in the software world, especially with the widespread use of mobile applications. Researches continue in the field of human-computer interaction in order to facilitate the use of mobile technologies in daily life. The fact that touch and small keyboards cannot be used very effectively has led to improvements in the giving voice commands and the perception-processing of commands. In parallel with these developments, studies on natural language processing have become widespread not only in mobile applications but also in all other application areas. Linguistics, signal processing, etc. Natural language processing, which requires different expertise, is carried out in software projects with libraries or additional softwares. In this way, it can be easily integrated into many different types of applications. When we look at the studies on Turkish, we come across a few important applications and libraries. In this study, a self-evaluation has been made about the Turkish Natural Language Processing studies, which are presented as open source and by using these studies, a command received from the user has been shown to be used in a mobile robot system.

Kaynakça

• Akın, A. A., & Akın, M. D. (2007). Zemberek , an open source NLP framework for Turkic Languages. Structure, 10, 1–5.
• Asif, Ş., & Yannier, S. (2003). Robotlar : Sosyal Etkileşimli Makineler. Journal of Thermal Sciences and Technology, 1–6.
• Çakıroğlu, Ü., & Özyurt, Ö. (2006). Türkçe Metinlerdeki Yazım Yanlışlarına Yönelik Otomatik Düzeltme Modeli. Elektrik, Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu ve Fuarı (ELECO 2006), Aralık, 6-10., 1–5.
• Çöltekin, Ç. (2014). A set of open-source tools for Turkish natural language processing. Proceedings of the Ninth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC’14). Reykjavik.
• Eryiğit, G. (2014). ITU Turkish NLP Web Service. Proceedings of the Demonstrations at the 14th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL), 1–4. Gothenburg
• Kılıçaslan, Y., & Tuna, G. (2015). An Nlp-Based Approach for Improving Human-Robot Interaction. Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research, 3(3), 189–200. https://doi.org/10.2478/jaiscr-2014-0013
• Loper, E., & Bird, S. (2004). NLTK : the Natural Language Toolkit. Proceedings of the ACL Interactive Poster and Demonstration Sessions, 214–217. https://doi.org/10.3115/1118108.1118117
• Loria, S. (2020). textblob Documentation.
• Manning, C. D., Bauer, J., Finkel, J., & Bethard, S. J. (n.d.). The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit. Řehůřek, R., & Sojka, P. (2011). Gensim — Statistical Semantics in Python. EuroScipy 2011 - The 4th European Meeting on Python in Science, 6611, 6611.
• SpeechRecognition. (n.d.). Retrieved November 10, 2020, from https://pypi.org/project/SpeechRecognition/
• Türkçe Dil Çözümleyici Fatih Parser. (n.d.). Retrieved November 1, 2020, from https://github.com/hrzafer/fatih-parser
• Türkî Diller için Doğal Dil İşleme Kütüphanesi: Nüve. (n.d.). Retrieved November 28, 2020, from http://hrzafer.com/turki-diller-icin-dogal-dil-isleme-kutuphanesi-nuve
• TurtleSim. (n.d.). Retrieved November 28, 2020, from http://wiki.ros.org/turtlesim
• Uludo, G., Özçelik, R., Parlar, S., Ercan, G., & Yıldız, O. T. (2019). Türkçe Doğal Dil İşleme için Arayüzler User Interfaces for Turkish Natural Language Processing. 27. IEEE Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı (SIU2019), (April).
• Yang, H., Park, A., Lee, S., & Member, S. (2007). Gesture Spotting and Recognition for Human – Robot Interaction. 23(2), 256–270.
• Zafer, H. R. (2011). A Generic Syntactic Parser for Turkic Languages.