BibTex RIS Kaynak Göster

FORMAL MODEL OF ADJECTIVE IN THE KAZAKH LANGUAGE

Yıl 2014, Cilt: 7 Sayı: 1, 7 - 11, 02.11.2014

Öz

This paper explains how semantic hypergraphs are used to construct ontological models of morphological rules in the Kazakh language. The nodes within these graphs represent semantic features (morphological concepts) and the edges within represent the relationships between these features. Word forms within the hypergraph structure are described in trees which are converted into linear parenthesis notation; the trees and the linear parenthesis notations correspond to each other. Linear parenthesis notations are the formal models of morphological rules and the software implementation of the linear parenthesis notation allows for the automation of the synthesis of the various morphological word form analyses of the Kazakh language.

Kaynakça

  • [1] EİFRİNG H., THEİL R. (online), Linguistics for Students of Asian and African Languages. Available at: http://www.uio.no/studier/ emner/hf/ikos/EXFAC03- AAS/h05/larestoff/linguistics/ (accessed 19/08/2014)
  • [2] KAZAKH GRAMMAR. Phonetics, word formation, morphology, syntax, Astana, 2002. In Kazakh.
  • [3] BATAYEVA Z., Colloquial Kazakh, Routledge, 2012.
  • [4] GRUBER, T.R., Toward Principles for the Design Of Ontologies Used for Knowledge Sharing, International Journal HumanComputer Studies, 1995, Vol. 43, Issues 5-6, p. 907-928.
  • [5] KHAKHALİN, G., Applied Ontology in the language of hypergraphs, Proceedings of IInd All–Russian Conference ―Knowledge - Ontology - Theory‖ (KONT-09), 2009, p. 223- 231. In Russian.
  • [6] RUİTİNG LİAN, BEN GOERTZEL, SHUJİNG KE, JADE O’NEİLL, KEYVAN SADEGHİ, SİMON SHİU, DİNGJİE WANG, OLİVER WATKİNS, GİNO YU, SyntaxSemantic Mapping for General Intelligence: Language Comprehension as Hypergraph Homomorphism, Language Generation as Constraint Satisfaction, Artificial General Intelligence. Lecture Notes in Computer Science , 2012,Volume 7716, p. 158-167.
  • [7] ZHEN, L., JİANG, Z., Hy-SN: Hyper-graph based semantic network, Knowledge-Based Systems, 2010, Vol 23, Issue 8, p. 809-816.
  • [8] BRETTO A., Hypergraph Theory, Springer International Publishing Switzerland, 2013. [9] BERGE, C.C., Graphs and Hypergraphs, Elsevier Science Ltd., 1985.
  • [10] BANU YERGESH, ASSEL MUKANOVA, ALTYNBEK SHARİPBAY, GULMİRA BEKMANOVA, AND BİBİGUL RAZAKHOVA, Semantic Hyper-graph Based Representation of Nouns in the Kazakh Language. Computación y Sistemas Vol. 18, No. 3, 2014 pp. 627– 635, ISSN 1405-5546, DOI: 10.13053/CyS-18-3-2041
  • [11] PROTÉGÉ. Available at: http://protege.stanford.edu (accessed 19/08/2014) [12] POTCHİNSKII I., Formal representation of semantic hypergraphs and their operations,
  • 2012. Available at: http://rgupenza.ru/mni/content/files/2012_Pochinskii.pd f
  • [13] SHARİPBAEV A.A. , BEKMANOVA G.T., BURİBAYEVA A.K., YERGESH B.Z., MUKANOVA A.S., KALİYEV A.K., Semantic neural network model of morphological rules of the agglutinative languages, 6th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems, and 13th International Symposium on Advanced Intelligence Systems, SCIS/ISIS, 2012, p. 1094-1099.
Yıl 2014, Cilt: 7 Sayı: 1, 7 - 11, 02.11.2014

Öz

Kaynakça

  • [1] EİFRİNG H., THEİL R. (online), Linguistics for Students of Asian and African Languages. Available at: http://www.uio.no/studier/ emner/hf/ikos/EXFAC03- AAS/h05/larestoff/linguistics/ (accessed 19/08/2014)
  • [2] KAZAKH GRAMMAR. Phonetics, word formation, morphology, syntax, Astana, 2002. In Kazakh.
  • [3] BATAYEVA Z., Colloquial Kazakh, Routledge, 2012.
  • [4] GRUBER, T.R., Toward Principles for the Design Of Ontologies Used for Knowledge Sharing, International Journal HumanComputer Studies, 1995, Vol. 43, Issues 5-6, p. 907-928.
  • [5] KHAKHALİN, G., Applied Ontology in the language of hypergraphs, Proceedings of IInd All–Russian Conference ―Knowledge - Ontology - Theory‖ (KONT-09), 2009, p. 223- 231. In Russian.
  • [6] RUİTİNG LİAN, BEN GOERTZEL, SHUJİNG KE, JADE O’NEİLL, KEYVAN SADEGHİ, SİMON SHİU, DİNGJİE WANG, OLİVER WATKİNS, GİNO YU, SyntaxSemantic Mapping for General Intelligence: Language Comprehension as Hypergraph Homomorphism, Language Generation as Constraint Satisfaction, Artificial General Intelligence. Lecture Notes in Computer Science , 2012,Volume 7716, p. 158-167.
  • [7] ZHEN, L., JİANG, Z., Hy-SN: Hyper-graph based semantic network, Knowledge-Based Systems, 2010, Vol 23, Issue 8, p. 809-816.
  • [8] BRETTO A., Hypergraph Theory, Springer International Publishing Switzerland, 2013. [9] BERGE, C.C., Graphs and Hypergraphs, Elsevier Science Ltd., 1985.
  • [10] BANU YERGESH, ASSEL MUKANOVA, ALTYNBEK SHARİPBAY, GULMİRA BEKMANOVA, AND BİBİGUL RAZAKHOVA, Semantic Hyper-graph Based Representation of Nouns in the Kazakh Language. Computación y Sistemas Vol. 18, No. 3, 2014 pp. 627– 635, ISSN 1405-5546, DOI: 10.13053/CyS-18-3-2041
  • [11] PROTÉGÉ. Available at: http://protege.stanford.edu (accessed 19/08/2014) [12] POTCHİNSKII I., Formal representation of semantic hypergraphs and their operations,
  • 2012. Available at: http://rgupenza.ru/mni/content/files/2012_Pochinskii.pd f
  • [13] SHARİPBAEV A.A. , BEKMANOVA G.T., BURİBAYEVA A.K., YERGESH B.Z., MUKANOVA A.S., KALİYEV A.K., Semantic neural network model of morphological rules of the agglutinative languages, 6th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems, and 13th International Symposium on Advanced Intelligence Systems, SCIS/ISIS, 2012, p. 1094-1099.
Toplam 12 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Diğer ID JA37MP84HZ
Bölüm Makaleler(Araştırma)
Yazarlar

A. Mukanova Bu kişi benim

B. Yergesh Bu kişi benim

A. Sharipbay Bu kişi benim

G. Bekmanova Bu kişi benim

Yayımlanma Tarihi 2 Kasım 2014
Yayımlandığı Sayı Yıl 2014 Cilt: 7 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Mukanova, A., Yergesh, B., Sharipbay, A., Bekmanova, G. (2014). FORMAL MODEL OF ADJECTIVE IN THE KAZAKH LANGUAGE. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi, 7(1), 7-11.
AMA Mukanova A, Yergesh B, Sharipbay A, Bekmanova G. FORMAL MODEL OF ADJECTIVE IN THE KAZAKH LANGUAGE. TBV-BBMD. Kasım 2014;7(1):7-11.
Chicago Mukanova, A., B. Yergesh, A. Sharipbay, ve G. Bekmanova. “FORMAL MODEL OF ADJECTIVE IN THE KAZAKH LANGUAGE”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi 7, sy. 1 (Kasım 2014): 7-11.
EndNote Mukanova A, Yergesh B, Sharipbay A, Bekmanova G (01 Kasım 2014) FORMAL MODEL OF ADJECTIVE IN THE KAZAKH LANGUAGE. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 7 1 7–11.
IEEE A. Mukanova, B. Yergesh, A. Sharipbay, ve G. Bekmanova, “FORMAL MODEL OF ADJECTIVE IN THE KAZAKH LANGUAGE”, TBV-BBMD, c. 7, sy. 1, ss. 7–11, 2014.
ISNAD Mukanova, A. vd. “FORMAL MODEL OF ADJECTIVE IN THE KAZAKH LANGUAGE”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 7/1 (Kasım 2014), 7-11.
JAMA Mukanova A, Yergesh B, Sharipbay A, Bekmanova G. FORMAL MODEL OF ADJECTIVE IN THE KAZAKH LANGUAGE. TBV-BBMD. 2014;7:7–11.
MLA Mukanova, A. vd. “FORMAL MODEL OF ADJECTIVE IN THE KAZAKH LANGUAGE”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi, c. 7, sy. 1, 2014, ss. 7-11.
Vancouver Mukanova A, Yergesh B, Sharipbay A, Bekmanova G. FORMAL MODEL OF ADJECTIVE IN THE KAZAKH LANGUAGE. TBV-BBMD. 2014;7(1):7-11.

https://i.creativecommons.org/l/by-nc/4.0Makale Kabulü

 

Çevrimiçi makale yüklemesi yapmak için kullanıcı kayıt/girişini kullanınız.

Dergiye gönderilen makalelerin kabul süreci şu aşamalardan oluşmaktadır:

1.       Gönderilen her makale ilk aşamada en az iki hakeme gönderilmektedir.

2.       Hakem ataması, dergi editörleri tarafından yapılmaktadır. Derginin hakem havuzunda yaklaşık 200 hakem bulunmaktadır ve bu hakemler ilgi alanlarına göre sınıflandırılmıştır. Her hakeme ilgilendiği konuda makale gönderilmektedir. Hakem seçimi menfaat çatışmasına neden olmayacak biçimde yapılmaktadır.

3.       Hakemlere gönderilen makalelerde yazar adları kapatılmaktadır.

4.       Hakemlere bir makalenin nasıl değerlendirileceği açıklanmaktadır ve aşağıda görülen değerlendirme formunu doldurmaları istenmektedir.

5.       İki hakemin olumlu görüş bildirdiği makaleler editörler tarafından benzerlik incelemesinden geçirilir. Makalelerdeki benzerliğin %25’ten küçük olması beklenir.

6.       Tüm aşamaları geçmiş olan bir bildiri dil ve sunuş açısından editör tarafından incelenir ve gerekli düzeltme ve iyileştirmeler yapılır. Gerekirse yazarlara durum bildirilir.

 88x31.png   Bu eser Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.