DOĞAL DİL İŞLEMEDE DERİN ÖĞRENME UYGULAMALARI ÜZERİNE BİR LİTERATÜR ÇALIŞMASI
Öz
Derin öğrenme, yapay
zekâ ve makine öğrenmesi alanlarının önemli ve güncel bir konusu haline
gelmiştir. Özellikle son yıllarda, farklı derin öğrenme yöntemleri öneren
çalışmaların ve mevcut yöntemleri değişik problemler üzerinde uygulayan
çalışmaların sayıları hızla artmaktadır. Doğal dil işlemenin çeşitli alt
alanlarında da bu yöntemler yaygın olarak kullanılmış ve halen
kullanılmaktadır. Bu derleme çalışmasında, ilk olarak derin öğrenme
yöntemlerinin bir sınıflandırması sunulmuş, ardından da doğal dil işleme
problemlerine derin öğrenme yaklaşımlarının sunulduğu önemli çalışmalar
incelenmiştir. Derin öğrenme ve doğal dil işleme problemlerinin çözümü amacıyla
derin öğrenme konularıyla ilgili hem teorik çalışmaların hem de pratik
uygulamalar içeren çalışmaların sayısının ve yaygınlığının daha da artacağı
öngörülmektedir. Bu nedenle çalışmamızın; doğal dil işleme alanında derin
öğrenme uygulamaları konusunda önemli bir Türkçe kaynak olacağı
düşünülmektedir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Bengio, Y. (2009). Learning deep architectures for AI. Foundations and Trends in Machine Learning 2(1), 1-127.
- Chen, Y., Xu, L., Lıu, K., Zeng, D., & Zhao, J. (2015). “Event extraction via dynamic multi-pooling convolutional neural networks”. Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and International Joint Conference on Natural Language Processing, 167-176.
- Chiu, J. P., & Nıchols, E. (2015). “Named entity recognition with bidirectional LSTM-CNNs”. arXiv preprint arXiv:1511.08308.
- Cho, Y., & Saul, L. K. (2009). “Kernel methods for deep learning”. Advances in Neural Information Processing Systems, 342-350.
- Collobert, R. (2011). “Deep learning for efficient discriminative parsing”. International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 224-232.
- Collobert, R., & Weston, J. (2008). “A unified architecture for natural language processing: Deep neural networks with multitask learning”. International Conference on Machine Learning (ICML), 160-167.
- Conneau, A., Schwenk, H., Barrault, L., & Lecun, Y. (2016). “Very deep convolutional networks for natural language processing”. arXiv preprint arXiv:1606.01781.
- Deng, L., & Yu, D. (2014). “Deep learning: methods and applications”. Foundations and Trends in Signal Processing, 7(3–4), 197-387.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Bilgisayar Yazılımı
Bölüm
Derleme
Yazarlar
Doğan Küçük
Bu kişi benim
0000-0001-5265-3263
Türkiye
Nursal Arıcı
*
0000-0002-4505-1341
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
28 Aralık 2018
Gönderilme Tarihi
13 Temmuz 2018
Kabul Tarihi
27 Aralık 2018
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2018 Cilt: 2 Sayı: 2
