SavedAdd your journal

Journals / Teknik Bilimler Dergisi / 2017 / Cilt: 7 Sayı: 2

Doğal Dil İşleme Kullanarak Bilgisayar Ağ Terimlerinin Wordnet Ontolojisinde Uyarlanması

Yeşim Aktaş(SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ)
Ebru Yılmaz İnce(SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ)
Abdülkadir Çakır(SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ)
Pages
1–9
Publication Date
2017-07-03
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Verilen bir yazı paragrafında bilgisayar ağ terimlerinin ontolojik bir sözlükte aranmış ve sözlükte bulunmayan kelimeler otomatik olarak ontolojiye eklenmiştir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bilgisayar ile doğal dilde iletişimin sağlanması için bilgisayarın doğal dil kurallarını öğrenmesi gerekmektedir.
📊
Key Findings & Data:Terimlerin adlandırılması için en etkili yol ise doğal dil işlemedir.
💡
Conclusion & Impact:Verilen bir yazı paragrafında bilgisayar ağ terimlerinin ontolojik bir sözlükte aranmış ve sözlükte bulunmayan kelimeler otomatik olarak ontolojiye eklenmiştir.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:wordnet · doğal dil işleme

Özet

Bilgisayar ile doğal dilde iletişimin sağlanması için bilgisayarın doğal dil kurallarını öğrenmesi gerekmektedir. Türkçe bir kelime, ekleriyle birlikte yeni bir kelime oluşturma özelliğine sahiptir. Doğal dil işleme yaygın olarak bilinen yapay zeka ve dilbilimin alt kategorisidir, doğal dillerin kurallı yapısını çözümleyerek anlaşılması veya yeniden anlam katması amacını taşır. Türkçe için yapılan doğal dil işleme çalışmaları, bilgisayar terimleri için otomatikleştirme adına yetersizdir. Bu araştırma bilgisayar terimlerinin ontoloji üzerine doğru yerleştirilmesi amacıyla yapılmıştır. Bu tez çalışmada eklerinden ayrılmış ağ terimlerini içeren bir Wordnet ontolojisi oluşturularak, ontolojide bulunan iki terim arasındaki bağlantı hesaplanmıştır. Terimlerin adlandırılması için en etkili yol ise doğal dil işlemedir. Verilen bir yazı paragrafında bilgisayar ağ terimlerinin ontolojik bir sözlükte aranmış ve sözlükte bulunmayan kelimeler otomatik olarak ontolojiye eklenmiştir.

🔖

Cite This Article

Aktaş, Y., İnce, E. Y., Çakır, A. (2017). Doğal Dil İşleme Kullanarak Bilgisayar Ağ Terimlerinin Wordnet Ontolojisinde Uyarlanması. Teknik Bilimler Dergisi, Cilt: 7 Sayı: 2, 1–9. https://ajindex.com/articles/1549317

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (3)

  1. . Takçı, H., Soğukpınar, İ., 2004. Centroid-Based Language Identification Using Letter Feature Set, International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics, 5th International Conference, 640-648s, Korea. [2]. Diri, B., Doğal Dil İşleme (DDĐ) Natural Language Processing (NLP), Erişim Tarihi: 24.04.2017, https://www.ce.yildiz.edu.tr/personal/banud/file/2625/Course+Overview-1.pdf. [3]. Cebiroğlu, G., 2002.
  2. Sözlüksüz Köke Ulaşma Yöntemi, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 86s, İstanbul. [4]. Mahcup, T., Adalı, E., 2010. Türkçede Eklerin Kazandırdığı Anlamlar, Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi. [5]. Can, Ö., Ünalır, M.O., 2010. Ontoloji Tabanlı Erişim Denetimi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 197-206, Denizli. [6]. Aktaş, Y., Yılmaz İnce, E., Çakır, A., Kutlu, A., Wordnet ve Bilgisayar Ağ Terimleri Sözlüğünün Oluşturulması, Akademik Bilişim 2016, Adnan Menderes Üniversitesi, 30 Ocak- 5 Şubat 2016, Aydın. [7]. Çölkesen, R., Örencik, B., 2003. Bilgisayar Haberleşmesi ve Ağ Teknolojileri, Papatya Yayıncılık, 1448s, İstanbul. [8]. Fellbaum, C., 1998, WordNet: An electronic lexical database., Cambridge, MA: MIT Press,423.s. [9]. Güner, E.S., 2005. Makine Çevirisinde Yeni Bir Bilgisayımsal Yaklaşım, Yayımlanmış doktora tezi, Trakya Üniversitesi, Edirne. [10]. Türk Dil Kurumu Ana Sayfası, Türk Dil Kurumu. Erişim Tarihi:24.04.2017, http://www. tdk.gov.tr/. [11]. Türkiye Bilişim Derneği Sözlüğü, Erişim Tarihi: 15.05.2017, http://eski.tbd.org.tr/index.php?sayfa=sozluk. [12]. Türkçe Eş Anlamlar Sözlüğü, Erişim Tarihi: 20.08.2015, https://github.com/maidis/mythes-tr. [13]. Zemberek,2007. Erişim Tarihi: 24.04.2017, https://code.google.com/archive/p/nzemberek/downloads. [1]. Takçı, H., Soğukpınar, İ., 2004. Centroid-Based Language Identification Using Letter Feature Set, International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics, 5th International Conference, 640-648s, Korea. [2]. Diri, B., Doğal Dil İşleme (DDĐ) Natural Language Processing (NLP), Erişim Tarihi: 24.04.2017, https://www.ce.yildiz.edu.tr/personal/banud/file/2625/Course+Overview-1.pdf. [3]. Cebiroğlu, G., 2002.
  3. Sözlüksüz Köke Ulaşma Yöntemi, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 86s, İstanbul. [4]. Mahcup, T., Adalı, E., 2010. Türkçede Eklerin Kazandırdığı Anlamlar, Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi. [5]. Can, Ö., Ünalır, M.O., 2010. Ontoloji Tabanlı Erişim Denetimi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 197-206, Denizli. [6]. Aktaş, Y., Yılmaz İnce, E., Çakır, A., Kutlu, A., Wordnet ve Bilgisayar Ağ Terimleri Sözlüğünün Oluşturulması, Akademik Bilişim 2016, Adnan Menderes Üniversitesi, 30 Ocak- 5 Şubat 2016, Aydın. [7]. Çölkesen, R., Örencik, B., 2003. Bilgisayar Haberleşmesi ve Ağ Teknolojileri, Papatya Yayıncılık, 1448s, İstanbul. [8]. Fellbaum, C., 1998, WordNet: An electronic lexical database., Cambridge, MA: MIT Press,423.s. [9]. Güner, E.S., 2005. Makine Çevirisinde Yeni Bir Bilgisayımsal Yaklaşım, Yayımlanmış doktora tezi, Trakya Üniversitesi, Edirne. [10]. Türk Dil Kurumu Ana Sayfası, Türk Dil Kurumu. Erişim Tarihi:24.04.2017, http://www. tdk.gov.tr/. [11]. Türkiye Bilişim Derneği Sözlüğü, Erişim Tarihi: 15.05.2017, http://eski.tbd.org.tr/index.php?sayfa=sozluk. [12]. Türkçe Eş Anlamlar Sözlüğü, Erişim Tarihi: 20.08.2015, https://github.com/maidis/mythes-tr. [13]. Zemberek,2007. Erişim Tarihi: 24.04.2017, https://code.google.com/archive/p/nzemberek/downloads.