SavedAdd your journal

Journals / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2008 / Cilt: 23 - Sayı: 2

TÜRKÇE’DE KULLANILAN İŞLEV KELİMELERİN ZİPF 1. KANUNU ESASINDA DEĞERLENDİRİLMESİ

Senem METİN
Pages
0
Publication Date
2013-02-18
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)

Çalışmada önerilen yöntem ile ilgili testler Türkçe metinler içeren farklı derlemler üzerinde yapılmış, sonuçlar değerlendirilmiştir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bu çalışmada doğal dil içinde gramer yapısının oluşturulması amacıyla kullanılan, içinde bulunduğu metnintaşıdığı enformasyon miktarını değiştirmeyen kelimeler (işlev kelimeler) araştırılmıştır.
📊
Key Findings & Data:Araştırmanın temeliniZipf’in 1.
💡
Conclusion & Impact:Çalışmada önerilen yöntem ile ilgili testler Türkçe metinler içeren farklı derlemler üzerinde yapılmış, sonuçlar değerlendirilmiştir.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:İşlev kelime · içerik kelime · test derlemleri.

Özet

Bu çalışmada doğal dil içinde gramer yapısının oluşturulması amacıyla kullanılan, içinde bulunduğu metnintaşıdığı enformasyon miktarını değiştirmeyen kelimeler (işlev kelimeler) araştırılmıştır. Araştırmanın temeliniZipf’in 1. Kanunu’nun Türkçe metinler üzerinde sınanması ve yüksek frekanslı kelimelerin işlev kelime olacağı beklentisi oluşturmaktadır. Çalışmada önerilen yöntem ile ilgili testler Türkçe metinler içeren farklı derlemler üzerinde yapılmış, sonuçlar değerlendirilmiştir.

🔖

Cite This Article

METİN, S. (2013). TÜRKÇE’DE KULLANILAN İŞLEV KELİMELERİN ZİPF 1. KANUNU ESASINDA DEĞERLENDİRİLMESİ. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 23 - Sayı: 2, 0. https://ajindex.com/articles/20984

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Kornai, A., How many words are there?, Glottometrics 2002/4, 61-86p., 2002.
  2. Zipf, G. K., Human Behaviour and the Principles of Least Effort, Cambridge, MA, Addison-Wesley, 1949.
  3. Manning, C.D., Schütze, H., Foundations of Statistical Natural Language Processing. The MIT Press,
  4. Cambridge, Massachusetts, London, England, 2003.
  5. Hakkani-Tür, D.Z., Oflazer, K., and Tür, G., Statistical morphological disambiguation for agglutinative languages, International Conference On Computational Linguistics, Proceedings of the 18th conference on Computational Linguistics - Volume 1, Saarbrücken, Germany, 285 - 291, 2000.
  6. Dinçer, T., Türkçe için İstatistiksel Bir Bilgi Gerigetirim Sistemi, Doktora Tezi, U.B.E.,Ege Üniversitesi, 2004.
  7. Tuldava, J., A Mathematical Model Of The Vocabulary-Text Relation. COLING 1980, 600-604, - Alpkoçak, A., Kut, A., ve Özkarahan, E., 1995, Bilgi Bulma Sistemleri için Otomatik Dizinleme Yöntemi, Bilişim’95, Dokuz Eylül Üniversitesi, İzmir, 6s., - Holmes-Higgin, P., Abidi S. R., Ahmad, K., A Description of Texts in a Corpus: 'Virtual' and 'Real' Corpora, EURALEX'94, 1994.
  8. Van Rijsbergen, C.J., Information Retrieval (2nd ed.), Butterworths, London, 1979.
  9. Argamon, S., Levitan, S., Measuring the Usefulness of Function Words for Authorship Attribution, Proceedings of ACH/ALLC Conference 2005 in Victoria, BC, Canada, 2005.
  10. Cleveland, D. B., Cleveland, A. D., Introduction to indexing and abstracting, Libraries Unlimited, Inc., Littleton, Colorado, 1983.
  11. Baayen, R. H., Word Frequency Distributions, Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 2001.
  12. Kumova, S., Derlem Hazırlama Kriterlerinin Oluşturulması, Yüksek Lisans Tezi, U.B.E., Ege Üniversitesi, 2005.
  13. Powers, D. M. W., Applications and Explanations of Zipf’s law, NEMLAP3/CONLL98, New methods in language processing and Computational natural language learning, 151-160, 1998.