Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 1
 Görüntüleme 56
 İndirme 1
Eski Dilde Kullanılan Sözcükler Arasındaki Anlamsal Yakınlıkların Doğal Dil İşleme Yöntemleriyle Tespiti
2019
Dergi:  
Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
Yazar:  
Özet:

Makina öğrenme tekniklerinin doğal dil işleme alanında kullanımı son yıllarda oldukça popüler bir çalışma konusu haline gelmiştir. Doğal dil işleme yöntemlerinin yabancı dillerdeki birçok uygulamasına rastlanılmasına rağmen Türkçe ve özellikle eski dil metinlerdeki uygulamaları oldukça yetersizdir. Bu alandaki eksikliğin giderilmesine yönelik olarak yapılan bu çalışmada, Kültür Bakanlığı kaynaklarından elde edilen 32000 sayfa doküman, temizleme işleminden geçirildikten sonra, bu metinlerden elde edilen kelimeler üzerinde iki katmanlı bir sinir ağı modeli çalıştırılmıştır. Pencere boyutu, uzay boyutu, örnekleme miktarı gibi birçok farklı parametre ile geliştirilen modellere ait vektör uzayları bir sunucuya kopyalanarak bir sorgulama sistemi ve RESTful API servisleri oluşturulmuştur. Ayrıca bu sorgulama sisteminin doğrudan kullanabilmesi için bir kullanıcı portalı oluşturularak RESTful API ile beraber internet kullanımına açılmıştır. Yapılan bu çalışmanın iki farklı amaçla kullanılması hedeflenmektedir. Birinci hedef bu sistemin Türk Dil Kurumu ve Kültür Bakanlığı gibi kurumların ve diğer eski dil sözlük hizmeti sağlayan şirketlerin internet sitelerine entegre edilmesi ve aratılan sözcüklere yakın terimlerin kullanıcılara getirilmesidir. İkinci hedef ise tarih ve edebiyat gibi eski dilin kullanıldığı bilimsel çalışmalarda metinlerin günümüz Türkçe’sine çevrilmesi esnasında ortaya çıkan hataların azaltılmasıdır. 

Anahtar Kelimeler:

Using Nlp Methods For The Discovery Of Semantic Similarities Between Words In Old Turkish Language
2019
Yazar:  
Özet:

Leveraging machine learning techniques in NLP domain has been a very hot research field due to the advancements in artificial intelligence area. Despite the popularity of this field, there is no known study on application of ML techniques on old Turkish language.  This study aims to fill in this gap where 32000 pages of text has been downloaded from the websites of Ministry of Culture and a two-layer neural network model has been built on top of them to discover the semantic similarities between Turkish words in old Turkish language. The algorithm has been run with different parameters such as window size, dimension size, sampling size etc. and the produced vector spaces are uploaded into public servers for the purposes of enabling a RESTful API based query interface. Also a web UI has been created to provide a querying mechanism for regular users. The services that are developed can be used for two different purposes. One of them is to integrate these services into existing old Turkish language dictionary websites that are made available by third party providers as well as other institutions such as Ministry of Culture and Turkish Language Institution. Secondly, the developed services are intended to be used for mitigating the translation errors made during the translation of old Turkish texts into modern Turkish language in the areas of history and Turkish literature. Also enabling these services for public use will encourage other researchers to pursue this academic work and compare their results with the experimental results presented in this paper to make further improvements in this field.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler








Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik; Mimarlık, Planlama ve Tasarım; Mühendislik; Ziraat, Orman ve Su Ürünleri

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 674
Atıf : 1.280
2023 Impact/Etki : 0.167
Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi