Named entity recognition in turkish using deep learning methods and joint learning

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Boğaziçi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2018

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: ARDA AKDEMİR

Danışman: TUNGA GÜNGÖR

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Varlık İsimlerinin Tanınmasıö verilen bir döküman içindeki özel isimlerin belirlenip, doğru kategorilere ayrılmasını amaçlayan bir Doğal Dil İşleme görevidir. Bu alandaki erken çalışmaların büyük bir bölümü alandaki uzmanlar tarafından seçilmiş özelliklerin istatistik bazlı sistemler tarafından analizine dayanmaktadır. Yakın zamanda bu alandaki en başarılı sonuçlar ise kelimelerin vektörel olarak temsil edilmesinden faydalanan yapay sinir ağı bazlı sistemler tarafından elde edilmiştir. Birden fazla görevi birlikte öğrenen, birlikte öğrenme sistemleri, genelde verisetlerinin iki görev için de etiketlenmiş olmasını gerektirir. Bu çalışmada öncelikle Türçe için yapılmış daha önceki özellik bazlı çalışmaları detayli bir şekilde inceleyip, farklı özellikler kullanarak sonuçları iyileştiriyoruz. Bu aşamada bağlılık ayrıştırma ile ilgili özelliklerin varlık isimlerinin tanınmasında performansı iyileştirdiğini gösteriyoruz. Sonraki bölümde daha önce denenmemiş bir model kullanarak bağlılık ayrıştırma ve varlık isimlerinin tanınması görevlerinin beraber öğrenilmesini gösteriyoruz. Modelimiz benzer birlikte öğrenme sistemlerinden farklı olarak iki görev için de ayrı verisetlerinden faydalanıyor. Elde ettiğimiz sonuçlar, birlikte öğrenmenin ayrı verisetleri kullanarak yapılmasının, aynı verisetinin otomatik olarak etiketlenmesine kıyasla daha iyi performans verdiğini gösteriyor.