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 kategorisi olup 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 tez çalışması bilgisayar terimlerinin ontoloji üzerine doğru yerleştirilmesi amacıyla yapılmıştır. Yapılan bu 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 aranması ve sözlükte bulunmayan kelimelerin otomatik olarak ontolojiye eklenmesi gerçekleştirilmiştir. Yakın anlamlı ve alt-üst terim ilişkisi içerisinde bulunan terimler graf yapısı şeklinde birbirleri ile bağlanmıştır. Bütün terimlerin birbirleri ile bağlanması sonucu sözlük ontolojisi oluşturulmuştur. Bağıntı kurmada öncelikle kavram haritasından yararlanılmış, sonrasında doğal dil işleme algoritması ile otomatik hale getirilmiştir. Algoritma paragrafta bulunmayan kelimenin sağında ve solunda bulunan ve sözlükte bulunan 10 kelimenin ontolojideki düğümlerine bakılarak hazırlanmış ve en üst düğüme yakın anlam ilişkisi ile ilişkilendirilmiştir. Geliştirilen algoritma C# form application uygulaması şeklinde hazırlanmıştır. Anahtar Kelimeler: Wordnet, Ağ, Ontoloji, Doğal Dil İşleme.
To learn natural language rules of the computer to communicate with the computer through natural language. Create a Turkish word, create a new word with its attachments. Natural language processing; Is a subcategory of artificial intelligence and linguistics which is widely known and aims to understand or reinforce meaning by analyzing the canonical structure of natural tongues. Natural language processing exercises for Turkish are insufficient for the automation of computer terms. This thesis study was carried out in order to correctly place computer terms on ontology. In this thesis study, a Wordnet ontology containing network terms separated from its suffix is created and the connection between the two terms ontology is calculated. The most effective way of naming terms is natural language processing. In a given article paragraph, computer network terms were searched in an ontological dictionary and words not in the dictionary were automatically added to the ontology. Terminology that is in the relation of close meaning and lower-upper term is connected with each other in the form of graphical structure. The terminology dictionary ontology has been established to connect all terms with each other. In order to construct the correlation, firstly the concept map is utilized and then it is automated by natural language processing algorithm. The algorithm was prepared by looking at the ontological nodes of the 10 baldens found in the dictionary located on the left and right of the missing vein in the paragraph and was associated with the closest meaning relationship. The algorithm developed is C # form application. Keywords: Wordnet, Network, Ontology, Natural Language Processing.
Tez (Yüksek Lisans) - Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, 2017.
Kaynakça var.
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 kategorisi olup 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 tez çalışması bilgisayar terimlerinin ontoloji üzerine doğru yerleştirilmesi amacıyla yapılmıştır. Yapılan bu 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 aranması ve sözlükte bulunmayan kelimelerin otomatik olarak ontolojiye eklenmesi gerçekleştirilmiştir. Yakın anlamlı ve alt-üst terim ilişkisi içerisinde bulunan terimler graf yapısı şeklinde birbirleri ile bağlanmıştır. Bütün terimlerin birbirleri ile bağlanması sonucu sözlük ontolojisi oluşturulmuştur. Bağıntı kurmada öncelikle kavram haritasından yararlanılmış, sonrasında doğal dil işleme algoritması ile otomatik hale getirilmiştir. Algoritma paragrafta bulunmayan kelimenin sağında ve solunda bulunan ve sözlükte bulunan 10 kelimenin ontolojideki düğümlerine bakılarak hazırlanmış ve en üst düğüme yakın anlam ilişkisi ile ilişkilendirilmiştir. Geliştirilen algoritma C# form application uygulaması şeklinde hazırlanmıştır. Anahtar Kelimeler: Wordnet, Ağ, Ontoloji, Doğal Dil İşleme.
To learn natural language rules of the computer to communicate with the computer through natural language. Create a Turkish word, create a new word with its attachments. Natural language processing; Is a subcategory of artificial intelligence and linguistics which is widely known and aims to understand or reinforce meaning by analyzing the canonical structure of natural tongues. Natural language processing exercises for Turkish are insufficient for the automation of computer terms. This thesis study was carried out in order to correctly place computer terms on ontology. In this thesis study, a Wordnet ontology containing network terms separated from its suffix is created and the connection between the two terms ontology is calculated. The most effective way of naming terms is natural language processing. In a given article paragraph, computer network terms were searched in an ontological dictionary and words not in the dictionary were automatically added to the ontology. Terminology that is in the relation of close meaning and lower-upper term is connected with each other in the form of graphical structure. The terminology dictionary ontology has been established to connect all terms with each other. In order to construct the correlation, firstly the concept map is utilized and then it is automated by natural language processing algorithm. The algorithm was prepared by looking at the ontological nodes of the 10 baldens found in the dictionary located on the left and right of the missing vein in the paragraph and was associated with the closest meaning relationship. The algorithm developed is C # form application. Keywords: Wordnet, Network, Ontology, Natural Language Processing.