- Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Dergisi
- Vol: 24 Issue: 72
- Detecting Defective Expressions in Turkish Sentences Using a Hybrid Deep Learning Method
Detecting Defective Expressions in Turkish Sentences Using a Hybrid Deep Learning Method
Authors : Atilla Suncak, Özlem Aktaş
Pages : 825-834
Doi:10.21205/deufmd.2022247212
View : 8 | Download : 3
Publication Date : 2022-09-19
Article Type : Research
Abstract :Anlatım bozukluğu, Türkçe cümlelerde hem anlamsal hem de biçimsel belirsizlikleri ifade eden bir dilbilgisi terimidir. Daha önceki çalışmalarda, kural tabanlı dile özgü modeller oluşturularak Doğal Dil İşleme (DDİ) teknikleri kullanılmıştır. Bununla birlikte, daha az talepkar açıklama gereksinimlerine ve harici bilgiyi birleştirme kolaylığına rağmen, kural tabanlı sistemler, işleme verimliliği açısından bazı büyük engellere sahiptir. Uzun Kısa-Süreli Bellek (UKSB (ing: LSTM)) veya Evrişimsel Sinir Ağları (ESA (ing: CNN)) gibi derin öğrenme teknikleri son yıllarda büyük ilerlemeler kaydetmiş, bu da DDİ uygulamalarında performans açısından benzeri görülmemiş bir artışa yol açmıştır. Bu çalışmada, anlatım bozukluklarını tespit etmek için UKSB ve ESA'nın hibrit modeli olan bir derin öğrenme yaklaşımı (E-UKSB (ing: C-LSTM)) ve buna ek olarak sonuçları doğruluk açısından karşılaştırmak için Destek Vektör Makinesi (DVM (ing: SVM)) ve Rastgele Orman (RO (ing: RF)) gibi geleneksel makine öğrenmesi sınıflandırıcıları önerilmiştir. Önerilen hibrit model, geleneksel DVM ve rastgele orman sınıflandırıcılarına ek olarak, ESA ve UKSB’nin mevcut modellerinden daha yüksek başarım elde etmiştir. Bu durum, metin sınıflandırma için geleneksel sınıflandırıcılara kıyasla derin sinirsel yaklaşımların daha çok ön plana çıktığını göstermektedir.Keywords : Anlatım bozukluğu, Makine öğrenmesi, Doğal dil işleme, Anlamsal belirsizlik, Türkçe