GCRIS

Coreference resolution deals with resolving mentions of the same underlying entity in a given text. This challenging task is an indispensable aspect of text understanding and has important applications in various language processing systems such as question answering and machine translation. Although a significant amount of studies is devoted to coreference resolution, the research on Turkish is scarce and mostly limited to pronoun resolution. To our best knowledge, this article presents the first neural Turkish coreference resolution study where two learning-based models are explored. Both models follow the mention-ranking approach while forming clusters of mentions. The first model uses a set of hand-crafted features whereas the second coreference model relies on embeddings learned from large-scale pre-trained language models for capturing similarities between a mention and its candidate antecedents. Several language models trained specifically for Turkish are used to obtain mention representations and their effectiveness is compared in conducted experiments using automatic metrics. We argue that the results of this study shed light on the possible contributions of neural architectures to Turkish coreference resolution.

İnsanlar arasındaki iletişimi sağlayan doğal diller, zaman içinde insanlarla etkin ve kullanıcı dostu etkileşim kurabilmek amacıyla sistemler ve yazılımlar tarafından kullanılmaya başlanmıştır. Tıpkı insanlar gibi sesli veya yazılı doğal dil ifadelerini anlayabilen ve sonrasında kullanıcıların beklentilerini karşılayabilen dil tabanlı teknolojiler (örn. arama motorları, bilgisayar destekli eğitici sistemler ve diyalog sistemleri) bu motivasyonla ortaya çıkmıştır. Bu çalışmalarda, problemin doğası ve hedef dilin yapısındaki zorluklara ek olarak insanların doğal dilleri nasıl öğrendiğini ve kullandığını modellemedeki kısıtlar başarım oranlarını etkilemiştir. Günümüzde, dil tabanlı teknolojiler insanlar tarafından yaygın şekilde kullanılıyor olsalar da (örn. Google Arama Motoru ve Apple Siri), ulaşılan teknolojik seviye hedef dile göre çeşitlilik göstermektedir. Sondan eklemeli ve zengin dil yapısı ile Türkçe geliştirilen teknolojik çözümler ve üretilen veri kaynakları açısından pek çok doğal dilin gerisinde kalmaktadır. Ayrıca, bugüne kadar Türkçe dil teknolojileri konusunda yapılan çalışmaların ağırlıklı olarak dili işleme, anlama ve analiz etmeye dönük (örn. kelimelerin morfolojik analizi, özel isim tespiti, bağlılık çözümlemesi, metin sınıflandırma ve metin özetleme) olduğu gözlemlenmektedir. Türkçe dil üretimi konusunda sınırlı yeteneklere sahip ve akademik seviyede kalarak devamı getirilmemiş birkaç çalışma mevcuttur. Fakat bu çalışmalar karmaşık sayılabilecek dilbilimi teorileri ile ifade edilen içerik ifadelerini cümlelere dönüştürmekten öteye geçmemiştir ve başka uygulamalarla entegre olarak test edilmemiştir. Bu çalışmada, Türkçe dilinin derin öğrenme tabanlı bir sistem (dil aracı) ile otomatik olarak üretimi hedeflenmektedir. Bu sistemin, girdi olarak verilen içerik ifadelerini Türkçe dili kurallarına uygun ve anlaşılır cümlelere dönüştüreceği öngörülmektedir. Literatürdeki en kapsamlı Türkçe dil üretimi sistemi olması planlanan bu çalışmada son yıllarda pek çok dil teknolojisinde başarımı ispat edilmiş diziden diziye öğrenebilen (örn. kelime dizisinden başka bir kelime dizisi) özyinelemeli sinir ağı yapıları kullanılacaktır. Bu ağların sağladığı dinamiklik ile farklı çeşitler (örn. uzun kısa süreli bellek ve girişli özyinelemeli birim) ve genişlemeler (örn. dikkat mekanizması) denenecektir ve başarımı en yüksek sinir ağı mimarisi belirlenecektir. Buna ek olarak, sinir ağlarının kullanımı bazı faktörlerin (örn. bağlam bilgisi ve kullanıcı tercihleri) sisteme entegrasyonuna ve üretim aşamasına olan etkilerinin incelenmesine imkân sağlayacaktır.

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / TR Dizin Indexed Publications Collection

Browse

Filters

Settings

Sort By

Results per page

Search Results