Prediction of words in Turkish sentences by LSTM-based language modeling

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Enformatik Enstitüsü, Bilişsel Bilimler Anabilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2021

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: ABDULLAH CAN ALGAN

Danışman: CENGİZ ACARTÜRK

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Dil anlama yeteneği tahminlerden etkilenir çünkü dil anlama artımlı bir süreçtir. Tahmin edilebilirlik, bilişsel bilimler alanında dil işleme ve edinimi çalışmalarının önemli bir yönüdür. Paralelde, Doğal Dil İşleme alanı gelişen teknolojinin avantajlarını kullanarak bilgisayarlara doğal dili öğretmeye çalışmaktadır. Bu çalışmanın amacı insan tahmin edebilme sonuçları ile yapay dil modelinin sonuçları arasındaki ilişkiyi incelemektir. Bu tez sadece Türkçe diline odaklanmıştır. Bu nedenle, kelime seviyesinde Türkçe dil modeli inşa ettik. Modelimiz son zamanlarda Doğal Dil İşleme alanının popüler bir yöntemi olan Uzun Kısa Süreli Bellek (Long Short-Term Memory) yapısını baz almaktadır. Alternatif modeller eğitildi ve modellerin tahmin sonuçları değerlendirildi. Son olarak, en iyi performansı gösteren model insan tahmin sonuçları ile karşılaştırıldı. Çalışmanın sonunda umut vadeden korelasyon sonuçları elde ettik ve korelasyonun hangi durumlarda az hangi durumlarda çok olduğunu analiz ettik.