Research Article
BibTex RIS Cite

Türkçe Derlemler İçin Söz Dizimsel Görselleştirme ve Sorgulama Aracı

Year 2016, Volume: 9 Issue: 1, 1 - 10, 07.06.2017

Cem Agan Banu Diri

Abstract

Bu çalışmada, derlem, derlem türleri, mevcut Türkçe derlemler ve Türkçe bir derlemin etiketlenmesi gibi konular üzerinde durulmuştur. Ayrıca, Türkçe derlemlerden etkili bir şekilde faydalanmayı sağlayacak sorgulamalara imkan tanıyan ve Türkçe derlemlerdeki cümlelerin söz dizim ağaçlarını sözcük türleriyle birlikte görselleştiren bir araç geliştirilmiştir.

Keywords

Türkçe derlem görselleştirme söz dizimsel

References

  • Text Corpus, http://en.wikipedia.org/wiki/Text_corpus, 30.11.2014
  • Say, B., Zeyrek, D., Oflazer, K., Özge, U., 2002. "Development of a corpus and a treebank for present-day written Turkish", Proceedings of The Eleventh International Conference of Turkish Linguistics, s.183-192.
  • Corpus Encoding Standard for XML, http://www.xces.org/, 30.11.2014
  • Metu Turkish Corpus http://ii.metu.edu.tr/corpus, 30.11.2014
  • Oflazer, K., Say, B., Hakkani-Tür, D.K., Tür, G., 2003. "Building a Turkish Treebank", Invited chapter in "Building and Exploiting Syntactically-annotated Corpora", Anne Abeille Editor, Kluwer Academic Publishers.
  • Sak, H., Güngör, T., Saraçlar, M., 2011. “Resources for Turkish morphological processing”, Language Resources and Evaluation, 45(2), s.249-261.
  • Aksan, Y., 2012. “Construction of the Turkish National Corpus (TNC)”, In Proceedings of the Eight International Conference on Language Resources and Evaluation, İstanbul, Turkiye, s. 3223-3227.
  • Türkçe Ulusal Derlemi (TUD), http://www.tnc.org.tr, 30.11.2014
  • Sezer, B., Sezer, T., 2013. “TS Corpus: Herkes için Türkçe Derlem”, Proceedings of the 27th National Linguistics Conference, Antalya, Hacettepe University, Linguistics Department, s. 217-225.
  • Dalkılıç H., Gölge N., 2012. MEB İlköğretim Hayat Bilgisi Ders Kitabı 1
  • Özemir A., Çınar F., 2012. MEB İlköğretim Hayat Bilgisi Ders Kitabı 2
  • Turkish NLP Pipeline, http://web.itu.edu.tr/gulsenc/pipeline.html, 30.11.2014
  • Güngördü, Z., Oflazer, K., 1994. “Parsing Turkish using the Lexical-Functional Grammar Formalism”, In Proceedings of COLING'94, The 15th Conference on Computational Linguistics, Kyoto, Japan, s. 494–500.
  • Sak, H., Güngör, T., Saraçlar, M., 2007. “Morphological Disambiguation of Turkish Text with Perceptron Algorithm”, In CICLing, LNCS 4394, s.107-118.
  • Eryiğit,G., Nivre, J., Oflazer, K., 2008. “Dependency Parsing of Turkish”, Computational Linguistics, 34 (3), 357-389.
  • CoNLL-X Shared Task: Multi-lingual Dependency Parsing, http://ilk.uvt.nl/conll/, 30.11.2014 Neo4j, http://neo4j.org/, 30.11.2014
  • Cypher Query Language, http://neo4j.com/developer/cypher-query-language/, 20.11.2014

Year 2016, Volume: 9 Issue: 1, 1 - 10, 07.06.2017

Cem Agan Banu Diri

Abstract

References

  • Text Corpus, http://en.wikipedia.org/wiki/Text_corpus, 30.11.2014
  • Say, B., Zeyrek, D., Oflazer, K., Özge, U., 2002. "Development of a corpus and a treebank for present-day written Turkish", Proceedings of The Eleventh International Conference of Turkish Linguistics, s.183-192.
  • Corpus Encoding Standard for XML, http://www.xces.org/, 30.11.2014
  • Metu Turkish Corpus http://ii.metu.edu.tr/corpus, 30.11.2014
  • Oflazer, K., Say, B., Hakkani-Tür, D.K., Tür, G., 2003. "Building a Turkish Treebank", Invited chapter in "Building and Exploiting Syntactically-annotated Corpora", Anne Abeille Editor, Kluwer Academic Publishers.
  • Sak, H., Güngör, T., Saraçlar, M., 2011. “Resources for Turkish morphological processing”, Language Resources and Evaluation, 45(2), s.249-261.
  • Aksan, Y., 2012. “Construction of the Turkish National Corpus (TNC)”, In Proceedings of the Eight International Conference on Language Resources and Evaluation, İstanbul, Turkiye, s. 3223-3227.
  • Türkçe Ulusal Derlemi (TUD), http://www.tnc.org.tr, 30.11.2014
  • Sezer, B., Sezer, T., 2013. “TS Corpus: Herkes için Türkçe Derlem”, Proceedings of the 27th National Linguistics Conference, Antalya, Hacettepe University, Linguistics Department, s. 217-225.
  • Dalkılıç H., Gölge N., 2012. MEB İlköğretim Hayat Bilgisi Ders Kitabı 1
  • Özemir A., Çınar F., 2012. MEB İlköğretim Hayat Bilgisi Ders Kitabı 2
  • Turkish NLP Pipeline, http://web.itu.edu.tr/gulsenc/pipeline.html, 30.11.2014
  • Güngördü, Z., Oflazer, K., 1994. “Parsing Turkish using the Lexical-Functional Grammar Formalism”, In Proceedings of COLING'94, The 15th Conference on Computational Linguistics, Kyoto, Japan, s. 494–500.
  • Sak, H., Güngör, T., Saraçlar, M., 2007. “Morphological Disambiguation of Turkish Text with Perceptron Algorithm”, In CICLing, LNCS 4394, s.107-118.
  • Eryiğit,G., Nivre, J., Oflazer, K., 2008. “Dependency Parsing of Turkish”, Computational Linguistics, 34 (3), 357-389.
  • CoNLL-X Shared Task: Multi-lingual Dependency Parsing, http://ilk.uvt.nl/conll/, 30.11.2014 Neo4j, http://neo4j.org/, 30.11.2014
  • Cypher Query Language, http://neo4j.com/developer/cypher-query-language/, 20.11.2014
There are 17 citations in total.

Details

Journal Section Makaleler(Araştırma)
Authors

Cem Agan

Banu Diri

Publication Date June 7, 2017
Published in Issue Year 2016 Volume: 9 Issue: 1

Cite

APA Agan, C., & Diri, B. (2017). Türkçe Derlemler İçin Söz Dizimsel Görselleştirme ve Sorgulama Aracı. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi, 9(1), 1-10.
AMA Agan C, Diri B. Türkçe Derlemler İçin Söz Dizimsel Görselleştirme ve Sorgulama Aracı. TBV-BBMD. June 2017;9(1):1-10.
Chicago Agan, Cem, and Banu Diri. “Türkçe Derlemler İçin Söz Dizimsel Görselleştirme Ve Sorgulama Aracı”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi 9, no. 1 (June 2017): 1-10.
EndNote Agan C, Diri B (June 1, 2017) Türkçe Derlemler İçin Söz Dizimsel Görselleştirme ve Sorgulama Aracı. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 9 1 1–10.
IEEE C. Agan and B. Diri, “Türkçe Derlemler İçin Söz Dizimsel Görselleştirme ve Sorgulama Aracı”, TBV-BBMD, vol. 9, no. 1, pp. 1–10, 2017.
ISNAD Agan, Cem - Diri, Banu. “Türkçe Derlemler İçin Söz Dizimsel Görselleştirme Ve Sorgulama Aracı”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 9/1 (June 2017), 1-10.
JAMA Agan C, Diri B. Türkçe Derlemler İçin Söz Dizimsel Görselleştirme ve Sorgulama Aracı. TBV-BBMD. 2017;9:1–10.
MLA Agan, Cem and Banu Diri. “Türkçe Derlemler İçin Söz Dizimsel Görselleştirme Ve Sorgulama Aracı”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi, vol. 9, no. 1, 2017, pp. 1-10.
Vancouver Agan C, Diri B. Türkçe Derlemler İçin Söz Dizimsel Görselleştirme ve Sorgulama Aracı. TBV-BBMD. 2017;9(1):1-10.
 Download Cover Image

https://i.creativecommons.org/l/by-nc/4.0Makale Kabulü

 

Çevrimiçi makale yüklemesi yapmak için kullanıcı kayıt/girişini kullanınız.

Dergiye gönderilen makalelerin kabul süreci şu aşamalardan oluşmaktadır:

1.       Gönderilen her makale ilk aşamada en az iki hakeme gönderilmektedir.

2.       Hakem ataması, dergi editörleri tarafından yapılmaktadır. Derginin hakem havuzunda yaklaşık 200 hakem bulunmaktadır ve bu hakemler ilgi alanlarına göre sınıflandırılmıştır. Her hakeme ilgilendiği konuda makale gönderilmektedir. Hakem seçimi menfaat çatışmasına neden olmayacak biçimde yapılmaktadır.

3.       Hakemlere gönderilen makalelerde yazar adları kapatılmaktadır.

4.       Hakemlere bir makalenin nasıl değerlendirileceği açıklanmaktadır ve aşağıda görülen değerlendirme formunu doldurmaları istenmektedir.

5.       İki hakemin olumlu görüş bildirdiği makaleler editörler tarafından benzerlik incelemesinden geçirilir. Makalelerdeki benzerliğin %25’ten küçük olması beklenir.

6.       Tüm aşamaları geçmiş olan bir bildiri dil ve sunuş açısından editör tarafından incelenir ve gerekli düzeltme ve iyileştirmeler yapılır. Gerekirse yazarlara durum bildirilir.

 88x31.png   Bu eser Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.