Merkezleme Tabanl Çözüm Önerisi

Merkezleme Tabanl yakla³mlardaki süreç daha önceki bölümlerde bahsedilmi³- tir. Bu çal³mada uygulanan Merkezleme Teorisine dayanan yöntem ayrntl bir ³ekilde ele alnacaktr. Sistemin bir ak³ “ekil 4.2'de gösterilmi³tir. Bu ³ekilde sistem dokuz a³ama ile ifade edilse de her a³ama kendi içersinde ba³ka a³amalar içerebilmektedir.

(1) nolu ö§e, i³lenmi³ metin (Annnotated Text), daha önceki süreçlerden (sözdizimsel, anlambilimsel, biçimbilimsel analizlerden) geçti§inden, bu analiz- lere ili³kin i³aretleri ve bilgileri içermektedir. (2) nolu a³amada gönderimsel ifadeler, (3) nolu a³amada adlsal ö§eler belirlenir. (4) nolu a³ama her bir adl için bir iterasyon ba³langcn ifade eder. Sistem her seferinde bu noktaya geri döner. (5) nolu a³ama ise adldan önce gelen tüm öncüllerin listesini içerir. Merkezleme Kuram gere§ince her bir adl hep bir önceki tümcedeki öncüllerle ba§lant olu³turur. Dolays ile bu a³amada bir önceki tümcede yer alan öncüller listelenir.

Aday Öncüllerin Ayklanmas

(6) nolu a³ama ayklama a³amasdr. Her bir gönderge ya da adl için onu ön- celeyen bir aday öncül listesi olu³turduktan sonra bu listenin ayklanmas ve gereksiz öncüllerin listeden çkarlmas gerekir. Bunun için önce gereksiz ön- cüllerin belirlenmesi gerekiyor. Uygulanan yöntemler sözdizimsel ve anlamsal olabilir. Sözdizimsel ayklamada adln say ki³i bilgisiyle ona aday olacak öncü- lün say ki³i bilgisinin ayn ya da tutarl olmas gerekiyor. ngilizce için geçerli olan cinsiyet (gender) uyumu Türkçe için geçerli de§ildir. Öte yandan adl, ana tümcenin ya da yan tümcenin öznesi pozisyonunda ise o tümcenin yüklemiyle ki³i-say uyumu içinde olmaldr. Bu ko³ullara uymayan aday öncüller listeden

çkarlr. Benzer bir ³ekilde anlamsal kstlamalar ya da ayklamalar da yap- labilmektedir. Örne§in "bir ev ba§ramaz", "bir köpek kitap okuyamaz" gibi anlamsal kstlar uygulanabilir. Ama edebiyatta bir evin ba§rmas ya da bir çocuk hikayesinde bir köpe§in kitap okumas ola§an bir durum olabilir. Dolay- syla, çal³ma alanna göre bir anlamsal kurallar olu³turulmaldr.

Bu çal³ma için uygulanacak ayklama yöntemi sadece say-ki³i uyumu ola- caktr. Çünkü di§er ayklama teknikleri bilgiye çok fazla ihtiyaç duyarlar. Az bilgili bir yakla³m için sadece sözdizimsel bilgi ile bu ayklamann iyi sonuçlar verdi§i gözlemlenmi³tir.

Sralama

Bir sonraki a³ama (7) numaral sralama a³amasdr. Merkezleme Teorisi yakla³- mndaki en önemli a³ama gönderimsel ifadelerin ya da aday öncüllerin nasl sra- lanaca§ a³amasdr. Daha önce yaplan çal³mada, ([Yldrm ve Klçaslan, 2005]) bu sralama hiyerar³isini a³a§daki ³ekilde tanmlam³tr.

Agent > T ime > Duration > Location > Instrument > M anner > Benef active >

T heme(orP atient) > Source − Goal (4.6)

Konu ili³kili (Thematic relation) bu sralamann bilgiye ba§mll§ fazla ol- du§undan ve ayn zamanda bu tez çal³masnda az bilgili bir yakla³m denendi- §inden ba³ka bir sralama önerilmesi gerekmi³tir. Bu sralamay, tespit edilmesi basit olan ad öbeklerinin isim halleri (case) üzerinden yaplmas uygun bulun- mu³tur. 4.1 nolu bölümde bahsedilen derlem üzerinden elde edilen istatistiksel sonuç Tablo 4.1'de gösterilmi³tir. Bu tablo gönderimde bulunulan söylem varlk-

larnn alm³ oldu§u isim hallerinin skl§n (case frequency) ifade etmektedir. Bu istatistiksel tablo isim hallerinin söylem varlklarnn belirginlikleri üzerin- deki etkisini gösterir. Daha çok hangi isim haline sahip söylem varlklar sonra- dan adlsalla³trlarak ifade edilmi³tir? Bu sorunun tek bir cevabnn olmad§n bu tablo açklyor.

Tablo 4.1: Öncüllerdeki sim Hallerinin Olu³ma Skl§ Öncüllerin Durum Eki Skl§

Yaln Hal (NOM) 0.69 Belirtme Hali 0.12

Yönelme Hali 0.06

Ayrlma Hali 0.02

Bulunma Hali 0.01

lgi Hali 0.10

En çok vurgu alan isim hali Yaln Haldir (Nominal). Bu durum bekle- nilen bir sonuçtur. Çünkü Yaln Hal tümcenin öznesinin sahip oldu§u haldir. Di§er isim halleri ise nesne ö§elerinin sahip oldu§u hallerdir. Dilbilgisel rolün belirginlik üzerindeki etkisi daha önce ifade edilmi³ti. Özne nesneden belirgin oldu§undan bu tablodan bir hiyerar³i çkarmak çok mantksz olmayacaktr. Bu istatistiksel tabloyu temel alarak a³a§daki sralama olu³turulabilir.

Yaln Hal > Belirtme Hali > lgi Hali >

Yönelme Hali> Ayrlma Hali > Bulunma Hali (4.7)

Görüldü§ü gibi olu³turulan sistem az bilgili bir çerçeve içindedir. Sadece ismin hallerine baklm³tr. Bu anlamda Merkezleme Teorisi temelinde yaplan çal³ma di§er çal³malara göre en az bilgi kullanan sistemdir. Bu sralamada yaln hale sahip söylem varlklar daha belirgin ya da daha önemli oluyor. Sra- lamada sa§a do§ru gidildikçe önem de§erleri azalmaktadr.

(8) nolu a³amada, (7) nolu sralamaya göre sralanan öncüllerden ilki ele al- nan adln seçili öncülü haline gelir. Ancak bir tümcede birden fazla adl varsa hangi adl en belirgin öncül ile e³le³ecektir ? Bu sorunun çözümü yine Merz- kezleme algoritmas yantlamaktadr. Birden fazla adl oldu§u durumdlarda bu adllar yukardaki sralamaya göre sralanr. Bu sra göz önüne alnarak adaylar e³le³tirilir. Yani aslnda burada en iyi birle³imleri seçmemiz gerekiyor. “imdi ilerleyen bölümlerde bu ifadelere biraz daha açklk getirelim.

En yi Birle³imin Seçimi

Verili bir tümcedeki tüm adllar için bir önceki tümcedeki tüm gönderimsel ifadelerden olu³an adl-aday çiftleri üzerinden birden fazla ili³ki senaryosu olu³- turulur. Bu birle³imlerden hangisinin seçilece§i Merkezleme Teorisi yardmyla belirlenir. Bu senaryolarn veya birle³imlerin yol açt§ geçi³ dikkate alnr. Her bir birle³imin geçi³i 3.4 nolu sralamaya göre belirlenir. En iyi geçi³e sahip birle- ³im bu a³amann çkts olur. Daha öncede belirtildi§i gibi Merkezleme Teorisine göre söylemler merkez var olan varlklarn yine merkezde kalmas e§iliminde- dirler. Yani bir ö§e bir önceki tümcede merkezde ise, bir sonraki tümcede de merkezde kalmas tercih edilir. Bunun için Merkezleme Teorisi Bölümüne bak- labilir.

Son a³amada, yani (9) nolu a³amada ise tüm karar verilen bu e³le³meler sisteme kaydedilir. Ve bir sonraki tümceye geçilir. Bu geçi³ten sonra tüm listeler tekrar güncellenir.

Basit Bir Örnek

Basit bir örnek ile bu uygulamaya açklk getirilebilir. A³a§daki üç tümceli söylem ele alnd§nda yöntem ³u ³ekilde uygulanabilir.

T1:Ay³e Ali'yi yolda gördü

T2: Ona elindeki kitaplar gösterdi

T3:Ve onlar eve götürmesini rica etti (4.8)

T1 için olu³turulacak ileriye dönük liste, Mi(T1), Ay³e, Ali ve yol söylem

varlklarn içerir.

1. Ay³e (Yaln Hal) 2. Ali (Belirtme Hali) 3. Yol (Bulunma Hali)

Bu söylem varlklarndan Yol ö§esinin gönderimsel ifade elemesinden geçemedi§i varsaylsn. Bu liste 4.7 nolu hiyerar³iye göre sraland§nda

Ay³e > Ali (4.9)

gibi bir sralama olu³ur.

T2 için olu³turulacak ileriye dönük liste, Mi(T2)ise,  (bo³ artgönderim),

Ona ve Kitap söylem varlklarn içerir. Bu söylem varlklarnn elemeden ba- ³arl bir ³ekilde geçti§i varsaylsn.

1.  (bo³ artgönderim), Üçüncü Tekil Ki³i 2. Ona, Açk adl, Yönelme Hali (Dative)

3. Kitap, Ço§ul, Belirtme Hali

Bu liste sraland§nda ise

 > Ona >Kitaplar (4.10)

gibi bir sralama olu³ur. Bu listedeki adllarn her biri için aday öncül belirlen- mesi gerekiyor. Her iki adl için {Ay³e, Ali} listesi olas öncül listesidir.

Öncül Listesi(  ) : ( Ali, Ay³e)

Öncül Listesi (Ona) :(Ali, Ay³e) (4.11)

Bu a³amada 4.2 nolu tabloda gösterildi§i gibi iki seçenekli senaryo olu³ur. Tablo 4.2: Senaryolar

 Ona

Senaryo 1 Ali Ay³e Senaryo 2 Ay³e Ali

Bu a³amada hangi senaryonun Merkezleme Kuram açsndan en iyi geçi³i verdi§ine baklmaldr. Birinci senaryo seçildi§inde 3.1 nolu tabloda belirtilen geçi³lerden DEVAM geçi³i seçilmi³ olacaktr. E§er ikinci senaryo seçilirse bu du- rumda geçi³in ismi YUMU“AK-GEǝ“ olacaktr. DEVAM geçi³i YUMU“AK- GEǝ“'e tercih edildi§inden bu a³amada birinci senaryo tercih edilecektir. Sonuç olarak  bo³ artgönderimi Ay³e'ye, ona açk adl Ali'ye gönderimde buluna- caktr.

T3 için bu algoritma tekrar çal³trldnda bu tümcedeki onlar artgönderimi

Ali ve Ay³e ö§eleriyle say/ki³i uyumu sebebiyle e³le³emez. Ardndan bir tek kitaplar söylem varl§ kalr ve bu ö§e onlar adlnn öncülü olarak seçilir.

Merkezleme Yakla³mn Sonuçlar

Yukarda tanmlanan algortimay tüm a³amalaryla Java diliyle yazlm³ ve der- lem bölümünde bahsedilen 10.000 kapasiteli derlem üzerinde denenmi³tir. Uy- gulama sonucunda derlemdeki 1114 adln 792'si do§ru bir ³ekilde çözümlendi. [Mitkov, 2002]'un tanmlad§ 4.12 nolu formulü kullanrsak

Ba³ar Oran= Do§ru Çözülmü³ Adl Says_{Toplam Adl Says} (4.12)

Ba³ar Oran= 792_{1114 = .711} (4.13)

gibi bir ba³ar oran elde edilir. Bilgisayarl Artgönderim için yaplan ça- l³malarn says çok az oldu§undan ve ortak bir derlem olmad§ndan ortaya çkan sonuçlarn do§ru bir ³ekilde kar³la³trlmasnn imkan yoktur. Ama yine de Türkçe için yaplan di§er bilgisayarl çal³malarla basit anlamda bir kar³la³- trma yaplabilir. Bununla ilgili son çal³malardan iki tanesi ile bir kar³la³trma yaplabilir. [Tüfekci ve Klçaslan, 2007] Hobbs'un algoritmasn kullanarak %84 gibi bir ba³ar yakalad§n belirmi³tir. Öte yandan [Küçük ve Turhan, 2007] az bilgili sistemleri üzerinde iki farkl deney yapm³tr. Ve bu deneylerin sonucunda %85.3 ve %73.7 gibi iki farkl sonuç elde etmi³lerdir. Bu sonuçlara bakmaktaki

temel amaç saysal bir kar³la³trma de§ildir. Türkçe için genel resmi görmek içindir. Zaten bu tez çal³masnn sonunda tüm diller için yaplan çal³malarn sonuçlarna baklacaktr.

Merkezleme Algoritmas çercevesinde yaplan bir di§er de§i³iklik ise 4.7 nolu formüldeki de§i³ikliktir. Çok iyi bilinen bir gerçek vardr ki adls ö§eler söylem içinde di§er söylem varlklarna göre daha belirgindir. Bu nedenden 4.7 nolu sralamay sadece bu bilgiyi ekleyerek 4.14 nolu formül halinde yeniden ifade edildi ve uyguland.

Yalin[ adil] > Belirtme[+adl] > lgi[+adl] > Yönelme[+adl] > Çkma [+adl] > Bulunma[+adl] > Belirtme[-adl] > lgi[-adl] >Yönelme[-adl] >

Çkma[-adl] > Yönelme[-adl] (4.14)

Bunun ardndan ba³ar orannda yüzde 1 orannda küçük bir art³ oldu. Bu sonuçtan sonra adls söylem varlklarnn çok az da olsa daha belirgin oldu§u Türkçe içinde sözkonusu oldu§u söylenebilir. Bu bilgi daha sonra yaplacak ça- l³malar açsndan önemlidir.