2 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 2 / 2
Yayın An approach to anaylse Turkish syntax at morphosyntactic level(Işık Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2025-01-20) Özenç, Berke; Solak, Ercan; Işık Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Doktora Programı; Işık University, School of Graduate Studies, Ph.D. in Computer EngineeringSyntactic analysis allows us to analyse the sentence structure in various ways. Constituency parsing is one of the various ways of conducting syntactic analysis. This parsing method defines sentence structure as hierarchical relationships between words or phrases and represents them in tree form. Constituency parsing employs constituency grammar which defines how constituents combine and form other constituents. In this grammar, any syntactic structure from the sentence to the words is represented by the constituents. Although this approach is designed to focus on universal aspects of the languages, English has always been in its focus. This situation makes the constituency approach miss the details that the morphology puts in the syntax of morphologically rich languages. In this study, we implement an extension for the constituency parsing which overcomes the challenges in parsing of MRL (Morphologically Rich Language). We propose ideas tailored to Turkish, yet they can be used for any language like Turkish. Our extension enables the constituency parsing to start at the morpheme level. Thus, we involve morphemic structures in the parsing process and express their syntactic effects on the structure. We have our implementations by extending the CYK (Cocke Younger Kasami) algorithm. During parsing, we utilize extra rules to transfer the ambiguity in morphology to the parsing. In addition, we designed a morpheme-focused constituency set for Turkish. This set involves affixes, stems and phrases headed by a stem. We demonstrate our work with a mini treebank and the grammar generated from it.Yayın TURSpider veri kümesinde Temsilcilerin Karışımı Tabanlı Text-to-SQL çalışması(IEEE, 2025) Kanburoğlu, Ali Buğra; Tek, Faik BorayBu çalışma, Türkçe Text-to-SQL için geliştirilen TURSpider veri kümesi üzerindeki deneyleri ele almaktadır. TURSpider, çeşitli zorluk seviyelerine sahip SQL sorgularını içeren geniş kapsamlı bir Türkçe veri kümesidir ve bu alandaki araştırmalar için önemli bir kaynak niteliğindedir. Çalışmada, geri bildirim odaklı temsilcilerin karışımı yaklaşımının (ing. feedback driven Mixture-of-Agents - MoAF) başarımı incelenmiştir. MoAF yapısında, birden fazla büyük dil modeli (BDM) iş birligi içinde çalışarak SQL oluşturma başarımını artırmayı hedeflemektedir. Bu yapıda temsilci (ing. agent) işbirliği, modellerin birbirinden ögrenmesini ve geri bildirim mekanizmaları aracılığıyla hataların düzeltilmesini sağlamaktadır. Deney sonuçlarına göre, MoAF yaklaşımı ile %60.63 yürütme doğruluğuna ulaşılmış ve TURSpider veri kümesi üzerindeki en iyi sonuç elde edilmiştir.












