Türkçe Doğal Dil İşleme: Ses Bilgisi ve Morfolojik Analiz DOI
Mehmet Fatih KARACA, Şafak Bayır

Journal of Innovative Engineering and Natural Science, Год журнала: 2024, Номер 4(2), С. 448 - 465

Опубликована: Июль 3, 2024

Bu çalışmada Türkçe Doğal Dil İşleme teknikleriyle 230 cümlenin ses bilgisi ve morfolojik analizi gerçekleştirilmiştir. İşlemlerde Zemberek’le entegre şekilde çalışan Visual Studio ortamında C# dilinde geliştirilen yazılım kullanılmıştır. Zemberek’te bulunan 130 ekten 120’sinin dil bilgisindeki ek karşılıkları belirlenmiştir. Zemberek eklerinden 13’ü kök adı, 46’sı çekim eki, 39’u yapım eki 22 tanesi diğer eklerdir (birleşik fiil, fiilden sıfat fiil zarf türeten). Veri kümesindeki 744 kelimeden oluştuğu, kelimelerin ortalama 5.30 harf 2.26 heceli olduğu, hecelerin yaklaşık yarısının ünsüz-ünlü birleşiminden oluşan CV hece türünde bulunduğu yarısından fazlası için tarafından 1 çözümleme üretildiği Ayrıca, almadığı, eklerinin türlerinden daha çok kullanıldığı, sonra veya eklerinin, eklerden türeten) ise yalnızca geldiği tespit edilmiştir. İsim türündeki kelime sayısının türlerdeki sayısından, ünlü ünsüz uyum kurallarına uyan uymayan sayısından yüksek olduğu görülmüştür.

TURİZM VE MAKİNE ÖĞRENME: ULUSAL YAZINDAKİ ÇALIŞMALARIN BİBLİYOMETRİK ANALİZİ DOI
Şükran Karaca, Mehmet Halit AKIN

Journal of Tourism and Research, Год журнала: 2025, Номер 14(1), С. 169 - 195

Опубликована: Апрель 28, 2025

Makine öğrenme, büyük veri setlerini analiz ederek seyahatle ilgili zaman ve çaba gerektiren işlemleri kolaylaştırmakta seyahat deneyimini iyileştirmektedir. Ayrıca işletmelerin gelecekle tahminlemelerini yönlendirerek atıl kapasitenin ortadan kaldırılmasına önemli katkılar sunmaktadır. Turizm sektörü için bu denli önem arz eden bir konuda yapılan çalışmaların mevcut durumunun ortaya konması gelişim süreçlerinin incelenmesinin ettiği düşünülmektedir. Bu bilgiler doğrultusunda, araştırmada turizm makine öğrenme ile ulusal alanyazında bibliyometrik analizi literatürde özgün bilgi birikiminin sunulması elde edilen bulgular doğrultusunda gelecek çalışmalara yönelik önerilerin geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Yapılan analizler neticesinde, farklı araştırma alanlarından araştırmacılar tarafından displinlerarası yaklaşımla ele alındığı ancak temel odak olmasına rağmen diğer bilişim alanları işbirliğinin oldukça sınırlı olduğu saptanmıştır. Diğer yandan tek yazarlı araştırmalarda alanındaki araştırmacıların genel çoğunlukta tespit edilmiştir.

Процитировано

0
Türkçe Doğal Dil İşleme: Ses Bilgisi ve Morfolojik Analiz DOI
Mehmet Fatih KARACA, Şafak Bayır

Journal of Innovative Engineering and Natural Science, Год журнала: 2024, Номер 4(2), С. 448 - 465

Опубликована: Июль 3, 2024

Bu çalışmada Türkçe Doğal Dil İşleme teknikleriyle 230 cümlenin ses bilgisi ve morfolojik analizi gerçekleştirilmiştir. İşlemlerde Zemberek’le entegre şekilde çalışan Visual Studio ortamında C# dilinde geliştirilen yazılım kullanılmıştır. Zemberek’te bulunan 130 ekten 120’sinin dil bilgisindeki ek karşılıkları belirlenmiştir. Zemberek eklerinden 13’ü kök adı, 46’sı çekim eki, 39’u yapım eki 22 tanesi diğer eklerdir (birleşik fiil, fiilden sıfat fiil zarf türeten). Veri kümesindeki 744 kelimeden oluştuğu, kelimelerin ortalama 5.30 harf 2.26 heceli olduğu, hecelerin yaklaşık yarısının ünsüz-ünlü birleşiminden oluşan CV hece türünde bulunduğu yarısından fazlası için tarafından 1 çözümleme üretildiği Ayrıca, almadığı, eklerinin türlerinden daha çok kullanıldığı, sonra veya eklerinin, eklerden türeten) ise yalnızca geldiği tespit edilmiştir. İsim türündeki kelime sayısının türlerdeki sayısından, ünlü ünsüz uyum kurallarına uyan uymayan sayısından yüksek olduğu görülmüştür.

Процитировано

0