TÜRKÇE ADCIL TÜMCELER İÇİN SÖZDİZİM AĞACI ÜRETİCİ

Author :  

Year-Number: 2024-52
Yayımlanma Tarihi: 2024-07-17 22:07:10.0
Language : Türkçe
Konu : Dilbilimi
Number of pages: 01-10
Mendeley EndNote Alıntı Yap

Abstract

Bu çalışma, Üretici Dilbilgisi çerçevesinde Türkçede adcıl tümceler için sözdizim ağaçları oluşturmayı hedeflemiştir. Alan yazına göz attığımızda, tümceler için ağaç oluşturan programların en temelde iki sorunu olduğu görülür. İlk sorun, bu programların hepsinin İngilizce için kurgulanmış olması ve işleyiş biçimlerinin Türkçe tümceleri desteklememesidir. Ayrıca bu programlarda destek dilinin İngi-lizce olduğunu düşünsek bile, ağaç çizebilmek için ayrıca bir koda ya da manuel yardıma gereksinim bulunmaktadır. İkinci sorun ise her programın yalnızca bir kuramı çerçeve belirleyerek tümceleri ağaçlandırmasıdır. Bu amaçla öncelikle, her kurama girdi sağlayan Türkçe tümce kuralları ve dilötesi etiketlerin ayrıntılı dökümü belirlenmiş ve bunlar bilgisayar ortamına aktarılmıştır. Daha sonra, Türkçe sözlükçesinde yer alan sözlükbirimlerin etiketleri belirlenip bu etiketlerin denetimi sağlanmıştır. Son olarak, ağaçlandırmaya temel olan sayıltılar ve kısıtlar belirlenip programa işlen-miş ve program sonlandırılmıştır. Programın algoritma işlencesi şu şekilde ilerlemiştir. Programın ilk basamağında Türkçede adcıl tümce türetim basamakları Chomsky (1995) çerçevesinde algoritmaya işlenmiştir. Öncelikle, bu tümcelerin iç yapılarına ilişkin kuramsal bir standartlaştırma sunulmuş-tur. Ardından, bu tür tümcelerin kuralları belirlenmiş; bu kurallar tek tek hem basit adcıl tamlama-ları hem de adcıl tümceleri üretecek biçimde programa tanıtılıp kodlanmıştır. Ardından, program çalıştırılmış ve kendisine sunulan tümcelerdeki adcıl öbekleri yakalayarak ağaçlarını çizmesi isten-miştir. Alınan geribildirimler neticesinde program son sürümüne güncellenmiş; ancak hala gelişti-rilmeye açık yönlerinin olduğu gözlemlenmiştir. Programın Türkçe tümceleri ağaçlandırması ise Türkçe üzerine yapılan ilk ve tek çalışma olması nedeniyle büyük bir önem taşımaktadır.

Keywords

Abstract

This study aims to create syntax trees for nominal sentences in Turkish within the framework of Generative Grammar. When we review the literature, the programs creating trees have two basic problems. The first problem is that the structure of these programs is designed for English, and they do not support Turkish sentences. Moreover, despite assuming that the language of these programs is English, they require an extra code or manual intervention to draw trees. The second problem is that they draw the trees based on one of the theories of syntax. In this regard, the sentence rules in Turkish providing basic data for any theory of syntax, and a detailed inventory of metalinguistic tags were encoded in digital files. Then, the tags of lexemes in the Turkish lexicon were determined and checked. Finally, the hypotheses and constraints underlying the tree structures were determined and encoded into an algorithm, and the program was proceeded to its final form. The algorithm goes as follows. In the first step, the nominal sentence generation steps in Turkish were coded into the program within the framework of Chomsky (1995). Then, a theoretical standardization regarding the internal structure of these sentences was presented to the program. After this step, the rules for nominal sentences were determined, and these rules were coded into the program in a way that produces both simple nominal phrases and nominal sentences. Then, the program was run, and it was asked to capture the nominal phrases in the sentences presented, and draw their trees. As a result of the feedback received, the algorithm has been updated. However, it is observed that the algorithm is still open for development. Since this study is the first and only study on Turkish on this subject, this very program automatically drawing trees of Turkish sentences is of great im-portance.

Keywords


                                                                                                                                                                                                        
  • Article Statistics