Sinir Ağı Yaklaşımlarıyla Hesaplamalı Morfoloji: Kapsamlı Bir Analiz

İçindekiler

1 Giriş

Hesaplamalı biçimbilim, dilbilimsel biçimbilim ile hesaplamalı yöntemlerin kesişimini temsil eder ve sistematik hesaplamalı yaklaşımlar aracılığıyla sözcük biçimlerini analiz etmeye ve oluşturmaya odaklanır. Bu alan, kural tabanlı sistemlerden veri güdümlü makine öğrenimi yöntemlerine önemli ölçüde evrilmiş olup, artık sinir ağı yaklaşımları sahaya hakim durumdadır.

Biçimbilim, sözcük biçimi ve anlamındaki sistematik eş değişimi inceler ve dilin anlam taşıyan en küçük birimleri olan biçimbirimlerle ilgilenir. Örneğin, "drivers" sözcüğü üç biçimbirimden oluşur: "drive" (gövde), "-er" (türetim eki) ve "-s" (çekim eki). Hesaplamalı biçimbilim, bu tür biçimbilimsel yapıların analizini ve oluşturulmasını otomatikleştirmeyi amaçlar.

2 Hesaplamalı Morfolojide Yapay Sinir Ağı Yaklaşımları

2.1 Kodlayıcı-Kodçözücü Modelleri

Kodlayıcı-kodçözücü mimarileri, Kann ve Schütze (2016a) tarafından alana tanıtıldığından beri hesaplamalı morfolojide devrim yaratmıştır. Bu modeller tipik olarak girdi dizilerini kodlamak ve hedef morfolojik biçimleri çözmek için özyinelemeli sinir ağlarını (RNN'ler) veya transformatörleri kullanır.

2.2 Dikkat Mekanizmaları

Dikkat mekanizmaları, modellerin çıktı üretirken girdi dizisinin ilgili kısımlarına odaklanmasını sağlayarak çekim ve türetme gibi morfolojik görevlerde performansı önemli ölçüde artırır.

2.3 Transformer Mimarileri

Transformer modelleri, özellikle Vaswani vd. (2017) tarafından tanımlanan mimariye dayananlar, uzun menzilli bağımlılıkları yakalama yetenekleri ve paralel işleme kapasiteleri sayesinde morfolojik görevlerde dikkate değer başarı göstermiştir.

3 Teknik Uygulama

3.1 Matematiksel Temeller

Morfolojide sequence-to-sequence modellerinin temel matematiksel formülasyonu şu şekildedir:

Bir girdi dizisi $X = (x_1, x_2, ..., x_n)$ ve hedef dizi $Y = (y_1, y_2, ..., y_m)$ verildiğinde, model koşullu olasılığı en üst düzeye çıkarmayı öğrenir:

$P(Y|X) = \prod_{t=1}^m P(y_t|y_{<t}, X)$

Olasılık dağılımı tipik olarak bir softmax fonksiyonu kullanılarak hesaplanır:

$P(y_t|y_{<t}, X) = \text{softmax}(W_o h_t + b_o)$

3.2 Model Mimarisi

Modern morfolojik modeller tipik olarak şunları kullanır:

• Karakter veya alt kelime temsilleri için gömme katmanları
• Çift yönlü LSTM veya transformatör kodlayıcılar
• Hizalama için Dikkat Mekanizmaları
• Kodu Çözme için Işın Arama

3.3 Training Methodology

Modeller, çapraz entropi kaybı ile maksimum olabilirlik tahmini kullanılarak eğitilir:

$L(\theta) = -\sum_{(X,Y) \in D} \sum_{t=1}^m \log P(y_t|y_{<t}, X; \theta)$

4 Deneysel Sonuçlar

Sinirsel yaklaşımlar çoklu kıyaslamalarda kayda değer iyileştirmeler göstermiştir:

Grafik Açıklaması: Performans karşılaştırması, sinirsel modellerin birden fazla paylaşılan görevde geleneksel yöntemlere göre %15-25 mutlak iyileşme sağladığını ve transformer mimarilerinin tutarlı şekilde önceki sinirsel yaklaşımlardan daha üstün performans gösterdiğini ortaya koymaktadır.

5 Kod Uygulaması

Aşağıda morfolojik çekim modelinin basitleştirilmiş bir PyTorch uygulaması bulunmaktadır:

import torch

6 Gelecekteki Uygulamalar ve Yönelimler

Sinir ağları ile hesaplamalı morfolojinin geleceği birkaç umut verici yönelim içermektedir:

• Düşük Kaynaklı Öğrenme: Sınırlı etiketli veriye sahip dillerde morfolojik analiz için teknikler geliştirme
• Çok Modlu Yaklaşımlar: Morfolojik analizin diğer dilbilimsel düzeylerle bütünleştirilmesi
• Yorumlanabilir Modeller: Kara kutu tahminlerinin ötesinde dilbilimsel içgörüler sağlayan sinirsel modeller oluşturma
• Diller Arası Aktarım: İlgili diller arasında morfolojik bilgiden yararlanma
• Gerçek Zamanlı Uygulamalar: Mobil ve uç cihazlar için verimli modellerin konuşlandırılması

7 Kaynakça

1. Kann, K., & Schütze, H. (2016). Single-model encoder-decoder with explicit morphological representation for reinflection. Proceedings of the 2016 Meeting of SIGMORPHON.
2. Cotterell, R., Kirov, C., Sylak-Glassman, J., Walther, G., Vylomova, E., Xia, P., ... & Yarowsky, D. (2016). The SIGMORPHON 2016 shared task—morphological reinflection. Proceedings of the 2016 Meeting of SIGMORPHON.
3. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., ... & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems.
4. Wu, S., Cotterell, R., & O'Donnell, T. (2021). Morphological irregularity correlates with frequency. Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.
5. Haspelmath, M., & Sims, A. D. (2013). Understanding morphology. Routledge.

8 Eleştirel Analiz