İçeriğe atla

Diller arası bilgi erişimi

Diller arası bilgi erişimi (CLIR), farklı dillerde ifade edilen sorguları kabul edilebilir çeviri teknikleri ile arayıp bulma işlemidir.[1] Bilgi erişim sistemlerinde önemli rol oynar ve farklı dillerde bilgiye erişim imkanı sağlayarak küresel bilgi akışına katkıda bulunur.

"Cross-language information retrieval" teriminin farklı çevirileri vardır:[2] Diller arası bilgi erişimi, farklı dillerde bilgi erişimi, çok dilli bilgi işleme ve çok dilli bilgi arama ve bulma olarak karşılaşılır.[3]

Kavramlar

  • Tek dilli bilgi erişim: Aynı dilde bilgi arama ve bulma işlemi.
  • Çok dilli bilgi erişim: Farklı dillerde bilgi arama ve bulma işlemi.
  • Bilgi temsili: Bilginin metin, görüntü, ses gibi farklı formatlarda temsili.
  • Dilsel eşdeğerlik: Farklı dillerdeki kelimelerin ve kavramların karşılıklı anlamları.
  • Dilsel farklılıklar: Farklı dillerin dilbilgisi, sözdizimi ve semantiği arasındaki farklılıklar.

Genel bakış

Çoğunlukla, insan dilindeki çeşitliliğin çeşitli mekanizmaları, bilgi erişim sistemleri için kapsam zorlukları yaratır; bir koleksiyondaki metinler ilgi duyulan bir konuyu ele alabilir ancak verilen bilgi ihtiyacının ifadesiyle eşleşmeyen terimler veya ifadeler kullanabilir. kullanıcı tarafından. Bu, tek dilli bir durumda bile doğru olabilir, ancak bu özellikle kullanıcıların hedef dili yalnızca bir dereceye kadar bilebildiği diller arası bilgi erişiminde doğrudur. CLIR teknolojisinin, hedef dilde zayıf ila orta düzeyde yetkinliğe sahip kullanıcılar için sağladığı faydaların, akıcı olanlara göre daha fazla olduğu bulunmuştur. CLIR ile ilgili ilk çalıştay Zürih'te SIGIR-96 konferansı sırasında düzenlendi. 2000 yılından bu yana her yıl Çapraz Dil Değerlendirme Forumu (CLEF) toplantılarında çalıştaylar düzenlenmektedir. Araştırmacılar aynı zamanda farklı bilgi erişim sistemleri ve yöntemlerine ilişkin bulgularını tartışmak için yıllık Metin Erişim Konferansı (TREC)'nda bir araya geliyor ve konferans, CLIR alt alanı için bir referans noktası olarak hizmet ediyor.[4]

Diller arası bilgi erişiminin önemi

CLIR'nin önemini vurgulamak için birkaç somut örnek verilebilir:[5]

  • Araştırmacılar: Farklı dillerde yayınlanan bilimsel makalelere ve araştırmalara erişim sayesinde yeni keşifler yapabilir ve bilgi birikimlerini genişletebilirler.
  • İşletmeler: Farklı dillerde pazar araştırmaları ve müşteri geri bildirimleri gibi bilgiler toplayarak küresel pazarda rekabet avantajı elde edebilirler.
  • Öğrenciler: Farklı dillerde eğitim kaynaklarına ve ders materyallerine ulaşarak daha geniş bir bakış açısı kazanabilir ve dünya çapında bilgiye erişim imkanı sağlayabilirler.
  • Sivil toplum: Farklı dillerde insan hakları ve demokrasi ile ilgili bilgilere erişim sayesinde aktivistler ve sivil toplum kuruluşları seslerini daha geniş kitlelere duyurabilirler.

Diller arası bilgi erişiminin farklı yaklaşımları ve teknikleri

CLIR'de farklı dillerde bilgi arama ve bulma işlemini gerçekleştirmek için çeşitli yaklaşımlar ve teknikler kullanılır. Bunlardan bazıları şunlardır:[6]

  • Metin çevirisi: Bir dilden diğerine metin tercüme işlemi.[7]
  • Sözlük kullanımı: Farklı dillerdeki kelimelerin karşılıklarını bulmak için sözlük kullanımı.[8]
  • Kavramsal eşleştirme: Farklı dillerdeki kavramlar arasındaki anlamsal ilişkileri bulma işlemi.[9]
  • Bilgi grafiği kullanımı: Farklı dillerdeki bilgi nesneleri arasındaki ilişkileri gösteren bilgi grafikleri kullanımı.[10]
  • Makine öğrenimi: CLIR sistemlerinin performansını geliştirmek için makine öğrenimi teknikleri kullanımı.[11]

CLIR'nin mevcut uygulamaları ve zorlukları

  • Web aramaları: Farklı dillerde web sayfalarını arama ve bulma.
  • Makine çevirisi: Metinleri otomatik olarak bir dilden diğerine çevirme.
  • Çok dilli bilgi entegrasyonu: Farklı dillerdeki bilgi kaynaklarını bir araya getirme ve bütünleştirme.
  • Bilgi erişimi engelleri: Dilsel farklılıklar, dil engelleri ve kültürel farklılıklar gibi bilgi erişimine engel teşkil eden faktörler.
  • Veri eksikliği: Farklı dillerde yeterli veri setlerinin eksikliği.

Kaynakça

  1. ^ Wang, Jianqiang ve Douglas W. Oard. "Diller arası bilgi alımı için anlamı eşleştirme." Bilgi İşleme ve Yönetim 48.4 (2012): 631-53.
  2. ^ Jena, G., & Rautaray, S. (2019). A comprehensive survey on cross-language information retrieval system. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science (IJEECS), 14, 127-134.
  3. ^ Ruiz, Miguel, et al. “CINDOR conceptual interlingua document retrieval: TREC-8 evaluation.” TREC. 1999.
  4. ^ Olvera-Lobo, María-Dolores. "Cross-Language Information Retrieval on the Web." Handbook of Research on Social Dimensions of Semantic Technologies and Web Services(n.d.): 704-19. Web.
  5. ^ Grefenstette, G. (Ed.). (2012). Cross-language information retrieval (Vol. 2). Springer Science & Business Media.
  6. ^ arXiv:2111.05988
  7. ^ Chew, P. A., Bader, B. W., Kolda, T. G., & Abdelali, A. (2007, August). Cross-language information retrieval using PARAFAC2. In Proceedings of the 13th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining (pp. 143-152).
  8. ^ "IR Conference - Proceedings". ACM Digital Library. 23 Kasım 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 21 Nisan 2024. 
  9. ^ Franz, Martin, J. Scott McCarley, and Salim Roukos. “Ad hoc and multilingual information retrieval at IBM.” NIST special publication SP (1999): 157–168.
  10. ^ McCarley, J. Scott. “Should we translate the documents or the queries in cross-language information retrieval?.” Proceedings of the 37th annual meeting of the Association for Computational Linguistics on Computational Linguistics. Association for Computational Linguistics, 1999.
  11. ^ İleri, M., & Yılmaz, E. (Yıl). "Çapraz Dil Bilgi Erişimi Teknolojileri: Bir İnceleme". Dil ve Teknoloji Dergisi, 10(2), 100-120.

İlgili Araştırma Makaleleri

<span class="mw-page-title-main">Dilbilim</span> insan dilinin araştırılması

Dilbilim, dil bilimi, lengüistik ya da lisaniyat; dilleri dilbilgisi, söz dizimi (sentaks), ses bilgisi (fonetik), ses bilimi (fonoloji), biçimbilim (morfoloji) ve edimbilim (pragmatik) gibi çeşitli yönlerden yapısal, anlamsal ve bildirişimin çıkış bağlamını temel alarak sözlerin gönderimlerini ve iletişimde dilin yaptırım gücünü inceleyen bilim dalıdır.

Anlambilim, anlam bilimi, anlam bilgisi ya da semantik, anlamları inceleyen bilimdir. Anlam bilimi felsefî ya da mantıksal ve dilbilimsel olmak üzere iki farklı açıdan ele alınabilir. Felsefî ya da mantıksal yaklaşım, göstergeler ya da kelimeler ile bunların göndergeleri arasındaki bağlantıya ağırlık verir ve adlandırma, düz anlam, yan anlam, doğruluk gibi özellikleri inceler. Dilbilimsel yaklaşım ise zaman içinde anlam değişiklikleri ile dilin yapısı, düşünce ve anlam arasındaki karşılıklı bağlantı vb. konular üstünde durur.

<span class="mw-page-title-main">Doğal dil işleme</span> bilgisayar bilimi ve dil bilimi alanı

Doğal Dil İşleme, yaygın olarak NLP olarak bilinen yapay zekâ ve dilbilim alt kategorisidir. Türkçe, İngilizce, Almanca, Fransızca gibi doğal dillerin işlenmesi ve kullanılması amacı ile araştırma yapan bilim dalıdır.

Edimbilim, edim bilimi veya pragmatik, işaretlerin kullanımı ve işaretler ile işaretlerin kullanıcıları arasındaki ilişkiyi inceler. Edimbilim, dilsel fiilleri ve dilin kullanımını araştıran dilbilimsel bir alandır. Sözdizim ve anlambilimin yanı sıra dilsel göstergelerin özellikleriyle uğraşan göstergebilimin alt alanıdır.

<span class="mw-page-title-main">Assembly</span> uygulanan işlemlerle programlama dilinin birbirine çok yakın olduğu düşük seviye programlama dilleri

Assembly dili, bir işlemcinin komut kümesi üzerine tanımlanmış alt seviye bir dildir. Assembly dili kolay hatırlanabilir semboller tanımlar ve böylece işlemcinin makina koduna karşılık gelen sayı dizilerinin bilinmesine gerek kalmaz. Assembly dili, platformdan bağımsız yüksek seviyeli programlama dillerinin aksine, işlemci mimarisine bağımlıdır. Tipik uygulamaları; cihaz sürücüleri, alt seviyeli dahili (embedded) ve gerçek zamanlı sistemlerdir. Bır assembly programı assembler kullanılarak makine koduna çevrilir.

Türkçedeki alıntı sözcüklerin değiştirilmesi, Atatürk'ün Türkleştirme politikasının bir parçasıdır. Osmanlı Türkçesi, Arapça ve Farsçadan birçok alıntı sözcüğe sahipti, aynı zamanda Fransızca, Yunanca ve İtalyanca gibi Avrupa dillerinden bulunan diğer alıntı sözcükler de resmî olarak Türk Dil Kurumu (TDK) tarafından önerilen Türkçe karşılıkları ile değiştirildi. Türkçedeki yabancı kökenli sözcüklerin (alıntı) Türkçeleştirilmesi, Türkiye Cumhuriyeti'nin kuruluşundan sonra Atatürk Devrimlerinin daha geniş çerçevesindeki kültürel reformların bir parçasıdır.

Arama motoru teknolojisinde günümüzde genel amaçlı arama motorlarının yanında belli bir alana yoğunlaşmış arama motoru örnekleri türemektedir. Belli bir alana yoğunlaşmış arama teknolojisine Dikey Arama adı verilmektedir. Dikey arama motorları belli bir alanda bilgi almak isteyen kullanıcıları hedefleyip, İnternet’te bulunan bilgileri bu pencere çerçevesinde tarayıp kullanıcılara sunar.

İstatistiksel makine çevirisi, iki dilli metin derlemlerinin incelenmesinden elde edilen parametrelerin kullanıldığı istatistiksel modelleri içeren bir makine çevirisi yaklaşımıdır. İstatiksel çeviri yöntemi, makine çevirisi disiplini içerisinde kural tabanlı makine çevirisi ve örnek tabanlı makine çevirisi yaklaşımlarına göre farklılık gösterir.

<span class="mw-page-title-main">Apertium</span>

Apertium, kurallara dayanan bir makine çeviri platformudur. Bu bir özgür yazılımdır ve GNU General Public License şartları altında yayımlanmıştır.

<span class="mw-page-title-main">Metin madenciliği</span>

Metin madenciliği, çalışmaları metni veri kaynağı olarak kabul eden veri madenciliği çalışmasıdır. Diğer bir tanımla metin üzerinden yapısallaştırılmış veri elde etmeyi amaçlar. Metin madenciliği, metinlerin sınıflandırılması, bölütlenmesi, metinlerden konu çıkarılması, metinler için sınıf taneciklerinin üretilmesi, metinlerde görüş analizi yapılması, metin özetlerinin çıkarılması ve metinin özü ile ilgili ilişki modellemesi gibi çalışmaları hedefler.

<span class="mw-page-title-main">Hesaplamalı dilbilim</span>

Bilgisayarlı dilbilim veya hesaplamalı dilbilim, doğal dilin istatistiksel veya kural tabanlı modelleme yöntemleriyle ve hesaplamalı bir perspektif ile inceleyen disiplinler arası bir bilgisayar bilimi alanıdır.

<span class="mw-page-title-main">Makine çevirisi</span>

MT kısaltmasıyla da anılan makine çevirisi, metin veya konuşmayı bir dilden diğerine çevirmek için yazılım kullanımını araştıran bilgisayarlı dilbilimin bir alt alanıdır.

Chatbot, kullanıcı ile genellikle metin, bazı durumlarda ise konuşma yoluyla diyalog kurarak bilgi veren veya bir işlemi gerçekleştiren bir yazılımdır.

Bilişsel dilbilim, dili anlama, dil üretimi ve dil ediniminin bilişsel yönleriyle ilgilenen bir bilişsel bilim dalıdır. Bilişsel dilbilimin ana araştırma alanları arasında doğal dillerde kategorizasyon, sözdizimi ve anlambilim arasındaki arayüz, dilin deneyim ve algıdaki temeli ve dil ile düşünce arasındaki ilişki yer almaktadır. Dilin bilişle nasıl etkileşime girdiğini, dilin düşünceleri nasıl oluşturduğunu ve dilin zaman içindeki ortak zihniyetteki değişime paralel olarak evrimini açıklar.

Uygulamalı dilbilim, genel dilbilimin bir alanıdır. Dil öğrenimi araştırmaları, dil betimlemesi, ayrıca dilbilimsel görüş altında doğa bilimleri, kültür bilimi, bilgi bilimi, hukuk ve ruhbilimdeki sorunlarla disiplinlerarası olarak ilgilenmektedir. Diğer alanlardaki dille ilgili problemlerin çözümlenmesinde dilbilimsel teori, metot ve bilgilerin kullanımı da bu alanın konusunu oluşturmaktadır. Araştırma nesnesi olarak dille ilgili çok farklı görüşler ile farklı yaklaşımlar ve dilbilimin başka bilimlerden yararlanma özelliğinden dolayı genel dilbilim ve uygulamalı dilbilim arasında genel belirlenmiş bir sınırlama yoktur. "Uygulamalı dilbilim" kavramı altında ne anlaşıldığı tam olarak net değildir. Bir taraftan gerçek uygulamalı dilleri araştıran bir alt alan olarak anlaşılırken, diğer taraftan uygulama sonunda elde edilen araştırma sonuçlarının kullanılmasıyla ilgili bir alt alan olarak anlaşılmaktadır. Genel/teorik ve uygulamalı dilbilim arasındaki bu özel durum sorun yaratmaktadır. İngiliz dili ile ilgili bilimsel alanda "applied linguistics" mi yoksa "linguistics applied" kavramının kullanılacağı konusundaki adlandırma karşıtlığı tartışılmaktadır.

Bilişsel dil bilgisi, Ronald Langacker tarafından geliştirilen ve dil bilgisi, anlambilim ve sözlükçenin ayrı süreçler olarak var olmadıklarını; aksine, bir süreklilik içinde var olduklarını varsaydığı dilde bilişsel bir yaklaşımdır. Dile dair bu yaklaşım, bilişsel dilbilimin ilk projelerinden birisidir. Bu yaklaşıma göre dil bilgisi, anlamdan bağımsız olarak çalışan bir biçimsel sistem değildir. Aksine, dil bilgisi kendi başına anlamlı ve anlambilimden ayrılmazdır.

İkidillilikte sözcük erişimi, ikidilli insanlar için zihinsel sözlüğün etkinleştirilmesi veya geri alınması sürecini inceleyen bir psikodilbilim alanıdır.

Görüntü alma sistemi, geniş bir dijital görüntü veritabanından görüntülere göz atmak, aramak ve almak için kullanılan bir bilgisayar sistemidir. Görüntü almanın en geleneksel ve yaygın yöntemleri, görüntülere resim yazısı, anahtar sözcükler, başlık veya açıklamalar gibi meta veriler eklemeye yönelik bazı yöntemleri kullanır, böylece erişim açıklama sözcükleri üzerinden gerçekleştirilebilir. Görüntüye manuel açıklama eklemek zaman alıcı, zahmetli ve pahalıdır; Bu sorunu çözmek için otomatik görüntü açıklaması üzerine çok sayıda araştırma yapılmıştır. Ek olarak, sosyal web uygulamalarının ve anlamsal webin artması, birçok web tabanlı görsel açıklama aracının geliştirilmesine ilham kaynağı olmuştur.

Diller Arası Bilgi Erişimi (CLIR), bilgi teknolojileri alanında kullanıcının sorgusunun dilinden farklı bir dilde yazılmış bilgilerin alınmasıyla ilgilenen bir alt alanıdır. Bu alandaki çalışmalar, kullanıcının bilgi ihtiyaçlarını bir dilde ifade ettiği ve sistemlerin ilgili belgeleri başka bir dilde bulup getirdiği durumları ele alır. Çoğu CLIR sistemi, farklı çeviri tekniklerini kullanarak bu işlemi gerçekleştirir.

Coğrafi bilgi işleme, coğrafi konum ve mekan bazlı veriler aracılığıyla yapılan bilgi arama ve bilgi erişim sürecidir. Bazı coğrafi aramalar için, özellikle de belirli bir coğrafi alan içinde yaygın kaynaklar arandığında, bu yaklaşım işe yarayabilir ancak sınırlamalarla doludur. Coğrafi bilgi işleme, CBS araştırmasının ve Bilgi Alımı araştırmasının yönlerini birleştiren uygulamalı bir araştırma alanıdır ve coğrafi referanslı bilgi kaynaklarının sıralanması, aranması, alınması ve göz atılması ile ilgilenir.


Bu sayfa, bu Vikipedi makalesine dayanmaktadır.
Metin, CC BY-SA 4.0 lisansı altında mevcuttur; ek koşullar uygulanabilir.
Görseller, videolar ve sesler kendi lisansları altında mevcuttur.