From syllable to meaning: Effects of knowledge of syllable in learning the meaning bearing units of language

Abstract

üOZHECEDEN ANLAMA: ANLAM TASIYAN DË Ë ËILBILIMSEL BË ËIRIMLERËş INüğOGRENË ËIMINDE HECE BË Ë Ë Ë ETKËILERËILGISININ Iş g şüCağ rı ColtekinYü ksek Lisanas, Bilissel Bilimler Bü lü müu ş ou uTez Yü neticisi: Doc. Dr. Cem Bozsahino ş şAralık 2006, 48 sayfaBu tez, anlam tasımayan bir birim olan hecenin, anlam iceren dilbilimsel birimlerinş şüğogrenimindeki etkisini arastırmaktadır. Bu calısma icin, hece bilgisinden yola cıkarak anlamş şş ş şüğtasıyan dilbilimsel birimlerin ogrenimini hedeï¬eyen bir model tasarlanıp, bu model bilgisayarşortamında gerceklenmistir. Model, hecelere bü lü nmü s sü zcü kler ve anlamlarından olusan birş ş o u uş o u şgirdiden, sü zcü kten daha kü cü k, anlam iceren birimler ve bu birimlerin sü zdizimsel katego-ou uu ş oüğ üğrilerini ogrenmektedir. Bu modelin basarısını tartmak icin, aynı ogrenme yü ntemiyle calısan,ş ş o şşancak girdi olarak heceler yerine bicimbirimlere bü lü nmü s sü zcü kleri alan ikinci bir modelş o u uş o uüğ ükullanıldı. Her iki modelin ogrenme sonrası urettikleri sü zlü klerdeki birimlerin %71 oranındaouü uş u ğ ü oortü stü gu gü zlendi.Anahtar Kelimeler: Dil Edinimi, Hece, Bicimbirimşv

ABSTRACTFROM SYLLABLE TO MEANING: EFFECTS OF KNOWLEDGE OF SYLLABLE INLEARNING THE MEANING BEARING UNITS OF LANGUAGEş g şüCağ rı ColtekinM. S., Cognitive ScienceSupervisor: Assoc. Prof. Dr. Cem BozsahinşDecember 2006, 48 pagesThis thesis aims to investigate the role of the syllable, a non-meaning bearing unit, in learninghigh level meaning bearing unitsâthe lexical items of language. A computational model hasbeen developed to learn the meaning bearing units of the language, assuming knowledge ofsyllables. The input to the system comprises of words marked at syllable boundaries togetherwith their meanings. Using a statistical learning algorithm, the model discovers the meaningbearing elements with their respective syntactic categories. The model?s success has beentested against a second model that has been trained with the same corpus segmented at mor-pheme boundaries. The lexicons learned by both models have been found to be similar, withan exact overlap of 71%.Keywords: Language Acquisition, Syllable, Morphemeiv