ÖZGünlük hayatta insanlar; fikirlerini, düşüncelerini ve yaşadıklarını çevrelerindeki insanlara iletmek için birbirleriyle etkileşirler. İşitme ve konuşma engelli insanlar ise çevreleriyle bu etkileşimi sağlayamazlar. Başkalarıyla iletişim kurmak için işaret dilini kullanırlar. İşaret dili ise, işitme ve konuşma engellilerin kendi aralarında el hareketleri ve yüz mimikleri ile iletişim kurmalarını sağlayan ülkeden ülkeye değişen evrensel olmayan bir dildir. Bu anlamda yapılan çalışmanın amacı, işitme ve konuşma bozukluğu olan kişilerle normal insanlar arasındaki iletişimi sağlayan Türkçe İşaret Dili tercüme sistemini geliştirmektir. Önerilen bu sistemle işaret dilini gösteren el hareketleri, Kinect aygıtı yardımıyla yakalanarak Kontur Analizinde kullanılan algoritmalarla çözümlenmiştir. Çözümlenen görüntülerden elde edilen kelimelerin gerçek anlamları, Biçimsel Kavram Analizi Kuramı çerçevesinde hazırlanan tematik rol latisleriyle bulunmuştur. Gerçek anlamları bulunan bu kelimeler, içinde geçtikleri cümlelerle birlikte bilgisayar ekranında görüntülenmiştir. Böylece bu sistemle, engelli bir kişinin kitlesel bir kalabalıkla iletişim kurabilmesi sağlanmıştır. Ayrıca geliştirilen bu sistemle Türkçe'nin anlamsal çözümlenmesine de katkı sağlanması hedeflenmiştir.Anahtar Kelimeler: Biçimsel kavram analizi, işaret dili tanımlama, kinect, kontur analizi, tematik rol latisleri TURKISH SIGN LANGUAGE TRANSLATION SYSTEM WITH A LATTICE-BASED SEMANTIC ANALYSIS ABSTRACTIn daily life people interact with each other to communicate their ideas, thoughts and experiences to the people around them. On the other hand, people with hearing and speech impairments are not capable of communicating with their environment in the given sense. Thus, they use sign language to communicate with others. Sign language is a non-universal language that changes depending on the country in which it's being used and enables people with hearing and speech impairments to communicate with other people through hand gestures and facial expressions. In this sense, the aim of the study is to develop Turkish Sign Language translation system that enables communication between people with speech and hearing impairments and healthy people. With this proposed system, the hand movements showing sign language are captured with the help of Kinect device and analyzed with the algorithms used in Contour Analysis. Actual meanings of the words obtained from the analyzed images were found thematic role lattices that are prepared in the frame of Formal Concept Analysis theory. The words of which actual meanings were found are displayed with the sentences in which they were used. Therefore, thanks to this system it is ensured that a disabled person can communicate with a mass crowd. The developed system also aims to contribute to the semantic analysis of the Turkish Language.
ÖzGenel bir bakış açısıyla, biçimsel bir dil kullanarak tanımlanmış gerçeklik modellerine biçimsel ontoloji denir. Bu genel amaçlı modeller, özel uygulama alanlarında da kullanılabilirler. Ontolojiler doğaları gereği büyük olmaları nedeniyle, insan emeği ile oluşturulmaları halinde hata ve eksiklikler barındırma potansiyeli taşırlar. Ayrıca, bu şekilde oluşturulmuş olan bir ontolojinin, belli bir uygulama alanına uyarlanması da güç olacaktır. Bu çalışmada, insan emeği kullanımından kaynaklanabilecek olası sorunlardan korunmuş bir bilgisayarlı biçimsel ontoloji oluşturma uygulaması tanıtılacaktır. Uygulamada, biçimsel kavram analizi çerçevesinde derlem tabanlı işaretleme yöntemiyle özel uygulama alanı olarak Türkçenin anlamsal çözümlenmesi hedeflenmiştir. Bu tip doğal dil işleme uygulamalarının yanında biçimsel ontolojiler, bilgiyi anlamsal yapılar şeklinde açık ve anlamlı bir şekilde sunmalarından dolayı eğitim alanında da çok fazla bir şekilde kullanılırlar. Bunun en önemli nedenleri; yapılandırmacı yaklaşımın yayılışı ve öğretim amacıyla kullanılan kavram haritaları gibi bilgi teknolojilerinin kullanımıdır. Anahtar Sözcükler: Biçimsel ontoloji, Biçimsel kavram analizi, Bilgi teknolojileri, Anlamsal yapılar ABSTRACTFrom a general point of view, the defined reality models by using a formal language are called formal ontology. These general purposeful models can be also used in the special fields of application. Because ontologies are large-scale by their nature, they have the potential of hosting errors and deficiencies in case they are generated by human labor. Besides, an ontology formed such a way will be difficult to be adapted to a application specific. In this study, an application of a computerized formal ontology formation saved from probable problems which are likely to arise using human labor will be introduced. In the application, semantic analysis of Turkish has been targetted as a special application field using corpus-based marking method in the framework of formal concept analysis. Beside the applications of these kinds of natural language processing formal ontologies are used considerably in the field of education as they present the information in the way of semantic structures clearly and meaningfully. The most important reasons of this are the use of the information technologies such as expansion of constructivist approach and the concept maps used for educational reasons. GİRİŞEn geniş anlamıyla dil, insanların aralarında anlaşmalarını sağ-layan, onların duygu ve düşüncelerini doğrudan ya da dolaylı olarak bildirmeye yarayan işaretler bütünüdür. Genellikle, dilin üç bileşenden oluştuğu iddia edilir: Dilin öğeleri arasındaki ilişkileri kapsayan biçimsel/dizimsel bileşen, dilin dış dünya ile ilişkisini barındıran anlamsal bileşen ve ifadeleri konuşmacı ve dinleyici bağlamına yerleştiren pragmatik bileşen.Dilin özellikle anlamsal çözümlemesi, gerçekliğin bir modelini, yani bir ontoloji kullanmayı gerektirir. Bilgisayarlı dilbilim ya da doğal dil işleme uygulamaları ise, bu ontolojinin biçimsel ...
Öz Günlük hayatta insanlar; duygularını, düşüncelerini ve yaşantılarını dili kullanarak ya da kullanmaksızın çevrelerindeki insanlara aktararak iletişime geçerler. Dilsel ve işitsel yetisi olmayan kişiler ise çevreleriyle bu iletişimi işaret dilini kullanarak gerçekleştirirler. İşaret dili ise, engelli kişilerin hem kendi aralarında hem de bu dili bilen engelsiz kişilerle jest, mimik ve vücut hareketleriyle anlaşmalarını sağlayan bir dil olarak tanımlanır. Bu anlamda Nesnelerin İnterneti üzerinden anlam çözümlenme modelleri ile web (ağ) ortamında çalışmasına yönelik geliştirilen bu çalışma, duyma ve konuşma bozukluğu olan kişilerle işaret dilini bilmeyenler arasındaki iletişimi sağlayan bir Türkçe İşaret Dili Çeviri Sistemidir. Gerçekleştirilen bu sistemle; işaret dilini gösteren el hareketleri, derinlik kamerasıyla yakalanmış, MQTT (Message Queuing Telemetry Transport /Sıralı Telemetri Mesaj İletimi) sunucusuna gönderilmiştir. Gönderilen bu görüntüler Üç Boyutlu Modelleme ve Hareket Analizinde kullanılan yapay sinir ağları algoritmaları ve makine öğrenmesi yöntemleri ile analiz edilmiştir. Analiz edilen görüntülerden elde edilen sözcüklerin gerçek anlamları ise, Biçimsel Kavram Analizi Teorisi ile hazırlanan tematik rollerden oluşan gerçeklik modelleriyle bulunmuştur. Gerçek anlamları bulunan bu kelimeler, içinde geçtiği cümle ile birlikte lokal ağ ortamında yayınlanmıştır. Böylece, engelli bir kişi aynı veya farklı mekanlarda yer alan kişi veya kişilerle iletişim kurabilmiştir.
Air quality management and forecasting play a crucially important role in environmental problems. It is known that air quality problem is directly related to the quality of life and human health. In order to solve this problem, there are some conventional forecasting methods used in the literature. This paper presents a new non-linear autoregressive exogenous model method. In this method, all air quality parameters are entered into the system for four different locations. These are Çanakkale Central and the districts of Çan, Lapseki and Biga. This created model provides obtaining and extracting of some unmeasured environmental pollutant parameters for other air quality stations such as Nitric oxide (NO), Nitrogen oxide (NO2), Nitrogen oxides (NOX) and Ozone (O3). Within these stations, the Çanakkale Central air quality monitoring station measures only Particulate matter (PM10) and Sulfur dioxide (SO2) parameters while others measure the parameters of PM10, PM2.5, SO2, NO, NO2, NOX and O3. Presented numerical model results are verified with measurement results and extracted acceleration error. These numerical results are realized for Çanakkale Central. Obtained results show that the forecasted parameter values are very successful and error acceleration is very low. The success of the learning process is over 90%.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.