Həftənin Sualı

Həftənin Sualı

Həftənin Sualı rubrikası oxucularımızla birbaşa əlaqəyə keçmək, onlardan bir şeylər öyrənmək, müəyyən mövzularda ortaq düşünməyimiz üçün yaradılmış bir şeydir. Rubrika çərçivəsində hər həftə ümumi maraq dairəsində olan, lakin cavabları heç də asan olmayan suallar verməyə çalışırıq. Bu suallar elmin müxtəlif sahələrini əhatə edib, təbiətcə konkret cavabları olmayan açıq suallar olurlar. Cavab vermək üçün mövzunu bir balaca araşdırıb, ədəbiyyata kritik nəzərlə baxmaqdan savayı heç nəyə ehtiyac olmur. Suala ən maraqlı və orijinal yanaşma sərgiləyən oxucumuza kiçik lakin mənalı bir hədiyyə göndəririk.
Daha Ətraflı

Bu həftənin sualı təkamül biologiyasında o qədər də çox diqqət görməyən bir mövzu ilə əlaqəlidir. Hamımız dərsliklərdə təkamül zamanı mühitə ən uyğun olub daha çox balalar istehsal edən fərdlərin seçildiyini, geri qalanlarının isə təbii seçmə prosesi ilə filtrləndiyini bilirik. Bu, çoxlarında dayanmadan inkişaf edən canlılar aləmi görüntüsü yaradır və prosesin son nöqtəsində ən mükəmməl canlı kimi insanın yarandığı fikrini yaradır. Lakin əslində ən uyğun və ən çox balası olan fərdlərin seçilməsi canlı təbiətdəki müxtəlifliyi izad edən mexanizmlərdən yalnız biridir. Ən qədim canlılar olan bakteriyalar son 3.5 milyard il, ən qədim heyvanlardan olan dalayıcılar (Cnidaria) ~750 milyon il ərzində baş verən saysız-hesabsız dəyişmələr (mühitdə, başqa canlıların əmələ gəlməsindən yaranan problemlər və s.) qarşısında öz təməl strukturlarını qoruyub saxlamağı bacarmışdırlar. Ona görə canlılar kimi dəyişkən olan və dayanmadan dəyişən kompleks müthidə yaşayan bir qrupun zamandakı dinamikasını ən uyğun olanın təbii olaraq seçilməsindən daha ümumi bir qayda ilə, stabil olanların həyatda qalması prinsipi ilə izah etmək olar.

Bu ifadə sizə ilk baxışdan səfsətə (tavtologiya) kimi gələ bilər və əslində belə düşünməkdə haqlısınız: Stabil olmaq onsuz da zamanda davamlılığı qorumaq deməkdir. Lakin canlıların müxtəlifliyinə stabillik nöqteyi-nəzərindən baxanda və nəzərə alanda ki, bəzi növ canlılar başqalarından qat-qat daha uzun bir zaman kəsiyində mövcudiyyətlərini qoruya biliblər, məhz bu stabilliyin nə ilə bağlı olduğu üzərinə suallar yaranır: Niyə Yer üzündə yaranmış ən erkən canlılardan bəziləri indiyədək bir növ olaraq struktur baxımından çox dəyişmədən həyatda qalmağı bacarıblar? Bu stabilliyə imkan verən xassələr hansılardır? Və bu xassələr stabilliyə tam olaraq necə töhfə verir?

Bu sual üzərinə düşünməyimiz üçün yaxşı bir səbəb iqlim dəyişikliyidir. İqlim dəyişikliyi ilk başda insanların özlərinin uzun vadədə həyatda qalma şanslarını təhlükəyə atır. Ona görə də, bəzi canlı növlərinin zamanda stabilliyinə imkan verən xassələri anlamaq, insan cəmiyyəti olaraq bizlərə də həyatda qala bilmək üçün ata biləcəyimiz addımlar haqda vacib dərslər verə bilər. Gələcəyin cəmiyyətini qurmaq üçün bizdən qat-qat yaşlı canlı qruplarından öyrənəcək çox şey var deyə düşünürük.

Daha Ətraflı

Bu həftənin sualı süni neyron şəbəkələri ilə bağlıdır. Müəyyən bir tapşırığı həyata keçirmək üçün birbaşa olaraq onu həll etmək üçün lazım olan hesablamalara yox, öyrənmə prosesinə fokuslanan müasir süni neyron şəbəkələri (SNN) ənənəvi, konkret hesablamalara, qaydalara əsaslanan sistemlərin yaxşı edə bilmədiyi şeyləri, məsələn, şəkillərin içindəki obyektlərin sinifləndirilməsi, insan nitqinin tanınması kimi tapşırıqları çox uğurla həyata keçirməyi öyrənə bilir. SNN-lərin “qidalandığı” data artdıqca, yeni öyrənmə alqoritmləri, şəbəkə quruluşları icad olunduqca, kompüterlərin hesablama gücü artdıqca daha qəliz tapşırıqları da yerinə yetirmək (məsələn, avtomobillərin özünüidarəsi) mümkün hala gəlir. Buna baxmayaraq, SNN hələ də ən bəsit canlıların belə həyata keçirə bildikləri bəzi şeyləri (məsələn, müstəqil şəkildə kompleks mühitdə naviqasiya) etməkdə çətinlik çəkir və ya etmək üçün canlılardan qat-qat daha artıq “təcrübə” və ya “öyrənmə” tələb edir. Bu isə öz növbəsində SNN-lər və canlı sinir sistemlərin eyni tapşırıqları həll etmək üçün istifadə etdikləri yollar arasındakı fərqlərin nələr olduğu sualını daha da qabardır. Bu həftənin sualı da məhz bu mövzudadır: Bu iki sistem arasındakı fərqlər nələrdir? Bu fərqlər sözügedən sistemlərin performansındakı fərqləri necə izah edə bilər?

Daha Ətraflı

İqlim qısaca havanın uzunmüddətli statistikasıdır (bax: Alışbəyli (2019)). Hava kimi iqlim də qalıcı, əllə tutula biləcək bir şey deyil. Lakin iqlim şəraiti konkret fiziki faktorların qarşılıqlı əlaqəsi nəticəsində yarandığından və öz növbəsində konkret fiziki faktorlara təsir etdiyindən onun necə olduğu ilə bağlı uzun illər sonra da fikir bildirmək olur. İqlimin öyrənilməsində Antarktidadan çıxarılmış uzun buz özəklərindən tutmuş yaşlı ağacların gövdələrindən alınmış çubuqlardakı illik haqlara qədər fərqli metodlardan istifadə olunur. Alimlər bunun kimi bir sıra data mənbələrindən istifadə edirlər. Bu həftəki sualımız bu metodlarla bağlıdır: İqlimin öyrənilməsində istifadə olunan hansı metod sizcə ən effektiv ola bilər? Bu metod nəyə görə ən effektiv metod olar? Ümumiyyətlə elmdə bir metodun effektivliyini təyin edən faktorlar nələrdir?

İqlimin dəyişdiyini iddia etmək üçün alimlər uzun illər iqlim məfhumunu bir sıra metodlarla incələmişdirlər. Çəkilən bütün əziyyətə baxmayaraq hazırda dünyanın müxtəlif yerlərində bəzi qruplar iqlimin dəyişməsində qeyri-adi heç nə olmadığını, insan fəaliyyətləri tərəfindən yaranmadığını və bu dəyişmənin normal dəyişmə dövrələri çərçivəsində olduğunu iddia edirlər. Qrupun ölçüsü kiçik olsa da, ictimai düşüncə üzərində təsiri böyükdür. Ortaq razılaşmanın əldə olunması üçün ən yaxşı seçimimiz ictimaiyyətin iqlimşünaslıqda aparılan tədqiqatlarla, istifadə olunan metodologiya da ilə daha yaxından tanış olmasıdır. Bu həftənin sualı da belə bir tanışlıq üçün imkan və stimul yaradır.

Cavabınızda bir neçə yanaşmadan bəhs edə bilərsiniz, bir yanaşma seçməyinizə ehtiyac yoxdur. Sualın cavablandırılmasında önəmli olan iqlim kimi uzunmüddətli bir məfhumun öyrənilməsində nə kimi metodlardan istifadə olunduğunu araşdırmaq, istifadə olunan metodları kritik şəkildə incələmək, elmi metodların effektivliyi və etibarlılığını nəyin təyin etdiyi ilə bağlı düşünməkdir.

Daha Ətraflı

Azərbaycan dilinin qrammatikası çoxlarımız üçün məktəb illərində testlərdə düzgün cavabları tapmaq xətrinə əzbərləməli olduğumuz bir şey kimi yadda qalıb. Lakin bu heç də belə olmalı deyil. Azərbaycan dili zəngin şəkilçilərə malik olub bu şəkilçilər vasitəsilə bir sözdən minlərlə söz yarada bilən bir qrammatikaya sahibdir ki, bu da onu quruluş baxımından çox maraqlı və kompleks edir. Sözdəki şəkilçilər müəyyən qanunauyğunluqlarla birləşərək birləşdikləri sözü səslənən fikirdə müəyyən yerə yerləşdirirlər. Azərbaycan dilində bir çox sözün ala biləcəyi minlərlə forma olduğundan və ya sadəcə bəzən diqqətsiz olduqlarından insanlar bu sözləri tez-tez səhv yazırlar. Bu həftənin sualı budur:

Yazılışda buraxılan səhvləri düzəltməyi bir maşına öyrətmək üçün, (başqa sözlə, müstəqil şəkildə imla yoxlaya bilən bir maşın düzəltmək üçün) bizə nələr lazımdır?

Sualı cavablamaq üçün dilçi, proqramçı və s. olmağınıza ehtiyac yoxdur. Sadəcə yanlış yazılmış bir mətnin düzəldilməsi zamanı tam olaraq nələr edirik və bu zaman hansı bilgilərdən istifadə edirik sualları barədə düşünsəz, müəyyən həll yolu öz-özünə ortaya çıxacaqdır.

Bu suala ən yaxşı cavabın müəllifi Elnur Hacıyev adlı oxucumuz olmuşdur. Elnur cavabında imla yoxlayıcısının düzgün işləməsi üçün lazımi komponentləri göstərmişdir. Bunlara dildəki sözləri ehtiva edən lüğət bazası, şəkilçilər siyahısı, şəkilçilərin sözlərə birləşmə qaydaları daxildir. Lakin Azərbaycan dilinin morfoloji zənginliyi təkcə bu komponentlərlə imla yoxlayıcısı hazırlamağa imkan vermir.

Daha Ətraflı

Azərbaycan dilinin morfoloji zənginliyi ondadır ki, sözlərin çoxu bir sıra şəkilçilər qəbul edə bilir və beləcə, bir söz minlərlə söz-forma yarada bilir. Sözlər şəkilçi qəbul edərək fərqli nitq hissəsinə, fərqli cümlə üzvünə çevrilə bilir. Buna görə də adekvat işləyən imla yoxlayıcısı ilk öncə söz səviyyəsində morfoloji analiz aparıb, sözü parçalara ayıra bilməlidir.

Lakin imla yoxlayıcısının işi təkcə səhvləri tapmaq deyil, eyni zamanda düzgün alternativləri təklif etməkdir. Buna görə də, bir çox imla yoxlayıcısı həm də insanların tez-tez etdikləri səhvləri modelləşdirən səhvetmə modeli də ehtiva edir. Bu model sayəsində səhvin hansı növ səhv olduğunu təyin edib, düzgün alternativləri təklif etmək olur.

İmla yoxlayıcısının işi heç bununla da bitmir. Belə ki, imla yoxlayıcısı ideal olaraq təkcə söz səviyyəsində deyil, eyni zamanda, cümlə səviyyəsində işləməli, sözün cümlədəki işlənmə tərzini, yerini də analiz edib, məsələn, doğru yazılmış sözün cümlədə qrammatik olaraq doğru istifadə olunub-olunmadığını təyin etməlidir. Bunun üçün dil modellərindən geniş istifadə olunur. Dil modelləri geniş bir dil toplusunda sözlər arasındakı statistik əlaqələri təsbit edir, müəyyən bir söz ardıcıllığından (və ya tək bir sözdən) sonra hansı sözün gələcəyinin ehtimalını hesablayır. Dil modellərindən dilin istifadə edildiyi demək olar ki, hər yerdə, o cümlədən, müasir smartfonların yazı sistemlərində də istifadə olunur.

Qısacası, Azərbaycan dilində imla yoxlayıcısının əsas vəzifəsi sözlərin morfoloji analizi, onların cümlədəki yerini və istifadəsini yoxlamaq, səhvlərin növünü təyin edib, potensial doğru variantlar təklif etməkdir. Bu vəzifələri yerinə yetirmək üçün bizə görə ən başlıca lazım olan komponentlər morfoloji analizator, lüğət, dil və səhvetmə modelləridir.

Mövzu ilə maraqlananların nəzərinə, Türk dili üçün imla yoxlayıcısı mövzusunda yazılmış bu məqalədə müxtəlif yanaşmaların müqayisəsi verilmişdir:

Torunoglu-Selamet, D., Bekar, E., Ilbay, T., & Eryigit, G. (2016). Exploring Spelling Correction Approachesfor Turkish. In Proceedings of the 1st International Conference on Turkic Computational Linguistics at CICLING, Konya (pp. 7-11).

Begin typing your search term above and press enter to search. Press ESC to cancel.

Yuxarı qayıt