Morfolojik Belirsizlik Giderme (Morphological Disambiguation), bir kelimenin morfolojik analiz (morphological analysis) aşamasında listelenmiş olan tüm olası kök ve ek ayrımlarından bağlama uygun olanının seçilmesi ve belirsizliğin giderilmesi işlemidir ve doğal dil işleme (Natural Language Processing – NLP) aşamalarından birisidir.
Morfolojik Belirsizlik Giderme aşamasındaki ilk adım doğru kökü belirlemek, daha da sonra da o köke gelen doğru eki seçmektir.
Örneğin, Türkçedeki “akın” kelimesinde, morfolojik analiz sonrası birçok kök seçeneğimiz olacaktır. Kökümüz “ak” olarak alındığında, bir isim, bir sıfat veya bir fiil olabilir. Bu seçeneklere göre –ın eki ya iyelik eki ya da kişi ve zaman eki olacaktır. Bu seçeneklerin dışında, “akın” kelimesini isim kök veya özel isim olarak kabul etmek de mümkündür. Tüm bu belirsizlik, bağlama göre çözülebilir. Bu kelimeyi, “Mağazalara akın oldu.” cümlesinde gördüğümüzde, “akın” kelimesini isim kök olarak almamız gerektiğini ve daha küçük parçalara ayıramayacağımızı anlamış oluruz. Ancak bu sorunu çözümlemek her zaman bu kadar kolay olamayabilir. Sadece “Akın!” gibi bir söylemle karşılaştığımızda bunun özel isim mi olduğunu veya ak(fiil)+-ın(2. çoğul emir kipi) olarak ayrılması mı gerektiğini anlamak dilsel bağlamı değil durumsal bağlamı bilmeyi gerektirir. Bilgisayarlar genel olarak cümle tabanlı analiz yaptıklarından bu tür anlam belirsizliklerini çözümlemek bazen zorlaşabilir.
Çoğu kelimede ise, bu süreç cümle içerisindeki bağlama ve kelimenin sentaktik dağılımına bakılarak rahatlıkla çözülebilir.
Örneğin, köpeği kelimesindeki –i ekini iki şekilde anlamlandırma mümkündür: belirtme durumu takısı (yükleme eki) veya 3. şahıs iyelik eki. “Ali’nin köpeği çok sevimli” cümlesinde özne konumundaki bir öbek içinde kullanılması, söz konusu ekin bir iyelik eki olduğunu açıkça belli eder. “Ali, köpeği yürüyüşe götürdü” gibi bir cümlede ise nesne konumunda bulunduğundan belirtme halinde olduğu cümleye bakarak kolaylıkla bulunabilir.
İngilizce gibi çözümleyici dillerde, metin parçası etiketleme (POS-tagging) işlemi, cümle çözümleme sürecindeki en önemli adımlardan biridir. Türkçe gibi eklemeli dillerde ise kelimelerin üzerindeki ek yükü oldukça fazladır ve bu, cümle çözümlemede morfolojik belirsizlik gidermeyi çok önemli kılar.
Bilgisayarlar, insanların sahip olduğu durumsal bağlam bilgilerine, konuşmacılar arasında öncül olarak kabul edilen ve hayat deneyimi sonucunda elde edilen birikime sahip değillerdir. Bu nedenle, söz konusu dilleri ana dili olarak konuşan kişiler olarak anlam belirsizliklerini çözmede oldukça başarılı olsak da bilgisayar çözümlemelerinde bazı engeller karşımıza çıkar. Bu sorunlar da morfolojik anlam giderme ile çözülmeye çalışılır.
Morfolojik Belirsiz Giderme aşamasında doğru kök ve ekleri seçilen kelimeler, bağlılık ayrıştırması (dependency parsing) aşamasına gitmeden önce anlam belirsizliği giderme (sense disambiguation) aşamasına alınır.
Starlang Yazılım olarak geliştirdiğimiz açık kaynak ve ücretsiz ulaşabileceğiniz Türkçe Morfolojik Belirsizlik Giderme kütüphanesi ile Türkçe metinsel verilerinizin morfolojik belirsizliğini giderebilirsiniz.