Proceedings of the 15th International Conference on

The Szeged Conference Proceedings of the 15th International Conference on Turkish Linguistics held on August 20-22, 2010 in Szeged

Edited by Eva Kincses-Nagy and Mönika Biacsi

Technical editör Bela Kempf

Szeged,2012 Department of Altaic Studies

Publication of this book was supported by

New Hungary Development Plan TÂMOP-4.2.1.B

SZECHENYI PLAN The Project named „TÂMOP-4.2.1/B-09/1/KONV-2010-0005 Creating the Çenter of Excellence at the University of Szeged” is supported by the European Union and co-financed by the European Social Fund.

© University of Szeged, Department of Altaic Studies, 2012. © MTA - SZTE Turkological Research Group, 2012. Ali rights reserved. No part of this book may be reproduced, stored in a retrieval system, or transmitted in any form or by other means, electronic, mechanical, photocopying, recording or otherwise, without the prior permission in writing of the author or the publisher. Printed by: Gold Press Nyomda Kft., Szeged, Hungary. ISBN: 978 963 306 158 9 ISSN: 0133-4239

Contents Preface ıı

Deniz Abik Eski Anadolu Türkçesinde yavu kıl- ~ yavu kul- fiili

21

Klâra Agyagâsi Language contact in the Volga-Kama Area

39

Ayinu Aibixi Modality in Kazakh spoken in China

47

Yeşim Aksan - Yılmaz Yaldır A corpus-based word frequency list of Turkish: Evidence from the subcorpora of Turkish National Corpus project

59

Nuray Alagözlü - Sevgi Şahin Political power and insults in Turkish political discourse

71

Ata Atak - V. Doğan Günay Uzamda yerleştirme yaparken varlıklar arasındaki temellerinin Türkçe açısından incelemesi

81

Gülsüm Atasoy Building a specialised corpus in Turkish

93

İlker Aydın Rol ve gönderim dilbilgisi ve Türkçenin katmanlı yapısı

111

Gözde Bahadır - Annette Hohenberger Türkçedeki ilgi-iyelik yapılarında yapısal hazırlama

123

Yasemin Bayyurt Hedging in Ll and L2 student writing: A case in Turkey

133

Fatma Bölükbaş Usage ofText Linguistics Methods in Teaching Turkish as a Foreign Language

143

Fatma Bölükbaş - Ayşegül Yargın Error analysis in usage of basic tenses in Turkish by Kirgiz students

153

Berat Brendemoen Some thoughts about lexical code-copying

6

161

Cem Can - Esra Altunkol To alternate or not to alternate? L2 acquisition of English causative/inchoative transitivity alternations

173

Asiye Mevhibe Coşar Türkçede argonun örtmeceye dönüşümü

187

Hatice Coşkun The selection of complement clauses in Turkish and negation

201

Melek Çolak Macarların gözü ile Atatürk ve Türk dil devrimi

209

Eva Â. Csato Clause linking in spoken Turkish. The case of Vidin Turkish

221

Balâzs Danka Aspect-Temporal and narrative devices in the so-called ‘Pagan’ Oğuz-nâmâ

231

Stefan Hofstetter Turkish comparatives: the status and semantic contribution of the adverb daha and beyond

243

Didem İkizoğlu Multiple quotatives in Turkish

253

Henryk Jankowski Rounded-unrounded vowel harmony in Turkish

265

Mustafa Kaya Working memory and relative clause attachment preferences in Turkish: An eye-tracking study

279

Olga Kharytonava Word minimality and suspended affixation

291

Jaklin Komfılt - Kutlay Yağmur - Gabriella Hermon - Özge Öztürk -Türkay Yalnız Relative clauses in the Ll-acquisition ofTurkish

303

Emel Kökpınar Kaya An analysis of the addressing terms used in Turkish society in the interface of alienation and intimacy

311

Yuu Kuribayashi Grammaticalized topics in Kashkay: The implication for the relativization of Turkic languages

7

319

Ümit Mersinli - Mustafa Aksan Part of speech tagging of Turkish

331

Irina Nevskaya - Saule Tazhibaeva Depictive predicates in Kazakh in a comparative perspective

341

Hans Nugteren Notes on theTurkic loanwords in Kangjia

351

İlknur Oded On adjunct control in Turkish

361

İlknur Oded - William Idsardi - Ariane Rhone Processing of vowel (dis)harmony in Turkish

371

Zsuzsanna Olach Numerals in Halich Karaim Bible texts

381

Nigâr Oturakçı Question words as indefinite pronouns in Turkish

389

Umut Özge Notes on focus projection in Turkish

401

Duygu Özge - Theodoros Marinis - Deniz Zeyrek Parallel Function Hypothesis revisited in the processing of Turkish relative clauses in adults

413

Carol W. Pfaff - Seda Yılmaz - Meral Dollnick - Mehmet-Ali Akıncı Development of lexical richness in Turkish vvritten texts of bilingual adolescents in Germany

423

Şahru Pilten An analysis of the common words of male and female languages in Turkish

437

Svetlana Prokopieva Codification of the polysemantic units in the new explanatory dictionary of the Yakut language

447

Kaidi Râtsep Emphasis on the blue: Turkish basic colour terms

459

Jochen Rehbein Turkish deixis and its contact-induced change

8

469

Julian Rentzsch Modality in Turkic between arbitrarity, grammaticality and lexicality

483

Szonja Schmidt The names of animals in Karachay-Balkar. A study on semantic changes

491

Ljudmila A. Shamina Complex sentence in Turkic languages of South Siberia

499

Hatice Sofu - Emel Kandırmaz Uçar - Feyza Türkay - Levent Uçar Content and language in children’s private speech: Findings from a case study

509

Aljona Tazranova Three-component analytical verbal constructions of the converb type in Altay Turkic

515

N. Feyza Altınkamış Türkay - Özden Akyol Does Turkish child-directed speech predict the acquisition order of wh-questions?

527

Ay gül Uçar Towards an Optimality-Theoretic model of sense choice: The case of polysemous gir- ‘enter’ in Turkish

539

Aygül Uçar - özlem Kurtoğlu A corpus-based account of polysemy in Turkish: The case of the verb ver- ‘give’

553

Kutlay Yağmur - Mehmet-Ali Akinci Acculturation orientations of French and Turkish speakers in France

565

Habibe Yazıcı Ersoy Başkurt Türkçesinde kiplik parçacıkları

581

Esra Yıldız - Mine Nakipoğlu The negative of the Turkish aorist and the challenges it poses during acquisition

593

Taiki Yoshimura The position of the interrogative clitic in Turkish: a Word Grammar account

603

özge Yücel What moves where under Q movement?

617

Leyla Zidani-Eroğlu Restrictions on the type of internal argument in gradable adjectives in Turkish

Part of speech tagging of Turkish Ümit Mersinli* - Mustafa Aksan* 1. Introduction

Beginning with Hankamer (1989) and Koksal (1975), studies on Computer aided processing of Turkish has emerged following multiple approaches. Turkish, with respect to its complex morphotactics, the in-root phonological alternations forced by harmony rules and other phonological constraints, and the number of homographs, keeps its challenging position in the Natural Language Processing (NLP) literatüre. After mentioning Oflazer et al. (1994) and Çiçekli (1997) as the applications of 1990s, Akın (2007) and Çöltekin (2010) are two current, rule-based, accessible implementations on the morphological analysis and annotation of Turkish. This paper presents a root-driven, non-stochastic, graph-based approach to the Parts of Speech Tagging of Turkish. The implemented graphs representing the cascaded finitestate transducer used in modeling Turkish morphotactics is accessible through www.tudd.org and are adaptable to other formalisms. The NLP-dictionaries of the modüle are formed in synchrony with Turkish National Corpus Project1 and thus, represent the lexicon of present-day Turkish. The architecture of dictionaries and pre-defmed lexical features may also contribute to the research on forming the Standard NLP-dictionary of Turkish. 1.1. Definitions

In this paper, the term POS Tagging is used in a broad sense that will cover the annotation of inflectional and derivational affixes as well as lexical categories of the base forms. In this respect, the term is reserved for morpheme tagging of Turkish as a preliminary step for morphosyntactic or grammatical tagging as in Treebanks or semantic tagging as in WordNets. Considering the highly agglutinative nature of Turkish and the amount of homo graphs, the distinction between inflectional and derivational affixations in Turkish is a challenging issue as also stated in Sezer (2001). In this paper, this distinction is done rather with a computational point of view and thus will not be discussed in detail on a theoretical basis.

* Mersin University. 1 Turkish National Corpus is funded by Scientifıc and Technological Research Council of Türkiye (TÜBİTAK). (Grantno: 108K242)

320

Ümit Mersinli - Mustafa Aksan

1.2. Data

Data of the study are derived from the ongoing Turkish National Corpus (TNC) Project held at Mersin University, Turkey. TNC, as a balanced and representative corpus, is not specifically restricted to any particular subject field, genre or register. Since it contains samples of both written and spoken language, the lexicon and graphs formed for the modüle represents present-day Turkish. 1.3. Software

Software used for annotation is NooJ as documented in Silberztein (2003). NooJ includes tools for corpus building and management, linguistic analysis, annotation and concordancing. In NooJ “the descriptions of natural languages are formalized as electronic dictionaries, as grammars represented by organized sets of graphs” (Silberztein 2003). Following the NooJ formalism, Turkish modüle is also comprised of two basic components; dictionaries and graphs. 2.

Dictionaries

To compile a NooJ dictionary (.nod) file; a Properties Definition file (.def), an Inflectional/ Derivational Rule file (.nof) and pre-compiled Raw Dictionaries (.dic) are required (Silberztein 2003). The contents of the three mentioned file formats will be illustrated in the following sections of the study. 2.1. Tokenization

Data for tokenization are extracted from a subcorpus including över 100 texts representing different genres taken from TNC. The subcorpus included över 3,300,000 words forms and över 280,000 tokens when proper nouns, abbreviations and acronyms are excluded. Belovv is a sample tokenization with NooJ. Proper Nouns, Acronyms and Abbre viations are fıltered out manually from the list of word forms.

Part of speech tagging of Turkish

321

Figüre 1. Tokenization in NooJ

2.2. Lemmatization

Stemming or affix stripping algorithms and their implementations that can be used for lemmatization in Turkish is out the scope of this study. In this respect, the fîltered word forms taken in the previous step are lemmatized manually and an afhx database including the affix combinations of Turkish is created. After the pre-tagging process for Lexical Categories, the base form of raw dictionaries is formed as in (1); al, VB al, AJ yüz, NB yüz, VB yüz, NN

( take) (red) (a hundred) (swim) (face)

322


Parts of Speech Tags for Lexical Categories are listed inTable 1. Table 1. Parts of speech tagset forTurkish. EXAMPLE

Verb

git, gel, dur, bak, kal, sus, gör, dök

Noun

gece, hava, renk, fark, dost, oyun

Pronoun

bu, kendi, hepsi, herkes, kim, öteki

Number

iki, üç, beş, sekiz

Adjective

mavi, yeni, düz, dürüst, zeki

Adverb

acaba, asla, bazen

Postposition

gibi, göre, için, kadar, karşı, rağmen

Interjection

aferin, sağol, haydi, hoşçakal, lütfen

Conjunction

ama, çünkü, meğer, üstelik

Onomatopoeia

takır, vızıl, gürül

Proper Noun

Atatürk, Mersin, Ümit

Abbreviation, Acronym

TBMM, TDK

Affîrmative partide

mi, mı, mu, mü

A

V

POS

O

TAG

2.3. Phonemic Alternations

Considering the in-root phonemic alternations as in (2) and (3), phonological rules are defined textually in an Inflectional/Derivational Rule file (phonology_TR.nof) and thus prefixed w ith “FLX=” as in “FLX=soften_t”. (2)

akıl —►aklında mind mind:GEN+LOC

(3)

tıp —►tıbbın medicine -* medicine:POSS

Part of speech tagging ofTurkish

323

The in-root phonemic alternations are listed in Table 3 using the operators in Table 2. Table 2. Rule operators for NooJ Inflectional/Derivational Grammars.

delete last character / backspace

go left

delete last two characters

go right

duplicate last character

+

OR

Table 3. tag

rule

example

double

A QV

af> affı, zam > zamma

drop

akıl > aklını, fikir >fikrimin

dropsoften

b

kayıp > kaybına, kutup > kutbuna

compoundl

anaokulu > anaokulları

compound2

elyazısı > elyazıları, başağrısı > başağrıları

compound3

ç

ipucu > ipuçları

compound4

k

ayçiçeği > ayçiçekleri

soften_ch

c

ağaç > ağacı, süreç > süreci

soften_k

ğ

emek > emeği, diyalog > diyaloğu

soften_p

b

kitap > kitabı, mektup > mektubu

soften_t

d

cilt > cilde, dört > dördünü

soften_t_er

d + de

et > eder, git >gider

soften_t_ar

d + da

tat > tadar

softendouble

b

tıp > tıbbın, muhip > muhibbi

change_an

an

ben > bana, sen > sana

add_er

e

üz > üzer

add_ar

a

yap >yapar

2.4. Lexical Features The Raw Dictionary is compiled with the rules declared in the Inflectional/Derivational Rule file that includes predefined features in the Properties Definition file. In the current release of the Turkish modüle, instead of defining lexical properties that can have multiple features as in (4), we preferred to use a binary format for lexical features as in (5).


324

(4)

al,VB+PHON=end_l

(5)

al,VB+end_l

In both of the entries - for use in passivization constraints - it is stated that the Verb “al” ends with consonant “L”, whereas in (5) we can also add more phonological features such as “begin_V” (begins with a vowel) for use in duplications like “ev mev”. (6) is a sample entry of the final version of raw dictionaries. (6)

akıl,NN+FLX=drop+begin_V

2.5. Compilation

The Raw Dictionaries including a declaration of the related Properties Definition (.def) and Inflectional/Derivational Rule file (.nof) are compiled through the menus Lab —> Dictionary as in Figüre 1. Figüre 1. Dictionary compilation pane in NooJ.

3.

Graphs

After NooJ dictionary fileş (.nod) are compiled, morphotactics of Turkish is modeled with a Morphological Grammar file (.nom) graphically. NooJ graphs let the user design cascaded finite-state transducers through a graphical interface.


325

3.1. Overall architecture

Turkish morphological graph is designed to include both derivational and inflectional affixes since, in most cases, the distinction is problematic due to homophonous affixes such as [-mA] serving in both derivational and inflectional processes as in (7) to (12). saçma ( ridiculous) —> adjective forming derivational affix

(7)

soruşturma ( investigatiorı) —> noun forming derivational affix

8

( )

(9)

gitme ( don ’t go OR going) —> negative OR gerundive

( 10)

dövmeli ( mustforge OR with a tattoo) —> part of affîx “mAH” OR noun forming derivational affîx

( 11)

yapmadan ( without doing OR from doing) —» part of adverbial affix “mAdAn” or gerundive

( 12)

gidemememe (to my being not able to go) —> negative + gerundive + possessive + dative

3.2. Derivation

The derivational subgraph presented in Figüre 2 is organized in two slots covering the recursive affıxations as in “yaptırttırdı” (s/he caused someone to m ake some other one to get someone to do it). Figüre 2. Derivational subgraph D cû v'â ticm~ VtihFom^ng - Samplr

^IROOT

/

v

K

yv

> $ < ' ıf -— ' ■>

\ İROOT X X > -4 /

nX

VB İ N ^ fVB XX 2 V

Slot 1

'

■

Slo12

'

NooJ graphs can be organized in a cascaded manner, so the labels “NN_VB_l” and “NN_VB_2” include the nodes including affixes that derive verbs from nouns. 3.3. Inflection

The inflectional subgraph includes the nominal and verbal inflectional paradigms of Turk ish and thus is organized as in two subgraphs. Below is the nominal inflection graph.


326

Figüre 3. Nominal inflection subgraph

In Figüre 3, graphs “FLX_NNc” and “FLX_NNv” are for base forms ending with a consonant and base forms ending with a vowel. This distinction prevents the parser produce artificial ambiguities caused by mostly buffer phonemes. Figüre 4 presents the graph for verbal paradigm. Figüre 4. Finite-state transducer graph for verbal inflection inTurkish

4.

Implementation

In the following sections, the performance of the implemented modüle will be demonstrated. 4. 1. Annotation

Below are sample annotations in (10). (13)

ölümsüzleştirttirilemeyebileceklerimizdenmişsinizcesine öl,VB+(I)m_NN+sIz_AJ+lAş_VB+DIr_VB+t_VB+DIr_VB+(I)l_VB +A+mA+(y)+A+bil+AcAk_NN+lAr+I+mIz[Poss]+DAn[ABL] +mIş[Per]+sInIz[2Ppl]+cAsInA_AV

(14)

okulunki buradaki kitaba benzemiyor okul,NN+I+n+ki[PN] bura,NN+DA[LOC]+ki[AJ] kitap,NN+A[DAT] benze,VB+mA+yor

Part of speech tagging ofTurkish

(15)

327

yenilik yen,VB+(I)1_VB+Ik_AJ ye,VB+(I)n_VB+(I)l_VB+Ik_AJ yeni,AJ+l!k_NN

4.2. Concordancing

Concordancing is done through the “Locate” menü in NooJ. NooJ regular expressions are stated between “” symbols to indicate that searching will take place in the text annotation structure. Below are sample concordance lines for the given search patterns. bir teorik yapının sunduğu yöntemlerle okuyor bağlantılar*kurdurablyormuyuz "Raskolnikov'u okurken durduran, birromanın kısaltılmış versiyonunu okumayı okumayı kendine hakaret olarak algılayan " okur zaman çarşıda olur yakından içirdik, Okuma bir destan. Eve gidip iyice okumak iyice okumak ve anlamak isterdim. Okuduğumda Sony R eader PRS-50S, elektronik kitap okumanızı seyirlik unsura dönüştürme biçiminde uygulandığını okuduklarımızdan zaman çarşıda olur yakından içirdik, Okuma bir destan. Eve gidip iyice okumak iyice okumak ve anlamak istendim, Okuduğumda bir teorik yapının sunduğu yöntemlerle okuyor bağlantıları kudurabiliyor muyuz “R askoN kov u okurken durduran, bir romanın kısaym ış versiyonunu okumayı okumayı kendine hakaret olarak algılayan " okur elbette. Hele bir parça Osmanlıca okuyabilen mî bileceksin? Bakanlıkta şu kadar okumuş para eder de bir rahmet okur uzak durmalı. Televizyon seyretmeyim, gazete okumayım ya canım ! O kadar blyolo# okumuşum seyirlik unsura dönüştürme biçiminde uygulandığım okuduklarımızdan belirtmiştim. '‘Bir de bu kitabını oku kez de ayrıntı abartısıyla kartlaştım, Okumaya algılama zorluğu çekenler iç n . Üni versite okumanın verilere ulaşamıyor. Ürün, saniyede M8 okuyabiliyor

Figüre 5. Sample concordance line 1

. i l a n ı m değeri nin yerine çoktan ? Kurdurmak zorunda ırayız? ' Karanlığın Yüreği kendine hakaret olarak algılayan “okur 'u n klasikten ne umduğunu, ne yazması olmayan biriydi. Nedenini bilemem ve anlamak isterdim. Okuduğumda bir bir türlü pazar yerindeki o , RSS haberlerini takıp etmenizi ve öğreniyoruz. F o u cau lu n “Hapishanenin Doğuşu yazması olmayan biriydi. Nedenini bilemem ve anlamak isterdim. Okuduğumda bir bir türlü pazar yerindeki o . Kullanım değeri nin yerine qokXar\ 7 Kurdurmak zorunda mıyız? "Karanlığın Yüreği kendine hakaret olarak algılayan “okur “un klasikten ne umduğunu, ne varsa tanıdık çevrede, kesin söylüyorum kişi geceler boyu çalışmış didinmiş bana diye. Ama ben satamam . iyi de m aaş zammma itiraz , kendi laboratuvanm davar. Olmadı mutfakta öğreniyoruz, Foucaufîun “Hapishanenin Doğuşu r serçesine Gressin kitabını verdiler ara verdim. Gerek ştşjnimiş gözlemler maliyeti nedir? 22 yaşında okul bitecek v e 16 MB yazabiyor. 512MB. ıGB

328


“kuftursuz kurnazlığın eline Dışarı çıkınca yola adımınızı "kültürsüz kurnazlığın “ eline ı. Devinim ağırlıklı bir anlayış »damlan insanların bir yanlışı 3 bir ekonomik kriz ortamına İnceleme heyeti nden onay •fkezlen baskılanır ve b eb ek adar kaçınılması v e bebeğin ibi. tek eşliler çiftle şme sona gezegenle ilgili bir çevredir, bir çevreyle karşı karşıyayız. spttan fizyonun keşfedildiğini rastanın gözlerinde bu isteği duğuna göre, promosyon da j d a kansı fOytemnestra ev e klı siteye bulaşmış durumda.

g e ç e r geçm ez atar atmaz g e ç e r geçm ez ister istemez bulur bulmaz girer girmez alır almaz

erer ermez Doğar doğmaz Doğar doğmaz duyar duymaz se ze r sezm ez ister istemez d ö n er dönmez Bulaşır bulaşmaz

bir şekilde “toplumsa ce n k başir/or. Çocul bir şekilde “toplumsa beden yapının deng< gülmediklerine, anca toplumdaki “günah l< donör araştırmalarına ağlayamaz. Bu da ot annesinin sütü ile be yeni bir eşin peşine c böyle bîr çevreyle ka , belki bütün organîzr . bu elementin zincir r onlardan ö n ce devre hekimlere yöneliyor t banyoda şişleyerek < sistemi çökerten ve I

Figüre 6. Sample concordance Üne 2. doğru 3 bitkiler de genellikle aynı ışık ışık, demet demet bu «lanın "Bereketli kıldığımız tünden kola ve oradan da dan başlar. Ayak sırtından Enerjiyi dalak ve pankreas bölgesi boyunca karın ve tın gelip beni kurtarmasını, îduğumuzu varsayalım. Bir sol alt köşeden sağ üst rfini koyarsak, hecelemeyi gi bacaklarına geçirirler ve üzerindeki çizgilerden orta sın. Sonra dört köşeyi orta iyen. sürekli kılan ve daha iyen. sürekli kılan ve daha ak istenildiğinde, bizleri bu Ülke kalkınması aşağıdan almak için koridora çıktım, ândım dundum koğu şiarda. ıede kalacaktı, işimiz bitti. :edir. Rezervlerin tükenme ardından A noktasından B ızeyinde. A noktasından C îcektir. b. Beklentiler aynı

tarafa doğru yöne doğru yere doğru omuza doğru bileğe doğru meridyenine doğru göğse doğru bana doğru noktaya doğru köşeye doğru g en e doğru geriye doğru noktaya doğru noktaya doğru fazlasına doğru fazlasına doğru yöne doğru yukarıya doğru odama doğru ö ğlene doğru akşam a doğru seviyesine doğru noktasına doğru noktasına doğru yöne doğru

sarma şık yaparlar. Evet rv aktığını görüyoruz: ama m . Süleyman in emriyle yürü; uzanır. Köprücük kemiğin uzanır. Ayağın ve bacağır akıtır. Mide ve bağırsak |Herler. Buradan yine orta I yollan göstermesini ümit e ilerliyoruz. O noktaya ulaş gittiğim düşünelim. Sol alt yapabiliriz. Yukarıdaki uyd defleyerek lastiğin gergin 1 3 cm kalana kadar kesin, birbirlerinin üzerine geleci yönlendiren başlangıç ba: yönlendiren başlangıç baı sürükleyen bir çekim k u v olur. Yirmi birinci yüzyılın c koşmaya başladım. İşte c Hoca beni yine kapıya. aı ambulansı andıran bir ara azalma eğilimine girdiğini < seyretmesi gereken döviz bir kinime yaşanslacaktır. bahirleriyle tutarlı iseler ke

Figüre 7. Sample concordance line 3. 5.

Conclusion

As presented and demonstrated in this paper, the design of a corpus-driven non-stochastic annotation modüle for Turkish showed that this preliminary step in Turkish NLP stili has unsolved problems and therefore needs further applications. Further areas of NLP such as


329

information extraction, morphosyntactic annotation or semantic annotation require a fullcoverage Standard NLP dictionary of Turkish and an accompanying transducer as well. References

Akın, M. D. & Akın, A. A. 2007. Türk dilleri için açık kaynaklı doğal dil işleme kütüphanesi: ZEMBEREK. Elektrik Mühendisliği 431, 38. Çiçekli, İ. & Temizsoy, M. 1997. Automatic creation of a morphological processor in logic programming environment. In: Drogemuller, R. (ed.) Proceedings of the 5th International Conference on the Practical Application of Prolog (PAP'97). 22nd-24th April 1997. London, UK. 95-106. Çöltekin, Ç. 2010. A Freely Available Morphological Analyzer for Turkish. Proceedings of the 7th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC2010). Valletta, Malta, May 2010. Hankamer, J. 1989. Morphological parsing and the lexicon. In: Marslen-Wilson, W. (ed.) Lexical representation and process Cambridge, MA: MIT Press. 392-408. Koksal, A. 1975. A fîrst approach to a computerized model for the automatic morpholo gical analysis o f Turkish. Ph.D. dissertation. Hacettepe University, Ankara. Oflazer, K. & Göçmen, E. & Bozşahin, C. 1994. An Outline of Turkish Morphology. Technical Report. Middle East Technical University, Ankara. Sezer, E. 2001. Finite inflection in Turkish. In: Taylan, E. E. (ed.) The Verb in Turkish. Amsterdam: Benjamins. 1-47. Silberztein, M. 2003. Nooj Manual. January 10, 2010, from http://www.nooj4nlp.net