335 kez okundu 335 kez okundu
Ağu 102018
 
336 kez okundu

Kaçıncı Yeni

Kaçıncı Yeni

1950’li yıllarda edebiyat sahnesine giren “2. Yeni” şiir akımı, bir tepkiyi dile getiriyordu. Bu tepki, Varlık Dergisi etrafında Orhan Veli ve arkadaşlarının başlattığı Garip akımına karşıydı. Eş zamanlı olarak, 2. Dünya Savaşının tetiklediği bunalım ortamlarından filizlenen dadaizm ve varoluşçuluk gibi akımlardan esinlendi.

Bu akımın önde gelen isimleri Cemal Süreya, İlhan Berk, Edip Cansever, Ece Ayhan, Turgut Uyar, Ülkü Tamer ve Sezai Karakoç gibi isimlerdi.

İkinci yenicilerin sloganı “şiir için şiir”dir. Onlar için söz sanatları, kelime oyunları ve hayal dünyası ön plandadır. Bu yüzden mesajlarını doğrudan doğruya vermek yerine imgeleri ve metaforları kullanmayı tercih ettiler.

Bazı 2. yeni şiirleri peşpeşe dizilmiş, ilgisiz sözcüklerden oluşan anlamsız bir biçim gibi görünür. Cümleler belirsiz veya devriktir. Hatta hiç cümle yoktur.

İşte Ece Ayhan’dan birkaç dize:

geçer sokaktan bakışsız bir
Kedi Kara.
Çuvalında yeni ölmüş bir çocuk.
Kanatları sığmamış.
Bağırır Eskici Dede.
Bir korsan gemisi! girmiş körfeze

Biraz kargalarlı, aykırı düşüncelerdir.

Peki bunları niye anlatıyorum?

Çünkü, Tensorflow ile “Char-RNN” yöntemini kullanarak oluşturduğum örnekler bir bakıma bu “2. Yeni” şiirlerine benziyor.
Ancak bu sonucu yaratan baş etmen, sistemi eğitmek amacıyla kullandığım veri kümesinin yeterli büyüklüğe sahip olmayışıdır.
Bir diğer etken ise verilerin içinde yer alan dizim hatalarıdır. Bu durumu ne yazık ki sonradan farkettim. Bütün dizeleri tek tek gözden geçirip düzeltmeye çalışmak, olağanüstü bir çaba ve zaman gerektiriyor.

Yine de, durumu biraz olsun hafifletmek amacıyla “geçersiz sözcük barındıran dizeleri” silen bir süzgeç kullandım. Bu sayede elde ettiğim tüm dizeler, tamamiyle geçerli Türkçe sözcüklerden oluşmaktadır.

İşte benim haylaz öğrencinin dile getirdiği bazı dizeler:

Ne herşey evleri
kağıttan görüyorum
Mutlaka kalacaktı bana inat
İstememiş, sokaklarımız

Kan deniz öyle biri
Anlama gittiğimiz yok
Ben ayı açık sızlar,
umuttan ömrümüz

Kaygılar her şeyleri yerinde

Yağmurları sis böyle düştüm
perde, ilk zamanmış bütün
Ve bu zaman bir güllerden
Aşktı
Acısıyla kaybettiğim karanlıkta

Sonuçların ileride daha fazla anlamsal bütünlük kazanacağını umuyorum. Bunu sağlamak için, öncelikle eğittiğim veri kümesini daha büyük boyutlu ve sorunsuz dizelerden oluşan bir yapıya kavuşturmam gerek. Bu da uzunca bir zamana ihtiyaç duyacak.
Şimdilik, geçici bir yöntem olarak, elde ettiğim ayıklanmış dizeleri mevcut veri kümesine ekleyip, yeniden eğitiyorum. Bu tekrarların ne kadar yarar sağlayacağını zaman gösterecek. Sonuçları yine burada, sizlerle paylaşacağım.

Veri kümesini eğitmek için kullandığım Python kodlarını daha önce paylaşmıştım: http://python.gurmezin.com/tensorflow-ile-acemi-siirler/. Orijinal kodlara, https://github.com/sherjilozair/char-rnn-tensorflow adresinden ulaşabilirsiniz.

Bu çalışmada Python 3.6.5 kullandım. Tensorflow sürümü 1.5.0. 6GB belleği olan GPU ile eğitim işlemi yaklaşık 15 dakika sürüyor.

Veri kümesini internet üzerinden rasgele derlediğim için, şimdilik paylaşmam mümkün değil. İleride, paylaşılabilecek bir veri kümesi oluşturma şansı elde edersem, elbette o veri kümesini sizlerle de paylaşacağım.

Soru, öneri ve eleştirileriniz için yorum alanını kullanabilirsiniz.

Tekrar görüşmek üzere,

Ahmet Aksoy

 Bir yanıt bırakın

Bu HTML tagleri ve özellikleri kullanabilirsiniz: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code class="" title="" data-url=""> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong> <pre class="" title="" data-url=""> <span class="" title="" data-url="">

(gerekli)

(gerekli)

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.

%d blogcu bunu beğendi:
Önceki yazıyı okuyun:
Raspberry Pi 3 üzerine Windows 10 IoT Core kurulması

Raspberry Pi 3 üzerine Windows 10 IoT Core kurulması Bu yazım da yine Raspberry Pi ile ilgili. Ama bu kez,...

Kapat