Bölüm 12 · Sürüm 1.0

Türkçede Eşdizimlilik

Eşdizimlilik, sözcüklerin dilde tek başına değil, yinelenen tercih çevreleri içinde davrandığını gösterir. Bu bölüm karar vermek, dikkat çekmek, önem taşımak, rol oynamak, veri toplamak ve sonuç olarak gibi birlikteliklerden hareketle Türkçenin sözcüksel çekimini surface format korunmuş canlı derlem verisinde inceler. PMI, MI³, t-puanı, G² olabilirlik oranı, logDice ve iki yönlü ΔP aynı çift üzerinde karşılaştırılır; her formülün hangi adayı neden yükselttiği, hangi yanlılığı taşıdığı ve hangi araştırma sorusuna daha uygun olduğu açıklanır. Grafikler yalnız sonuç göstermez, kaynak dengesi ile ölçüm sınırını da görünür kılar.

03.08.2026 16:16 TSİ Yüzey biçimi · ±4 sözcük Canlı ve kaynak dengeli

Açıklama sözcüğü: 8.693
Alt bölüm: 20
İstatistiksel model: 10
Grafik ve şema: 8
Derlem tanığı: 14
Doğrulanmış kaynak: 14

Independent production evidence

Chapter originality score

81.8/100

High

Sentence individuality: 100.0/100
Interchapter distance: 67.0/100
Structural individuality: 65.0/100
Production integrity: 80.0/100

How was this score calculated?

The score combines in-system production and revision traces, textual distance from other grammar chapters, within-collection sentence uniqueness and structural variety. Live corpus witnesses are excluded. It is not universal proof of non-plagiarism.

The overall score is weighted by each chapter's editorial word count.

En yakın başka dil bilgisi bölümünden metinsel uzaklık %67.
223 editoryal cümlenin 223 tanesi yalnız bu bölümde yer alıyor.
Canlı derlem tanıkları, sayaçlar, kaynak metinleri ve URL'ler özgünlük metin karmasına katılmadı.
Yayımlanan metnin SHA-256 üretim izi 29bbdfa1a2f6… olarak kaydedildi.
Kavramsal dayanakların tamamı doğrulanmış kaynak kaydına bağlıdır.
Türkiye saatli editoryal güncelleme kaydı doğrulandı.
İçerik sürümü 1.0 üretim kaydında yer alıyor.

gts-grammar-originality-v1.0-20260731

Canlı eşdizim görünümü

Bir düğümün doğal sözcüksel çevresi anlık hesaplanıyor

Güncel, kaynak dengeli cümle penceresi yüzey biçimleri korunarak taranıyor.

Birlikte görünme, anlam veya sözlükbirimlik kanıtını tek başına tamamlamaz. Bütün ölçüler gerçek cümlelerle birlikte okunmalıdır.

Anlık ölçüm hazırlanıyor.

Toplam cümle: 124.485.503
Toplam sözcük: 1.343.433.913
Canlı pencere: 32.000
Seçili düğüm: Hesaplanıyor
Eşlikçi: Hesaplanıyor
Ortalama EKİ: Hesaplanıyor

Temel ayrım

Birlikte görünme, eşdizim ve sözlükbirim aynı kanıt düzeyi değildir

Bölüm eşdizimi bitişik iki sözcüğe, yüksek sıklığa veya tek bir puana indirgemez. Türkçenin çekimli yüzeyleri, görece esnek dizilişi, sıfat-ad, ad-eylem, belirteç-eylem, durum ekli tamlayıcı-yüklem ve söylem düzenleyici ilişkileri ayrı yorumlanır. Canlı pencere güncel kullanım için hızlı bir görünüm sağlar; bütün derlemi veya Türkçenin tamamını temsil ettiği ileri sürülmez. Sözlüğe kabul, anlam ve tanımlanabilirlik denetimi olmadan otomatikleşmez.

1Ortak geçişAynı pencerede gözlem
2İlişki gücüBeklenenin üstünde seçim
3DağılımBelge, kaynak, yön ve uzaklık
4Editöryal yorumAnlam, yapı ve başvuru değeri

Kavramsal çerçeve

Sözcükler tek başına değil, seçim çevreleri içinde davranır

Eşdizimlilik; ortak geçiş, seçkinlik, yerleşiklik ve sözlükbirimlik kavramlarını birbirine karıştırmadan dereceli bir çözümleme alanı kurar.

Eşdizimlilik nedir?

Eşdizimlilik, bir sözcüğün dilde hangi başka sözcüklerle rastlantının ötesinde ve yinelenebilir bir tercih ilişkisi kurduğunu inceler. Karar sözcüğünün vermek ile, dikkat sözcüğünün çekmek ile, önem sözcüğünün taşımak ile sık sık aynı çevrede bulunması yalnız toplam sıklığın ürünü değildir. Konuşurlar, aynı düşünceyi kurabilecek çok sayıda olasılık arasından bazı birliktelikleri düzenli biçimde seçer. Eşdizim çözümlemesi bu seçimin gücünü, yönünü, uzaklığını, farklı metinlerdeki yayılımını ve zaman içinde korunup korunmadığını görünür kılar. Dolayısıyla konu, yan yana duran sözcüklerin listesinden çok daha geniş bir sözcüksel tercih düzenidir.

Birlikte görünme ile eşdizim aynı şey değildir. Çok sık kullanılan iki görev sözcüğü, yalnız genel sıklıkları nedeniyle binlerce kez komşu olabilir; buna karşılık seyrek iki içerik sözcüğü belirli bir kavram alanında birbirini güçlü biçimde seçebilir. Hesaplama bu ayrımı gözlenen ortak geçişi, sözcüklerin tek başına sıklığından türetilen beklenen geçişle karşılaştırarak kurar. Ortak geçiş beklenenden yüksekse bir birliktelik kanıtı doğar; fakat bu kanıtın sözlüksel, sözdizimsel, söylemsel veya yalnız konuya bağlı olup olmadığı ancak cümleler, kaynak dağılımı ve biçim çeşitleri birlikte incelendiğinde anlaşılır.

Bu bölüm eşdizimliliği tek bir kesin sınıf değil, çok katmanlı bir derece alanı olarak ele alır. Bir uçta sonuç olarak gibi söylem düzenleyicileri ve karar vermek gibi güçlü eylem birliktelikleri, öteki uçta belirli bir haber olayında rastlantıyla yan yana gelmiş sözcükler bulunabilir. Arada alan terimleri, sıfat ve ad ilişkileri, belirteç ve eylem ilişkileri, çekimle değişen kalıplar ve kaynak türüne bağlı kullanımlar yer alır. Amaç bir çifti otomatik olarak sözlüğe almak değil, insan incelemesine açıklanabilir ve karşılaştırılabilir kanıt sunmaktır.

[ozkan-etal-2014][sinclair-1991][brezina-2018]

Eşlikten yerleşik söz birliğine uzanan süreklilik

Eşdizim, deyim ve multiword sözlükbirim birbirini kesen fakat özdeş olmayan kavramlardır. Her deyim güçlü bir biçim ve anlam kısıtlılığı gösterebilir; buna karşılık her güçlü eşdizimin anlamı deyimsel değildir. Karar vermek birleşiminde bileşenler anlaşılır kalırken seçim alanı daralır. Şiddetli yağmur örneğinde niteleyen sözcük bir anlamı güçlendirir ama her adla aynı doğallıkta birleşmez. Bir bilim alanındaki veri toplama ise hem üretken bir eylem adı yapısı hem de yöntem metinlerinde yerleşmiş bir birliktelik olarak davranabilir. Bu nedenle sınıflandırma, yalnız anlam saydamlığına veya yalnız sıklığa bağlanamaz.

Yerleşiklik derecesi birkaç kanıtın birleşmesiyle anlaşılır. Biçimin farklı kaynaklarda yinelenmesi, sözcüklerin birbirine yakın kalması, bir yönün baskınlaşması, (PHP 3, PHP 4)lerin aynı sözcüksel çekirdeği koruması ve başka seçeneklere göre belirli bir eşlikçinin aşırı temsil edilmesi yerleşiklik lehine işaretlerdir. Buna karşılık yalnız tek bir belge kümesinde yükselen, çok sayıda serbest değişkene açık olan veya OCR bölünmeleriyle oluşan diziler zayıf kanıt taşır. Bölümdeki canlı görünüm, bu kanıtları ayrı sütunlarda göstererek tek puanın örttüğü ayrıntıyı korur.

Sözlükçülük açısından süreklilik yaklaşımı önemlidir. Sözlüğe alınacak birim için tanımlanabilir bir anlam, kullanıcıya başvuru değeri, doğal tanıklar ve biçim kararlılığı gerekir. Eşdizim çözümlemesi adayın nerede aranacağını söyler; maddebaşı olacağını söylemez. Birliktelik çok güçlü olsa bile yalnız dil bilgisel zorunluluktan doğabilir veya genel bir sözdizim kalıbının örneği olabilir. Tersine, orta sıklıktaki bir teknik birliktelik farklı alanlarda aynı kavramı kararlı biçimde adlandırıyorsa sözlük için değerli olabilir.

[sinclair-1991][hunston-francis-2000][eryigit-etal-2015]

Düğüm, eşlikçi ve bağlam penceresi

Çözümlemenin merkezindeki sözcüğe düğüm, onun çevresinde sayılan sözcüklere eşlikçi denir. Pencere ise düğümün solunda ve sağında kaç sözcüğün hesaba katılacağını belirler. Bu bölümün canlı görünümü yüzey biçimlerini koruyarak dört sola ve dört sağa uzanan simetrik bir pencere kullanır. Böylece bitişik karar verdi ilişkisinin yanı sıra karar kısa bir görüşmeden sonra verildi gibi araya öge alan gerçekleşmeler de yakalanabilir. Pencere büyüdükçe konu birlikteliği artar, küçüldükçe yakın sözdizim ilişkileri baskınlaşır; dolayısıyla pencere büyüklüğü yöntemsel bir seçimdir.

Dört sözcüklük uzaklık evrensel bir doğru değildir. Dar pencere, yüklem çevresindeki tamlayıcıları ve sıfat ile ad gibi yakın ilişkileri daha temiz gösterir. Geniş pencere, metnin konu alanını ve söylemsel birliktelikleri yakalayabilir ama ilgisiz eşleşmeleri de çoğaltır. Türkçede ögelerin görece esnek dizilişi ve yüklemin sonda bulunma eğilimi nedeniyle yalnız sağ komşuya bakmak önemli ilişkileri kaçırır. Bu nedenle yön ve uzaklık ortak sıklığın içine gömülmez; her çift için sol, sağ ve birden dörde kadar uzaklık dağılımı ayrıca yayımlanır.

Pencere temelli çözümleme, bağımlılık çözümlemesinin yerine geçmez. Sözdizimsel çözümleyici özne, nesne, niteleyen ve yüklem gibi ilişkileri doğrudan bağlayabilir; pencere ise daha az varsayımla, çok büyük derlemde hızlı bir ilk görünüm verir. GTS yaklaşımı bu iki düzeyi karıştırmaz. Canlı sayfada yayımlanan sonuçlar yüzey penceresi kanıtıdır; ileri sürümlerde FSM ve bağımlılık bilgisiyle ilişki türü denetimi eklenebilir. Böylece hız korunurken yöntemin neyi ölçtüğü kullanıcıdan saklanmaz.

[brezina-2018][oakes-1998][mcenery-hardie-2012]

Türkçeye özgü çözümleme

Çekim, yön ve sözdizimsel esneklik hesabın merkezindedir

Yüzey biçimi ile lema aynı bilgi değildir. Türkçenin ad-eylem, sıfat-ad, durum ekli tamlayıcı-yüklem ve söylem düzenleyici ilişkileri kendi düzeni içinde ele alınır.

Türkçede surface format ile lema arasındaki gerilim

Türkçenin üretken çekim yapısı aynı sözcüksel ilişkinin çok sayıda surface formatnde görünmesine yol açar. Karar vermek çekirdeği karar verdi, karar verecek, karar verilmesi ve karar vermekten biçimlerinde; önem taşımak çekirdeği önem taşıyor, önem taşıdığı ve önem taşımaktadır biçimlerinde gerçekleşebilir. Yalnız yüzeye bakmak bu çeşitleri ayrı eşlikçiler olarak gösterir ve gerçek çekirdeğin gücünü bölebilir. Yalnız lemaya bakmak ise çekim, kip, çatı ve eylem adı gibi bağlam açısından değerli ayrımları gereğinden fazla birleştirebilir.

Canlı eşdizim ekranında lema yerine doğal metindeki yüzey sözcükleri korunur. Bu tercih, kullanıcının derlemde gerçekten ne geçtiğini görmesini ve çekimli eşlikçilerin dağılımını izlemesini sağlar. Bölümün yorumu ise yüzey çeşitlerinin ortak bir sözlüksel çekirdeğe bağlanabileceğini açıkça belirtir. Bir sonraki çözümleme katmanında güvenilir FSM sonuçlarıyla yüzey ailesi görünümü üretilebilir; ancak belirsiz veya hatalı lematizasyon, yüzey kanıtının üzerine kesin gerçek gibi yazılmaz. Böylece geçmişte gürültü üreten aşırı köke indirgeme davranışı tekrarlanmaz.

Türkçede multiword yapı işlenirken eklerin sınırı da korunmalıdır. Kararlarımızdan biçimini karar+lar+ımız+dan olarak çözmek başka, karar vermek eşdizimini saptamak başkadır. Bağlayıcı ünlüler veya zamir n'si ayrı bir sözcük gibi sayılmaz; OCR nedeniyle ayrılmış ek parçaları da eşlikçi kabul edilmez. Bu ayrım, biçim bilgisi ile eşdizim hesabının birbirini desteklemesini sağlar. Hesaplama köke inmeyi amaçlamaz; bağlam içinde yeniden seçilen lema ve yüzey ilişkisini görünür kılar.

[ozkan-etal-2014][oflazer-etal-2004][eryigit-etal-2015]

Türkçeye özgü ilişki türleri

Türkçe eşdizimleri tek bir yan yana gelme sınıfında toplamak açıklayıcı değildir. Sıfat ve ad ilişkileri yüksek önem, güçlü etki ve ayrıntılı inceleme gibi niteleme seçimlerini; ad ve eylem ilişkileri karar vermek, rol oynamak ve soru sormak gibi yüklem çekirdeklerini; belirteç ve eylem ilişkileri açıkça belirtmek veya doğrudan etkilemek gibi tarz seçimlerini gösterir. Ad tamlamaları veri tabanı ve araştırma yöntemi gibi kavram adları kurar. Durum ekli ad ile eylem ilişkileri ise sonuca ulaşmak, konuya değinmek veya veriden yararlanmak gibi Türkçenin yönetim örüntülerini açığa çıkarır.

Bu türler aynı istatistikle sıralansa bile aynı biçimde yorumlanamaz. Sıfat ve ad çiftinde sağ yönün baskın olması Türkçenin olağan sırasıyla uyumludur; eylem çevresinde nesne veya tümleç yüklemden önce bulunabildiği için sol yön daha anlamlı olabilir. Söylem bağlayıcısı sonuç olarak çoğunlukla cümle başında ve noktalama çevresinde işlev görür. Bir biçimin konumu, yalnız sözcüksel çekimi değil dil bilgisel yapıyı da gösterir. Bu nedenle canlı ağdaki kenar yönleri, salt görsel süs değil Türkçe söz diziminin dağılımsal izi olarak okunur.

İlişki türü etiketleri güvenilir biçim ve söz dizimi çözümlemesi bulunduğunda daha kesinleşir. Mevcut hızlı katmanda yüzey çevresi gösterilir ve bölüm, kullanıcıyı cümleye dönmeye çağırır. Aynı çekim biçimi bir cümlede ad, başka bir cümlede eylem veya sıfat işlevi görebilir. Bu belirsizlik hesaptan gizlenmez. GTS'nin ilerleme yönü, pencere tabanlı aday bulmayı FSM, sözcük türü olasılığı ve bağımlılık ilişkisiyle birleştiren katmanlı bir Türkçe eşdizim çözümlemesidir.

[ozkan-etal-2014][oflazer-etal-2004][stefanowitsch-gries-2003]

Yön, uzaklık ve sözdizimsel esneklik

Türkçede eşdizim çiftinin hangi tarafta gerçekleştiği anlamlıdır. Rol sözcüğünün oynamak biçimleriyle çoğunlukla sol-sağ sırasını koruması, adın yüklemden önce gelme eğilimini yansıtır. Dikkat çekmek yapısında edilgen dikkat çekilmek ve adlaşmış dikkat çekme biçimleri de aynı çekirdeği different sentence görevlerinde sürdürür. Buna karşılık sıfatlar adın önünde, kimi söylem belirleyicileri ise tüm cümlenin başında yoğunlaşabilir. Sol ve sağ sayılarını birleştirmek bu dil bilgisel düzeni kaybettirir.

Uzaklık dağılımı ilişkinin sıkılığını gösteren ikinci bir eksendir. Birinci uzaklıkta yoğunlaşan çiftler daha sabit bir iç sınır gösterebilir; ikinci ve üçüncü uzaklığa yayılan çiftlerde araya niteleyici, belirleyici veya başka bir tamlayıcı girebilir. Ancak yakınlık her zaman sözlükbirimlik anlamına gelmez. Türkçenin olağan sıfat-ad dizilişi de sürekli bitişiktir. Uzaklık puanı bu nedenle sıklık, yönlülük, kaynak yayılımı ve anlam incelemesiyle birlikte değerlendirilir.

Canlı model birinci uzaklığa 1, ikinciye 0,72, üçüncüye 0,46 ve dördüncüye 0,25 ağırlık verir. Bu katsayılar evrensel dil bilgisi yasaları değil, yakın kanıtı görünür kılan GTS inceleme ağırlıklarıdır. Kullanıcı ham uzaklık sayılarını da gördüğü için bileşik puanı denetleyebilir. Daha sonra bağımlılık uzaklığı, yüzey uzaklığından ayrı hesaplanabilir; örneğin araya üç sözcük girmiş olsa da aynı yükleme bağlı bir nesne sözdizimsel olarak yakın sayılabilir.

[brezina-2018][hunston-francis-2000][stefanowitsch-gries-2003]

Kaynak, zaman ve alan dağılımı

Bir eşdizimin gücü yalnız kaç kez geçtiğiyle değil, nerelerde geçtiğiyle de ilgilidir. Akademik makalelerde veri toplama çok sık görünürken romanlarda karar vermek ve dikkat çekmek farklı olay örgüleri içinde yayılabilir. Haber dilinde büyük önem taşımak kalıbı belirli bir değerlendirme üslubuna bağlanabilir. Tek bir dergi, tez veya yinelenmiş haber arşivi ortak geçişi yapay olarak büyütebilir. Bu nedenle canlı örnekleme kitap, DergiPark, YÖK tezi, haber, köşe yazısı ve erişilebilir diğer kaynak gruplarına ayrı tavan uygular.

Kaynak yayılımı, her gruptaki geçişlerin dengeli olup olmadığını normalize edilmiş entropiyle ölçer. Çift yalnız bir grupta görülürse yayılım düşer; birkaç grupta dengeli görünürse yükselir. Düşük yayılım değersizlik anlamına gelmez. Belirli bir bilim alanına özgü terim tam da dar bir kaynakta yoğunlaşabilir. Ölçü yalnız ilişkinin genel dil mi, alan dili mi veya tek koleksiyon etkisi mi olabileceğini ayırt etmeye yardım eder.

Zaman boyutu eşdizimlerin canlılığını ve değişimini izlemek için gereklidir. Yeni bir teknoloji adı önce haberlerde, sonra köşe yazılarında ve akademik metinlerde farklı eşlikçiler kazanabilir. Bu ilk sürüm güncel sıra kesitini canlı ölçer; tam art zamanlı eğri iddiasında bulunmaz. Bölüm sürümlendikçe dönem pencereleri karşılaştırılabilir, yeni yükselen ve gerileyen birliktelikler ayrı gösterilebilir. Her güncellemede gözlem zamanı ile derlem sıra noktası yayımlandığından sonuçların hangi veri durumuna ait olduğu denetlenebilir.

[mcenery-hardie-2012][gablasova-etal-2017][brezina-2018]

Denetlenebilir işlem yolu

Canlı örneklemden gözlenen ve beklenen ortak geçişe

Kaynak dengeleme, cümle sınırı, belge yayılımı, gürültü kapıları ve olumsallık tablosu ölçümden önce açıkça tanımlanır.

Canlı ve kaynak dengeli örneklem nasıl kurulur?

GTS eşdizim görünümü, kalıcı ve çok büyük bir n-gram tablosu üretmez. Derlemin güncel sıra ucundan sınırlı bir kesit seçer, her resource groupndan en çok belirli sayıda cümle alır ve yalnız seçilmiş düğümlerin çevresini açar. Bu yöntem, milyarı aşan sözcük akışında sorguyu hızlı tutarken güncel kullanımı yansıtır. Sonuçlar önbellekten değil canlı derlem deposundan gelir. Sayfada örneklenen cümle ve sözcük sayısı, resource group sayısı, sıra aralığı ve işlem süresi açıkça gösterilir.

Kaynak dengeleme, temsil sorununu bütünüyle çözmez ama en büyük kaynağın bütün sıralamayı ele geçirmesini sınırlar. Örnekleme en yeni cümlelerden başladığı için güncellik yüksektir; buna karşılık tarihsel derlemin tamamını temsil ettiği ileri sürülmez. Her düğüm için en az dört ortak geçiş, üç ayrı belge ve iki resource group koşulu aranır. Bu eşikler gürültüyü azaltır; seyrek fakat gerçek alan eşdizimlerini kaçırabileceği için kullanıcının özel düğüm araması ve ileride genişletilmiş inceleme yolları açık tutulur.

Canlı sorgu ile bölümün yayımlanmış tanıkları farklı işlev taşır. Tanıklar, yöntemin nasıl okunduğunu göstermek üzere sıra numarasıyla sabitlenmiş ve nötrlük açısından denetlenmiş örneklerdir. Canlı grafikler ise derlem büyüdükçe değişir. Bu ayrım, akademik açıklamanın her sayfa açılışında rastgele değişmesini önlerken güncel dağılımı da saklamaz. Kullanıcı hem sürümlü metne hem anlık kanıta aynı sayfadan erişir.

[brezina-2018][mcenery-hardie-2012][kilgarriff-etal-2004]

Gözlenen ve beklenen ortak geçiş

Eşdizim ölçülerinin ortak başlangıç noktası gözlenen O₁₁ değeridir. Bu değer, düğüm ile eşlikçinin seçilen pencerede kaç kez birlikte göründüğünü gösterir. Beklenen E₁₁ ise iki sözcüğün birbirinden bağımsız dağıldığı varsayımında, tekil sıklıkları ve toplam pencere fırsatları nedeniyle kaç ortak geçiş beklenebileceğini yaklaşıklar. Düğüm yüz kez, eşlikçi bin kez geçiyorsa beklenen değer; her ikisi de on a passing one çifte göre daha yüksek olur. Böylece ham ortak sıklık, sözcüklerin genel yaygınlığından ayrıştırılır.

Bu bölümde beklenen değer f(x)f(y)w/N yaklaşımıyla hesaplanır. Burada f(x) düğüm sıklığı, f(y) eşlikçi sıklığı, w toplam pencere genişliği ve N örneklemdeki yüzey sözcüğü sayısıdır. Formül büyük ve dengeli bir örneklem için anlaşılır bir yaklaşık verir. Cümle sınırları, pencerenin baş ve sonundaki eksik fırsatlar ve aynı cümlede yinelenen düğümler tam bağımsızlık varsayımını zayıflatabilir. Sonuç bu yüzden mutlak olasılık değil, ölçülerin ortak karşılaştırma tabanı olarak kullanılır.

Dört hücreli olumsallık tablosu daha kapsamlıdır. Birinci hücre birlikte görünmeyi, ikinci düğüm varken eşlikçinin yokluğunu, üçüncü eşlikçi varken düğümün yokluğunu, dördüncü ikisinin de bulunmadığı fırsatları temsil eder. Olabilirlik oranı ve ΔP bu tablodan yararlanır. Tabloyu kurarken olay biriminin pencere fırsatı mı, cümle mi veya belge mi olduğu açıkça belirtilmelidir. Farklı olay birimleri aynı sayıyı üretmez; GTS canlı görünümü yüzey penceresi fırsatını kullanır.

[church-hanks-1990][dunning-1993][brezina-2018]

Gürültü, belge yayılımı ve yinelenme denetimi

OCR artıkları, birleşmiş sözcükler, kopmuş satırlar, kaynakça yığınları ve yinelenmiş belgeler yüksek ortak geçiş üretebilir. Canlı katman yalnız Türkçe harflerden oluşan makul uzunluktaki eşlikçileri kabul eder, yaygın görev sözcüklerini ön sıralamadan çıkarır ve cümle uzunluğunu sınırlar. Bununla birlikte biçimsel filtre doğal dil denetiminin yerine geçmez. Bu nedenle her sonuç belge sayısı ve resource group sayısıyla birlikte gösterilir; kullanıcı tek bir bozuk belgenin çoğalttığı çifti ayırt edebilir.

Document Distribution, sıklığın nereden geldiğini denetler. Bir çift yüz kez geçebilir fakat bu yüz geçiş aynı PDF'nin yinelenmiş sayfalarındaysa genel dil kanıtı zayıftır. Üç ayrı belge ve iki resource group alt sınırı bu riski azaltır. Kaynak dağılım entropisi ise geçişlerin gruplar arasında ne kadar dengeli yayıldığını 0 ile 100 arasında özetler. Ham grup sayısı da korunur; çünkü iki grupta tam denge ile altı grupta kısmi denge aynı bilgi değildir.

Temizleme aşaması anlamca şaşırtıcı sonuçları otomatik olarak silmez. Seyrek bir eşlikçi gerçekten yeni bir kullanım olabilir. Sistem önce biçimsel ve kaynak temelli gürültüyü azaltır, sonra ölçülerin ayrışmasını görünür kılar. Yüksek PMI fakat düşük belge yayılımı gösteren çift, keşif için ilginç ama yayın için zayıf olabilir. Yüksek t-puanı ve geniş yayılım gösteren çift ise genel kullanımın parçası olabilir. İnsan incelemesi bu kanıt örüntüsünü gerçek cümlelerle sınar.

[brezina-2018][gablasova-etal-2017][mcenery-hardie-2012]

Formüller ve yorum sınırları

Aynı çift farklı ölçülerde neden başka sıraya geçer?

PMI, MI³, t-puanı, G², logDice ve ΔP farklı sorulara yanıt verir. Bölüm tek bir ölçüyü evrensel kazanan olarak sunmaz.

PMI ve MI³ neyi öne çıkarır?

Noktasal karşılıklı bilgi olarak da bilinen PMI, gözlenen ortak geçişin beklenen değere oranının iki tabanındaki logaritmasını alır. Değer sıfırsa çift bağımsızlık beklentisine yakındır; pozitif değer beklenenden daha sık, negatif değer daha seyrek birlikteliğe işaret eder. Logaritma, oranların geniş aralığını okunabilir hâle getirir. PMI özellikle iki sözcüğün birbirini seçkin biçimde tercih ettiği durumlara duyarlıdır ve sözlükçünün daha az açık adayları keşfetmesine yardım edebilir.

PMI'nin temel yanlılığı seyrek çiftleri büyütebilmesidir. Düğüm ile eşlikçi yalnız dört kez geçmiş fakat bu dört geçişin tamamında birlikte bulunmuşsa oran çok yüksek olabilir. Bu ilişki gerçek de olabilir, örneklem rastlantısı da. Bu nedenle PMI hiçbir zaman ortak sıklık, belge sayısı ve kaynak yayılımından ayrı sunulmaz. Alt sıklık eşiği riski azaltır ama ortadan kaldırmaz. Çok yüksek PMI değeri kesin eşdizim değil, seçkin fakat güvenilirliği ayrıca sınanması gereken bir ilişki demektir.

MI³, PMI'nin payına gözlenen ortak geçişin üçüncü kuvvetini yerleştirerek sıklığa daha fazla ağırlık verir. Böylece aynı seçkinlik düzeyinde daha çok yinelenen çiftleri yukarı taşır ve tek tük gözlemin baskısını azaltır. Ancak kuvvet seçimi doğal yasa değildir; sıralamanın amaca göre yeniden ağırlıklandırılmasıdır. GTS, PMI ile MI³ sonuçlarını yan yana verir ve aralarındaki sıra değişimini grafikte gösterir. Büyük değişim, adayın gücünün seçkinlikten mi yinelenmeden mi kaynaklandığını anlamaya yardım eder.

[church-hanks-1990][brezina-2018][oakes-1998]

t-puanı ve olabilirlik oranı neyi öne çıkarır?

t-puanı, gözlenen ortak geçiş ile beklenen değer arasındaki farkı gözlenen değerin kareköküne böler. Sık çiftlere karşı PMI'den daha duyarlıdır. Genel dilde tekrar tekrar kullanılan karar vermek veya sonuç olarak gibi birliktelikler, mutlak farkları büyük olduğu için t-puanında öne çıkabilir. Ölçü, sıklığı güvenilirlik yönünde kullanır; ancak bağımsız ve normal dağılım varsayımları dil olaylarında tam karşılanmadığından klasik deneysel t sınırları mekanik biçimde uygulanmamalıdır.

G² olabilirlik oranı, gözlenen dört hücreli dağılımın bağımsızlık modelinden ne kadar saptığını logaritmik olabilirlikle değerlendirir. Özellikle seyrek dil verisinde basit ki-kare yaklaşımından daha sağlam davranması nedeniyle derlem çalışmalarında yaygındır. Yüksek değer, bağımsızlık modelinin çifti açıklamakta zorlandığını gösterir; ilişkinin anlamını veya sözlükbirimlik düzeyini söylemez. Büyük derlemde küçük etkiler de çok yüksek G² üretebilir, bu yüzden etki büyüklüğü ve dağılım ayrıca okunmalıdır.

t-puanı ile G² çoğu zaman yinelenen genel birliktelikleri üst sıralara taşır, fakat sıralamaları özdeş değildir. t-puanı gözlenen-beklenen farkın ölçeğine, G² bütün olumsallık tablosuna duyarlıdır. Bir aday iki ölçüde de yüksek, PMI'de orta ise yaygın fakat seçkinliği sınırlı bir kalıp olabilir. PMI yüksek, t-puanı düşükse seyrek fakat dar seçimli bir çift olabilir. Ölçü karşılaştırma grafiği tam da bu yorum ayrımını görünür kılar.

[dunning-1993][brezina-2018][oakes-1998]

logDice neden sözlükçü dostu bir ölçüdür?

Dice katsayısı ortak geçişi iki sözcüğün toplam sıklığına oranlar; logDice bu oranı iki tabanında logaritmayla dönüştürüp 14 ekleyerek daha okunabilir bir ölçek kurar. Her iki sözcük her zaman birlikte geçerse üst sınır 14'tür. Ölçünün temel avantajı, derlem büyüklüğünü doğrudan formüle katmaması ve farklı büyüklükteki dengeli derlemler arasında görece karşılaştırılabilir olmasıdır. Bu özellik, sözlükçünün aynı düğüm için eşlikçileri hızlıca sıralamasını kolaylaştırır.

logDice yüksek olduğunda çiftin ortak geçişi, iki sözcüğün ayrı geçişlerine göre büyüktür. Yine de değer anlam saydamlığını, sözdizimsel ilişkiyi veya kaynak çeşitliliğini göstermez. Çok dar bir alanda sürekli birlikte kullanılan bir terim çifti yüksek olabilir; genel dildeki sık bir kalıp da yüksek olabilir. Belge ve kaynak yayılımı bu iki durumu ayırmaya yardım eder. Ayrıca yön bilgisi logDice içinde yoktur; x'in y'yi seçmesi ile y'nin x'i seçmesi aynı sayı altında birleşir.

Canlı tabloda logDice, GTS Eşdizim Kanıt İndeksi'nin güç bileşenine dönüştürülür; fakat ham değer de yayımlanır. Dönüşüm yalnız 0 ile 1 arasında ortak bir ölçek kurmak içindir. Kullanıcı, birleşik puana güvenmek zorunda değildir ve logDice sırasını PMI, t-puanı, G² ve ΔP sıralarıyla karşılaştırabilir. Bir ölçünün öne çıkardığı aday diğerlerinde geriye düşüyorsa bu fark hata değil, ölçülerin farklı sorular sormasının sonucudur.

[rychly-2008][brezina-2018][kilgarriff-etal-2004]

Yönlü seçim ve ΔP

ΔP, eşlikçinin düğüm varken görülme olasılığı ile düğüm yokken görülme olasılığı arasındaki farkı hesaplar. x→y yönü yüksekse x'in varlığı y için güçlü bir ipucu sağlar. Ters yön y→x ayrı hesaplanır ve aynı olmak zorunda değildir. Örneğin karar sözcüğü birçok eylem ve adla çevrelenebilirken belirli bir çekimli vermek biçimi karar ile daha dar bir ilişki kurabilir. Yönlü ölçü bu asimetriyi simetrik PMI veya logDice değerinin içinden çıkarır.

Yönlülük dil üretimi ve dil işleme açısından farklı sorulara karşılık gelir. Düğümü gören bir kullanıcının hangi sözcüğü bekleyebileceği ile eşlikçiyi gören kullanıcının düğümü beklemesi aynı değildir. Sözlük maddesinde düğümden eşlikçiye yön daha kullanışlı olabilir; otomatik tamamlama veya hata denetiminde ters yön de önem kazanabilir. Türkçenin (PHP 3, PHP 4)leri bu yönleri parçalayabileceği için yüzey sonuçları, olası lema ailesiyle birlikte yorumlanmalıdır.

ΔP küçük veri ve seyrek hücrelerde oynak olabilir. GTS bu ölçüyü en az ortak geçiş, belge ve kaynak koşullarından sonra hesaplar; ayrıca birleşik puandaki katkısını sınırlar. Yüksek ΔP tek başına güçlü eşdizim hükmü doğurmaz. Bir çiftin yalnız tek bir teknik belgedeki kapalı söz dağarcığında görünmesi de yüksek yönlülük üretebilir. Kaynak entropisi ve gerçek cümle denetimi, yönlü seçimin ne kadar genellenebilir olduğunu gösterir.

[brezina-2018][gablasova-etal-2017][stefanowitsch-gries-2003]

GTS Eşdizim Kanıt İndeksi

Eşdizim Kanıt İndeksi, kısaca EKİ, farklı ölçüleri tek bir editöryal inceleme önceliğinde buluşturan açıklanabilir GTS sezgisidir. L bileşeni logDice tabanlı ilişki gücünü, R yinelenme güvenilirliğini, Y kaynak yayılımını, Δ yönlü seçimi ve U yakınlık ağırlığını temsil eder. Katsayılar güç ile yinelenmeye daha fazla, yayılım, yön ve yakınlığa dengeli katkı verir. İndeks 0 ile 100 arasında okunur; yüksek değer, çiftin cümlelerinin ve anlam kümelerinin önce incelenmesini önerir.

EKİ bir istatistiksel anlamlılık testi, evrensel eşdizim tanımı veya otomatik sözlük kabul kapısı değildir. Ağırlıklar GTS'nin güncel çalışma gereksinimine göre açıklanmış sürümlü tercihlerdir. Bilimsel karşılaştırma yapmak isteyen kullanıcı ham O₁₁, beklenen değer, PMI, MI³, t-puanı, G², logDice, iki yönlü ΔP, belge sayısı ve dağılım bilgisine erişebilir. Böylece bileşik puanın hangi kanıttan yükseldiği denetlenir.

İndeksin özellikle yararlı olduğu durum büyük aday havuzudur. Binlerce eşlikçi arasında all sentencesi aynı anda okumak mümkün değildir. EKİ, farklı kanıt türlerinden yeterli destek alan çiftleri öne taşır ve tek ölçünün yanlılığını azaltır. Buna karşılık alan terimleri için düşük yayılım bileşeni puanı gereğinden fazla düşürebilir. Sistem bu nedenle puanın yanında kapsam etiketini ve kaynak dağılımını gösterir; alan uzmanı genel dil ölçütünü teknik dil adayına körlemesine uygulamaz.

[brezina-2018][gablasova-etal-2017][rychly-2008]

Beklenen ortak geçiş

İki yüzey sözcüğünün bağımsız dağıldığı varsayımında pencere genişliği ve tekil sıklıklardan beklenen ortak geçişi kurar.

E_{11}=\frac{f(x)f(y)w}{N} E₁₁ = f(x)f(y)w / N

Okuma sınırı: Değer karşılaştırma tabanıdır; cümle sınırı ve kenar fırsatları nedeniyle tam olasılık değil açıklanmış bir pencere yaklaşımıdır.

[brezina-2018][church-hanks-1990]

Noktasal karşılıklı bilgi

Gözlenen birlikteliğin bağımsızlık altında beklenen değeri kaç kat aştığını logaritmik seçkinlik it shows.

\operatorname{PMI}(x,y)=\log_2\!\left(\frac{O_{11}}{E_{11}}\right) PMI(x,y) = log₂(O₁₁ / E₁₁)

Okuma sınırı: Yüksek değer seçkinliği gösterir; düşük ortak sıklık ve dar belge yayılımı ayrıca denetlenmeden güçlü eşdizim hükmü kurulmaz.

[church-hanks-1990][brezina-2018]

MI³

PMI mantığını ortak geçişin üçüncü kuvvetiyle birleştirerek yinelenen çiftlere daha fazla ağırlık verir.

\operatorname{MI}^{3}(x,y)=\log_2\!\left(\frac{O_{11}^{3}}{E_{11}}\right) MI³(x,y) = log₂(O₁₁³ / E₁₁)

Okuma sınırı: Üçüncü kuvvet doğal yasa değildir; seyrek çift yanlılığını azaltan bir sıralama tercihidir ve diğer ölçülerle birlikte okunur.

[brezina-2018][gablasova-etal-2017]

t-puanı

Gözlenen ve beklenen ortak geçiş farkını gözlenen sıklığın kareköküyle ölçekleyerek sık birliktelikleri öne çıkarır.

t(x,y)=\frac{O_{11}-E_{11}}{\sqrt{O_{11}}} t(x,y) = (O₁₁ − E₁₁) / √O₁₁

Okuma sınırı: Derlem olayları klasik deney varsayımlarını tam karşılamaz; sayı sıralama kanıtıdır ve deneysel anlamlılık eşiği gibi kullanılmaz.

[oakes-1998][brezina-2018]

G² olabilirlik oranı

Dört hücreli gözlenen dağılımın bağımsızlık modelindeki beklenen hücrelerden toplam sapmasını logaritmik olabilirlikle ölçer.

G^2=2\sum_{i,j}O_{ij}\ln\!\left(\frac{O_{ij}}{E_{ij}}\right) G² = 2Σᵢⱼ Oᵢⱼ ln(Oᵢⱼ / Eᵢⱼ)

Okuma sınırı: Büyük derlemde küçük etkiler de yüksek değer üretebilir; etki gücü, ham sıklık ve kaynak yayılımı ayrıca incelenmelidir.

[dunning-1993][brezina-2018]

Dice ve logDice

Ortak geçişi iki sözcüğün toplam sıklığına göre ölçekleyerek sözlükçülükte kolay karşılaştırılan bir ilişki gücü üretir.

\operatorname{Dice}(x,y)=\frac{2O_{11}}{f(x)+f(y)},\qquad \operatorname{logDice}=14+\log_2\!\operatorname{Dice}(x,y) Dice(x,y) = 2O₁₁ / (f(x)+f(y)); logDice = 14 + log₂ Dice(x,y)

Okuma sınırı: Üst sınır 14'tür ve ölçü yönsüzdür. Yüksek değer anlamı, ilişki türünü veya genel dil yayılımını tek başına açıklamaz.

[rychly-2008][kilgarriff-etal-2004]

Yönlü ΔP

Eşlikçinin düğüm varken ve düğüm yokken görülme olasılıkları arasındaki farkla seçim yönünü gösterir.

\Delta P(x\to y)=P(y\mid x)-P(y\mid\neg x) ΔP(x→y) = P(y|x) − P(y|¬x)

Okuma sınırı: x yönünden y ve y yönünden x ayrı hesaplanır. Seyrek hücrelerde oynaklık belge ile kaynak alt sınırları üzerinden denetlenir.

[brezina-2018][gablasova-etal-2017]

Kaynak yayılımı

Ortak geçişlerin kaynak grupları arasında tek bir kümeye yığılma veya dengeli yayılma derecesini normalize edilmiş entropiyle ölçer.

D_s(x,y)=\frac{-\sum_k p_k\log_2 p_k}{\log_2 K} D_s(x,y) = −Σₖ pₖ log₂pₖ / log₂K

Okuma sınırı: Düşük değer yanlışlık değildir; alan terimine işaret edebilir. Kaynak grubu sayısı ve her grubun ham geçişiyle birlikte yorumlanır.

[brezina-2018][mcenery-hardie-2012]

Ağırlıklı yakınlık

Birden dörde kadar yüzey uzaklıklarındaki ortak geçişleri yakın olanı daha güçlü sayan açıklanabilir bir ağırlıkla birleştirir.

U(x,y)=\frac{\sum_d\alpha_d O_d}{O_{11}},\qquad \boldsymbol\alpha=(1,0{,}72,0{,}46,0{,}25) U(x,y) = Σ_d α_d O_d / O₁₁; α = (1, 0,72, 0,46, 0,25)

Okuma sınırı: Katsayılar GTS inceleme ağırlıklarıdır; bağımlılık uzaklığı yerine geçmez ve ham uzaklık dağılımı her zaman ayrıca gösterilir.

[brezina-2018][stefanowitsch-gries-2003]

Eşdizim Kanıt İndeksi

İlişki gücü, yinelenme, kaynak yayılımı, yönlü seçim ve yakınlığı editöryal inceleme önceliği için ortak ölçekte birleştirir.

\operatorname{EKİ}=100\left(0{,}28L+0{,}22R+0{,}18Y+0{,}16\Delta+0{,}16U\right) EKİ = 100 × (0,28L + 0,22R + 0,18Y + 0,16Δ + 0,16U)

Okuma sınırı: EKİ evrensel anlamlılık testi veya otomatik sözlük kabulü değildir. Bütün bileşenleri açık bir sürümlü GTS sezgisidir.

[brezina-2018][gablasova-etal-2017][rychly-2008]

Sözlük ve dil teknolojisi

Dağılımsal kanıt yayın kararını destekler, onun yerine geçmez

Eşdizim ağı; tanım ayrımı, kullanım örneği, multiword aday, dil öğretimi ve doğal dil işleme için açıklanabilir bir inceleme katmanıdır.

Sözlük maddesinde eşdizim kanıtı

Eşdizim bilgisi bir sözcüğün yalnız ne anlama geldiğini değil, doğal kullanımda nasıl çevrelendiğini gösterir. Karar maddesinde vermek, almak ve uygulamak gibi farklı eşlikçiler farklı anlam ve yapı kümelerini ayırabilir. Etki maddesinde yaratmak, göstermek, azaltmak ve artırmak eylemleri kullanım çerçevelerini görünür kılar. Sözlükçü bu kümeleri tanım ayırımı, kullanım etiketi, örnek cümle seçimi ve ilgili sözler bağlantısı için kanıt olarak kullanabilir.

Bir eşdizimi sözlüğe taşımadan önce biçim sınırı denetlenir. Çekim eki veya cümle parçası maddebaşına katılmaz; serbest tamlama ile yerleşik birliktelik ayrılır; mevcut sözlükte parantezli veya değişken biçim bulunup bulunmadığı kontrol edilir. Tanım, maddebaşını yinelemeden bağlamlardan çıkarılan ortak anlamı açıklamalıdır. Ortak geçişin yüksek olması tanım üretmez; yalnız hangi cümlelerin birlikte okunması gerektiğini söyler.

Örnek cümle seçiminde en yüksek puanlı ilk cümleyi almak yeterli değildir. Nötrlük, açıklık, telif sınırı, kaynak çeşitliliği, cümle bütünlüğü ve hedef anlamın görünürlüğü aranır. Çok uzun akademik cümle veya bağlamdan kopmuş kitap parçası öğretici olmayabilir. Canlı ağ adayları bulur; yayın aşamasında insan denetimi doğal ve bağımsız bir tanık seçer. Bu iş bölümü otomasyon hızını sözlükçülük kalitesiyle uzlaştırır.

[church-hanks-1990][ozkan-etal-2014][kilgarriff-etal-2004]

Dil öğretimi ve doğal dil işleme açısından kullanım

Dil öğrenen kişi tek tek sözcüklerin anlamını bilse de doğal birleşimi seçmekte zorlanabilir. Eşdizim listeleri hangi adın hangi eylemle, hangi sıfatın hangi adla ve hangi durum ekli tamlayıcının hangi yüklemle düzenli birleştiğini gösterir. Ancak öğretim listesi yalnız yüksek PMI çiftlerinden kurulursa seyrek ve alanla sınırlı ifadeler aşırı temsil edilir. Sıklık, yayılım, düzey ve iletişim değeri birlikte değerlendirilmelidir.

Doğal dil işleme sistemlerinde eşdizim kanıtı sözcük anlamı ayrımı, otomatik tamamlama, yazım ve anlatım desteği, terim çıkarımı, çeviri ve bilgi erişimi için kullanılabilir. Türkçede çekim ve sözcük sırası esnekliği nedeniyle yüzey dizisi tek başına yetersizdir. FSM çözümlemesi, durum ekleri, çatı, sözcük türü ve bağımlılık ilişkileri eşdizim ağına eklendiğinde model daha açıklayıcı hâle gelir. Bununla birlikte yanlış lema bütün ilişkileri bozabileceği için yüzey kanıtı her zaman geri izlenebilir tutulmalıdır.

Büyük dil modelleri de bağlamda hangi sözcüklerin birlikte gelme eğiliminde olduğunu dağılımsal olarak öğrenir; fakat model içi temsil, bu sayfadaki açık eşdizim tablosuyla aynı şey değildir. Dil modeli çok daha geniş ve örtük örüntüler kurar, kaynak ve sayım gerekçesini her zaman açıklayamaz. GTS görünümü ise belirli bir düğüm için hangi derlem kesitinin, pencerenin ve formülün sonucu ürettiğini gösterir. Bu açıklanabilir katman, üretken model çıktısını sınamak için de kullanılabilir.

[gablasova-etal-2017][eryigit-etal-2015][oflazer-etal-2004]

Toplu içgörüler

Canlı görünümün gösterdikleri ve göstermedikleri birlikte kaydedilir

Her bulgu kanıtı, yorumu ve sınırıyla yayımlanır. Güncel pencere bütün Türkçe adına kesin oran olarak sunulmaz.

Eşdizim ağı ve grafikler nasıl okunur?

Canlı ağda merkez düğüm, çevrede ise en yüksek inceleme önceliğine sahip eşlikçiler yer alır. Kenar kalınlığı EKİ ile, kenarın iki yanındaki küçük işaretler sol ve sağ geçiş ağırlığıyla ilişkilidir. Ağ bir anlambilim haritası değildir; aynı merkez çevresinde farklı anlamlar ve dil bilgisel işlevler bulunabilir. Kullanıcı bir eşlikçiyi seçtiğinde ham ortak geçişi, belge ve kaynak sayısını, uzaklık profilini ve bütün ölçüleri birlikte görmelidir.

Ölçü sıralaması grafiği aynı eşlikçinin PMI, t-puanı, logDice, G², ΔP ve EKİ listelerinde kaçıncı olduğunu karşılaştırır. Çizgilerin veya sıraların kesişmesi, ölçü seçiminin sonucu değiştirdiğini gösterir. Bu durum güvensizlik değil yöntem bilgisidir. Seyrek seçkin çiftin PMI'de yükselmesi, çok yinelenen çiftin t-puanında yükselmesi ve dengeli güçlü çiftin logDice ile EKİ'de yükselmesi beklenebilir. Kullanıcı araştırma sorusuna uygun ölçüyü bu farklardan seçer.

Kaynak, yön ve uzaklık grafikleri ilişkinin nerede ve nasıl kurulduğunu tamamlar. Kaynak grafiği tek koleksiyon etkisini, yön grafiği Türkçe diziliş eğilimini, uzaklık grafiği iç sıkılığı gösterir. Bu grafiklerin hiçbiri tek başına anlam açıklaması değildir. Bölüm, her görselin altında okuma sınırını yazar ve canlı pencerenin bütün derlem adına kesin oran üretmediğini hatırlatır.

[brezina-2018][kilgarriff-etal-2004][stefanowitsch-gries-2003]

Canlı bulguların sınırları ve güncellenmesi

Bölüm açıldığında karar, dikkat, etki, önem, sonuç, rol, soru ve veri düğümleri için güncel kaynak dengeli kesit taranır. Kullanıcı ayrıca tek bir Türkçe yüzey sözcüğü yazarak aynı yöntemi o düğüme uygular. Sonuçların gözlem zamanı Türkiye saatiyle ve derlem sıra noktasıyla birlikte gösterilir. Veri akışı sürdüğü için aynı sorgu daha sonra yeni cümleler, yeni (PHP 3, PHP 4)ler veya farklı kaynak dengesi gösterebilir.

Canlı pencere tam derlem taraması iddiası taşımaz. Amaç, web yanıtını ve sürekli veri işleme süreçlerini kilitlemeden güncel bir dağılım örneği sunmaktır. Tarihsel veya düşük sıklıklı bir eşdizim için özel geniş tarama gerekebilir. Örneklem tavanı, işlem süresi ve bellek sınırı kaliteyi azaltmak üzere aday gizleyen sessiz bir kesme değildir; yöntemin kapsamını açıkça sınırlayan etkileşimli görünüm tercihidir. Akademik sonuç çıkarırken tam araştırma sorgusu ayrıca yürütülmelidir.

Bölüm sürümlüdür ve bitmiş bir çalışma değildir. Yeni derlem kaynakları, daha güvenilir FSM çözümlemeleri, bağımlılık ilişkileri, dönem karşılaştırması ve anlam kümeleme eklendikçe yöntem yeniden değerlendirilecektir. Formül katsayıları değişirse sürüm günlüğünde belirtilir; eski açıklama sessizce başka bir yönteme dönüştürülmez. Böylece canlılık ile bilimsel izlenebilirlik aynı yapıda korunur.

[mcenery-hardie-2012][brezina-2018][ozkan-etal-2014]

Araştırma sorusuna göre ölçü seçme rehberi

Yeni ve seçkin birliktelik arayan araştırmacı PMI ile başlayabilir; fakat alt sıklık ve belge yayılımını mutlaka denetlemelidir. Genel dilde yerleşmiş, sık yinelenen kalıpları arayan kişi t-puanı veya G² sıralamasını inceleyebilir. Farklı büyüklükteki derlem kesitlerinde sözlükçü dostu bir karşılaştırma için logDice yararlıdır. Bir sözcüğün diğerini ne ölçüde haber verdiği soruluyorsa iki yönlü ΔP gereklidir. Hiçbir seçim araştırma sorusundan bağımsız değildir.

Alan dili araştırmasında düşük kaynak entropisi doğrudan eleme nedeni yapılmamalıdır. Tam tersine belirli bir bilim alanında yoğunlaşma terimleşme kanıtı olabilir. Genel dil sözlüğü için ise farklı kaynaklarda görünme daha güçlü bir yaygınlık işaretidir. Zaman içindeki değişim araştırılıyorsa aynı pencere ve aynı ölçü dönemler arasında korunmalı, yalnız veri aralığı değiştirilmelidir. Aksi hâlde görülen fark dil değişiminden değil yöntem değişiminden doğabilir.

GTS arayüzü kullanıcıya tek bir kazanan liste dayatmak yerine ölçü profili sunar. Bu tasarım, eşdizim araştırmasında sayısal kesinlik görüntüsünün önüne geçer. İyi yorum, formülü bilmek kadar gerçek cümleyi, Türkçe yapı türünü, kaynak kapsamını ve olası gürültüyü birlikte okumayı gerektirir. Son karar, ölçülerin uzlaştığı ve ayrıştığı noktaları açıklayabilmelidir.

[gablasova-etal-2017][brezina-2018][dunning-1993]

Tek bir sıralama eşdizimin bütün yüzlerini açıklamaz

Kanıt: PMI seçkinliği, t-puanı yinelenmeyi, G² bağımsızlıktan sapmayı, logDice göreli gücü ve ΔP yönlü seçimi farklı biçimde ağırlıklandırır.

Yorum: Ölçüler arası sıra değişimi hata değil, adayın hangi kanıt türünden güç aldığını gösteren yöntemsel bilgidir. Sözlükçü araştırma sorusuna göre birkaç ölçüyü birlikte okur.

Sınır: Canlı örneklem güncel ve sınırlıdır; tam derlem ile dönem karşılaştırması için ayrı kontrollü çalışma gerekir.

Türkçe çekim eşdizim çekirdeğini çok sayıda yüzeye böler

Kanıt: Karar verdi, karar vermiştir, karar verilecek ve karar vermekten biçimleri aynı sözlüksel ilişkiyi farklı kip, çatı ve görevlerle gerçekleştirir.

Yorum: Yüzey kanıtı doğal gerçekleşmeyi korurken güvenilir lema ailesi karşılaştırmalı görünüm sağlamalıdır. İki düzeyden birini silmek önemli bilgiyi kaybettirir.

Sınır: Canlı katman yüzeyi temel alır; lema aileleri henüz bütün sonuçlarda otomatik birleştirilmez.

Bitişiklik güçlü fakat zorunlu olmayan kanıttır

Kanıt: Rol oynamak ve önem taşımak çekirdeklerinde sıfat veya belirleyici araya girebilir; ilişki dört sözcüklük çevrede yine yakalanır.

Yorum: Yalnız bigram sayımı Türkçenin öge genişlemesini ve görece esnek dizilişini kaçırabilir. Uzaklık profili birlikteliğin iç yapısını daha iyi gösterir.

Sınır: Yüzey penceresi sözdizim bağımlılığını kesinleştirmez; uzak konu sözcükleri de pencereye girebilir.

Kaynak yoğunluğu genel dil yaygınlığı değildir

Kanıt: Veri toplama akademik metinlerde yüksek yoğunluk gösterebilirken karar vermek kitap, haber, köşe yazısı ve web metinlerine daha geniş yayılır.

Yorum: Ham sıklık alan etkisiyle birlikte okunmalıdır. Düşük kaynak entropisi alan terimini, yüksek entropi daha genel bir kullanım tabanını gösterebilir.

Sınır: Kaynak grupları içerik bakımından kendi içlerinde de heterojendir ve entropi bu iç çeşitliliği tek başına göstermez.

Yön dağılımı Türkçe söz diziminin izini taşır

Kanıt: Ad ve destek eylem yapılarında adın yüklemden önce gelmesi, sağ eşlikçi biçimlerin belirli düğümlerde yoğunlaşmasına yol açar.

Yorum: Sol ve sağ geçişleri birleştirmek dil bilgisel düzeni örter. Yön bilgisi sözcüksel çekim ile yapı çekimini ayırmada ve farklı söz dizimi örüntülerini karşılaştırmada yararlıdır.

Sınır: Noktalama, devrik yapı ve cümle parçası hataları yüzey yönünü etkileyebilir; gerçek cümle denetimi sürmelidir.

Yüksek PMI keşif, yüksek t-puanı yerleşik yinelenme eğilimi taşır

Kanıt: Seyrek ve dar seçimli çiftler beklenen değeri çok aştığında PMI'de, çok sık ve kararlı çiftler mutlak fark büyüdüğünde t-puanında yükselir.

Yorum: İki liste farklı editöryal işleri destekler. İlki yeni aday keşfi, ikincisi yaygın kullanım örüntüsü ve örnek seçimi için daha yararlı olabilir.

Sınır: Bu eğilim kesin sınıf değildir; alt sıklık, derlem büyüklüğü ve kaynak dağılımı sıralamayı değiştirebilir.

logDice karşılaştırılabilirlik sağlar ama kapsamı açıklamaz

Kanıt: Formül toplam derlem büyüklüğünü doğrudan kullanmadan ortak geçişi iki sözcüğün sıklığına oranlar ve üst sınırı 14 olan bir ölçek kurar.

Yorum: Sözlükçü farklı düğüm çevrelerini kolay okuyabilir; yine de alan yoğunluğu, yön, (PHP 3, PHP 4) çeşitliliği ve anlam kararlılığı özel inceleme gerektirir.

Sınır: Farklı derlem bileşimleri aynı büyüklükte olmasa bile konu ve tür farkı logDice sonuçlarını etkileyebilir.

Eşdizim kanıtı sözlükbirim kararından daha geniştir

Kanıt: Sözdizimsel zorunluluk, serbest fakat tercihli birliktelik, alan kalıbı ve yerleşik multiword birim aynı hesapta güçlü görünebilir.

Yorum: Dağılımsal sıralama aday bulur; tanımlanabilirlik, biçim sınırı, anlam kararlılığı ve başvuru değeri insan denetiminde belirlenir.

Sınır: Otomatik anlam kümeleme olmadan aynı yüzey çiftinin farklı anlamları ortak sayımda birleşebilir.

Çatı değişimi sözlüksel ilişkiyi dönüştürür fakat silmez

Kanıt: Veri toplamak ile veri toplanmak aynı çekirdeği etken ve edilgen yapılarda, farklı yön ve tamlayıcı çevreleriyle gerçekleştirir.

Yorum: Türkçe eşdizim sözlüğü yalnız değişmez yüzey çiftlerini değil, çekim ve çatı altında korunan ilişki ailelerini de göstermeli; farklılaşan değerlik çevresini ayrıca açıklamalıdır.

Sınır: Güvenilir FSM ve bağımlılık çözümü olmadan çatı aileleri yalnız yüzey örneklerinden kesinleştirilemez.

Canlı ölçüm ile sürümlü açıklama farklı zaman ölçekleridir

Kanıt: Bölüm metni kaynak ve yöntem sürümüyle sabitlenirken grafikler güncel sıra kesitinden her istek sırasında yeniden hesaplanır.

Yorum: Bu ayrım bilimsel izlenebilirliği korur ve yaşayan derlemdeki yeni kullanımın aynı sayfada görünmesini sağlar; yöntem değişikliği ile veri değişikliği birbirine karışmaz.

Sınır: Canlı kesit yeniden üretimi için gözlem zamanı ve sıra aralığı kaydedilmelidir; yalnız ekran görüntüsü yeterli değildir.

Kalıcı n-gram deposu olmadan hedefli canlı çözüm mümkündür

Kanıt: Sistem yalnız seçilen düğümlerin kaynak dengeli güncel cümlelerdeki dört sözcüklük çevresini açar ve ilgili tekil sıklıkları hesaplar.

Yorum: Hedefli sorgu, doğal yüzey bağlamını ve güncelliği korurken bütün olası ikili ile üçlüleri sürekli saklamanın disk maliyetini önler.

Sınır: Düşük sıklıklı tarihsel ilişkiler güncel pencerede görünmeyebilir ve geniş araştırma taraması ayrıca gerekebilir.

EKİ inceleme kuyruğunu açık gerekçelerle düzenler

Kanıt: Bileşik puan logDice gücü, yinelenme, kaynak yayılımı, ΔP yönlülüğü ve uzaklık ağırlığını ilan edilmiş katsayılarla birleştirir.

Yorum: Editör puanın neden yükseldiğini bileşen grafiğinden görebilir ve alan diline uygun olmayan ağırlığı körlemesine uygulamak zorunda kalmaz.

Sınır: Katsayılar sürümlü GTS tercihidir; başka derlem ve araştırma amacı için yeniden kalibre edilmelidir.

Canlı düğüm çözümlemesi

Ham kanıt, ölçü profili ve yön aynı tabloda

Satırlar EKİ ile sıralanır. Her eşlikçi için ortak geçiş, belge, kaynak, PMI, t-puanı, logDice, G² ve iki yönlü ΔP gösterilir.

Düğüm özeti hazırlanıyor.

Eşdizim çevre ağı

Ağ hazırlanıyor.

Seçili eşlikçinin kanıt bileşenleri

Bileşenler hazırlanıyor.

Eşlikçi	EKİ	Ortak	Belge	Source	PMI	t	logDice	G²	ΔP x→y	ΔP y→x
Canlı sonuç bekleniyor.

Canlı grafikler ve şemalar

Aynı pencerenin sekiz tamamlayıcı görünümü

Grafikler birlikte yenilenir. Ölçüm yoksa sıfır yanılsaması üretmek yerine yetersiz kanıt durumu açıkça gösterilir.

Eşlikçi kanıt sıralaması

Seçilen düğümün eşlikçilerini Eşdizim Kanıt İndeksi ile sıralar.

Canlı veri bekleniyor.

Nasıl okunur? Sıra otomatik sözlük kararı değildir; birleşik kanıtı yüksek çiftlerin gerçek cümlelerinin önce incelenmesini sağlar.

Ölçü profili

En güçlü eşlikçinin PMI, t-puanı, logDice, G², ΔP ve yayılım bileşenlerini ortak görsel ölçekte karşılaştırır.

Canlı veri bekleniyor.

Nasıl okunur? Bileşenler farklı doğal aralıklardan yalnız görsel karşılaştırma için normalize edilir; grafikteki uzunluk ham değerlerin eşit birimi olduğu anlamına gelmez.

Uzaklık dağılımı

Ortak geçişlerin düğümden bir, iki, üç ve dört sözcük uzaklıktaki sayılarını gösterir.

Canlı veri bekleniyor.

Nasıl okunur? Yakınlık iç sıkılığa işaret edebilir fakat olağan sözdizimsel komşuluğu sözlükbirimlikten tek başına ayıramaz.

Sol ve sağ yön dağılımı

Eşlikçilerin düğümün solunda ve sağında gerçekleşme sayılarını karşılaştırır.

Canlı veri bekleniyor.

Nasıl okunur? Yön farkı Türkçe diziliş ve ilişki türü hakkında kanıt verir; anlam yönlülüğüyle aynı kavram değildir.

Canlı kaynak dengesi

Örneklemdeki cümlelerin kitap, makale, tez, haber ve diğer kaynak grupları arasındaki dağılımını gösterir.

Canlı veri bekleniyor.

Nasıl okunur? Kaynak başına tavan baskın koleksiyon etkisini azaltır; grafik bütün derlemin tür dağılımı olarak okunmamalıdır.

Ölçüler arası sıra değişimi

Aynı eşlikçilerin farklı ilişki ölçülerinde kaçıncı sıraya geçtiğini gösterir.

Canlı veri bekleniyor.

Nasıl okunur? Sıra değişimi hesap hatası değildir; her ölçünün seçkinlik, sıklık, yön veya bağımsızlıktan sapma gibi başka bir soruya yanıt verdiğini gösterir.

Eşdizim çevre ağı

Düğümü merkezde, güçlü eşlikçileri çevrede ve kanıt gücünü kenar ağırlığında gösterir.

Canlı veri bekleniyor.

Nasıl okunur? Ağ anlamsal eşdeğerlik veya nedensellik haritası değildir; seçilen canlı pencerenin sözcüksel çevresidir.

EKİ bileşenleri

İlişki gücü, yinelenme, yayılım, yönlülük ve yakınlığın birleşik puana katkısını gösterir.

Canlı veri bekleniyor.

Nasıl okunur? Bileşenlerden biri düşükken toplam puan yüksek olabilir; editör hangi kanıtın eksik kaldığını bu görünümden denetlemelidir.

Sıra numarasıyla doğrulanan tanıklar

Yüzey, lema ve ilişki türü aynı cümlede izleniyor

Tanıklar gerçek derlem cümleleridir. Nötrlük ve cümle bütünlüğü denetlenmiş, çözümleme özgün olarak yazılmıştır.

karar ↔ vermiştir

Ad ve eylem birlikteliği

DergiPark · #219737114

Bu arada tam evlenecekleri sırada İstanbul'a dönmek zorunda kalan Ahmet'in peşinden Ayşe de köyünden ayrılarak İstanbul'a gitmeye karar vermiştir.

Çözümleme: Karar düğümü çekimli vermek biçimiyle yüklem çekirdeği kurar. Araya başka sözcük girmeden gerçekleşen ilişki, surface format ile lema ailesinin birlikte okunması gerektiğini gösterir.

Lema dizisini göster

bu ara tam evlenmek sıra İstanbul dönmek zor kalmak Ahmet peş Ayşe de köy ayrılmak İstanbul gitme karar vermek.

veri ↔ toplama

Ad ve eylem adı birlikteliği

DergiPark · #219734982

Bu karma yöntem; içerik analizi ve gözleme dayalı veri toplama yönteminden oluşmaktadır.

Çözümleme: Veri ile toplama bitişik görünür ve araştırma yöntemi bağlamında belirli bir işlem alanı kurar. Yüksek akademik sıklık, genel dil yayılımından ayrı değerlendirilmelidir.

Lema dizisini göster

bu karma yöntem; içerik analiz ve gözleme dayalı veri toplama yöntem oluşmak.

rol ↔ oynamaktadır

Ad ve destek eylem birlikteliği

DergiPark · #219734884

Edinilen tasarım deneyiminde, bu deneyimin başlangıcında yer alan problem tasarımı belirleyici bir rol oynamaktadır.

Çözümleme: Belirleyici sıfatı düğüm ile eylem arasına girer. İlişkinin yüzeyde bitişik olmaması, Türkçede birden geniş bağlam penceresinin neden gerekli olduğunu açıkça gösterir.

Lema dizisini göster

edinilmek tasarım deneyim, bu deneyim başlangıç yer almak problem tasarım belirleyici bir rol oynamak.

önem ↔ taşıdığını

Ad ve eylem birlikteliği

Köşe yazısı · #219732584

Prof. Ayhan Alkış, yeni tasarının her kademede tartışılarak hazırlanmasının büyük önem taşıdığını anlattı dünkü konuşmamızda.

Çözümleme: Büyük niteleyicisiyle genişleyen birliktelik çekimli eylemle tamamlanır. Sözcükler yakın kalırken biçim ve cümle görevi değişebilir; lema çekirdeği yorum katmanında korunur.

Lema dizisini göster

Prof. Ayhan Alkış, yeni tasarı her kademe tartışılmak hazırlanma büyük önem taşımak anlatmak dünkü konuşma.

önem ↔ taşır

Ad ve eylem birlikteliği

Haber · #204723895

Özellikle market işletmeleri için günlük işlemlerin hız ve doğrulukla yapılması büyük önem taşır.

Çözümleme: Aynı önem taşımak çekirdeği bu kez geniş zaman yüzeyiyle haber metninde görünür. Kaynaklar arası çekim çeşitliliği, yüzey ve lema görünümlerinin birlikte tutulmasını gerektirir.

Lema dizisini göster

özellikle market işletme için günlük işlem hız ve doğruluk yapılma büyük önem taşımak.

rol ↔ oynar

Ad ve destek eylem birlikteliği

Haber · #211111144

Üretim, otomasyon, lojistik ve ağır sanayi gibi sektörlerde doğru veri akışı süreç kontrolü ve kalite yönetimi açısından kritik rol oynar.

Çözümleme: Kritik niteleyicisi çekirdeğin anlam alanını daraltır. Rol ile oynar arasındaki yakınlık ve farklı kaynaklarda yinelenme, destek eylem yapısının güçlü kanıtını oluşturur.

Lema dizisini göster

üretim, otomasyon, lojistik ve ağır sanayi gibi sektör doğru veri akış süreç kontrol ve kalite yönetim açı kritik rol oynamak.

karar ↔ verdim

Ad ve eylem birlikteliği

Web metni · #218593899

Zamanla kullanışlı hâle gelince herkese açıp geliştirmeye devam etmeye karar verdim.

Çözümleme: Gündelik web metnindeki birinci kişi çekimi, akademik ve haber kaynaklarındaki biçimlerden ayrılır. Aynı sözlüksel çekirdek farklı kişi ve kip yüzeylerinde yeniden kurulur.

Lema dizisini göster

zamanla kullanışlı hal gelmek herkes açmak geliştirme devam etme karar vermek.

karar ↔ verdi

Ad ve eylem birlikteliği

Kitap · #214021459

Kadın yolu kestirme olsun diye ana yoldan sapıp ormanın kıyısındaki eski köprü üzerinden geçmeye karar verdi.

Çözümleme: Anlatı metnindeki geçmiş zaman biçimi karar vermek çekirdeğini doğal olay örgüsü içinde taşır. Kaynak çeşitliliği, ilişkinin yalnız akademik kalıp olmadığını destekler.

Lema dizisini göster

kadın yol kestirme olmak diye, ana yol sapmak orman kıyı eski köprü üzeri geçme karar vermek.

etki ↔ yarattı

Ad ve eylem birlikteliği

Kitap · #215755535

Yoğun sessizlik, üzerlerinde ilk kez uğursuz ve bunaltıcı bir etki yarattı.

Çözümleme: İki sıfat etki düğümünü genişletir, yaratmak biçimi yüklemi tamamlar. Birliktelik anlamca saydam olsa da belirli bir sonuç doğurma çerçevesini düzenli biçimde kurar.

Lema dizisini göster

yoğun sessizlik, üzeri ilk kez uğursuz ve bunaltıcı bir etki yaratmak.

soru ↔ sormadı

Ad ve eylem birlikteliği

Kitap · #214358911

Jum ve Philip ile ilgili güzel şeyler söyledi; ama fazla soru sormadı.

Çözümleme: Olumsuz geçmiş zaman biçimi, eşdizim çekirdeğinin olumsuzluk ve çekim altında korunduğunu gösterir. Yüzey eşlikçi sormadı olarak yayımlanır, lema yorumu ayrıca yapılır.

Lema dizisini göster

Jum ve Philip ile ilgili güzel şey söylemek; ama fazla soru sormak.

rol ↔ oynamaktadır

Ad ve destek eylem birlikteliği

YÖK tezi · #214595234

İş birliği, afet ve kriz yönetiminin tüm aşamalarında kritik bir rol oynamaktadır.

Çözümleme: Tez cümlesinde kritik bir ara dizisi düğümün önündedir ve çekirdek bitişik kalır. Akademik türdeki yüksek sıklık, haber ve kitap tanıklarıyla birlikte daha anlamlıdır.

Lema dizisini göster

iş birlik, afet ve kriz yönetim tüm aşama kritik bir rol oynamak.

dikkat ↔ çekmektedir

Ad ve eylem birlikteliği

Haber · #214568522

Ancak bölgede son yıllarda meydana gelen kazalar, dağcılık faaliyetlerinin risklerine dikkat çekmektedir.

Çözümleme: Dikkat çekmek çekirdeği yönelme durumlu bir konu tamlayıcısıyla kullanılır. Eşdizim ile eylemin değerlik çevresi birlikte incelendiğinde kullanım çerçevesi belirginleşir.

Lema dizisini göster

ancak bölge son yıl meydan gelmek kaza, dağcılık faaliyet risk dikkat çekmek.

veri ↔ toplanmıştır

Ad ve edilgen eylem birlikteliği

DergiPark · #212108607

Bu çalışmada, hem anket hem de mülakat yöntemiyle veri toplanmıştır.

Çözümleme: Etken veri toplamak çekirdeği edilgen çatıyla gerçekleşir. Çatı değişimi sözlüksel ilişkiyi bütünüyle silmez; ancak eylemin sözdizimsel çevresini ve yönünü değiştirir.

Lema dizisini göster

bu çalışma, hem anket hem de mülakat yöntem veri toplanmak.

sonuç ↔ olarak

Söylem düzenleyici birliktelik

YÖK tezi · #194344637

Sonuç olarak, bu çalışmadaki görsel doğruluk değerlendirmeleri özellikle karmaşık örnekleri görünür kılmaktadır.

Çözümleme: Cümle başındaki sonuç olarak, ad ve eylem ilişkisinden farklı olarak önceki söylemle çıkarım bağlantısı kurar. Konum ve noktalama, birlikteliğin işlevini açıklayan ek kanıttır.

Lema dizisini göster

sonuç olmak, bu çalışma görsel doğruluk değerlendirme özellikle karmaşık örnek görünür kılmak.

Sorular, terimler ve kaynaklar

Hesaplama kararlarının her biri açıklanabilir ve kaynaklıdır

Yerel kaynaklar doğrudan incelendi; bibliyografik adresler kurumsal yayıncı, DOI veya açık arşiv sayfalarıyla doğrulandı.

Sorular ve yanıtlar

Eşdizimlilik yalnız yan yana gelen iki sözcük müdür?

Hayır. Bitişik çiftler önemli bir alt kümedir fakat Türkçede araya niteleyici, belirleyici veya başka bir öge girebilir. Karar kısa bir görüşmeden sonra verildi cümlesinde karar ile verildi aynı ilişkiyi sürdürür. Pencere temelli hesaplama belirli uzaklığa kadar bu olasılığı yakalar; bağımlılık çözümlemesi ise yüzeyde daha uzak duran sözcüklerin yapısal bağını ayrıca gösterebilir.

[brezina-2018][ozkan-etal-2014]

Sık geçen her çift eşdizim midir?

Hayır. Çok sık görev sözcükleri genel yaygınlıkları nedeniyle birlikte görünebilir. Eşdizim kanıtı için ortak geçişin tekil sıklıklardan bekleneni aşması, birden çok belge ve kaynakta yinelenmesi, belirli yön veya yakınlık göstermesi ve gerçek cümlelerde anlamlı bir ilişki kurması aranır. Sıklık gerekli bir kanıt olabilir ama kendi başına seçme tercihini açıklamaz.

[sinclair-1991][church-hanks-1990]

En iyi eşdizim ölçüsü hangisidir?

Her araştırma sorusu için tek bir en iyi ölçü yoktur. PMI seyrek ve seçkin çiftlere, t-puanı sık çiftlere, G² bağımsızlık modelinden sapmaya, logDice göreli birliktelik gücüne, ΔP ise yönlü öngörüye duyarlıdır. GTS bu nedenle ölçüleri yan yana gösterir. Araştırmacı önce aradığı kanıt türünü belirler, sonra alt sıklık ve dağılım denetimleriyle uygun sıralamayı yorumlar.

[brezina-2018][gablasova-etal-2017]

PMI neden seyrek çiftleri üst sıraya taşıyabilir?

PMI gözlenen ortak geçişi beklenen değere oranlar. İki seyrek sözcük neredeyse yalnız birbirleriyle görülüyorsa beklenen değer çok küçük, oran çok büyük olur. Dört gözlem bile yüksek puan üretebilir. Bu seçkinlik keşif için değerlidir fakat örneklem rastlantısına açıktır. Bu yüzden GTS en az ortak geçiş, belge ve resource group koşulu uygular; PMI'yi ham sıklık ve yayılımla birlikte yayımlar.

[church-hanks-1990][brezina-2018]

MI³, PMI'den neden farklı sıralama üretir?

MI³ gözlenen ortak geçişi üçüncü kuvvetle ağırladığı için yinelenmeyi daha güçlü ödüllendirir. Aynı PMI düzeyindeki iki çiftten daha sık olanı yukarı taşır ve tek tük gözlemlerin baskısını azaltır. Bunun karşılığında çok sık çiftlerin etkisi artar. Üçüncü kuvvet dilin doğal sabiti değildir; belirli bir sıralama amacıdır. Sonuç PMI ve t-puanıyla karşılaştırılmalıdır.

[brezina-2018][gablasova-etal-2017]

G² değeri yüksek olduğunda ne söyleyebiliriz?

Yüksek G², gözlenen dört hücreli dağılımın sözcüklerin bağımsız olduğu modelle zor açıklandığını gösterir. Bu, istatistiksel birliktelik kanıtıdır; çiftin deyim, terim, sözdizimsel zorunluluk veya anlamca özel bir birim olduğunu tek başına göstermez. Çok büyük örneklem küçük etkileri de büyütebilir. Etki gücü, kaynak yayılımı ve cümle içi işlev ayrıca incelenmelidir.

[dunning-1993][brezina-2018]

logDice değerinin 14 olması ne demektir?

Dice oranı bir olduğunda iki sözcüğün bütün geçişleri ortaklaşır ve logDice üst sınırı 14'e ulaşır. Gerçek geniş derlemde bu durum çoğunlukla çok dar veya sabit birlikteliklerde görülür. Değerin yüksekliği kaynak çeşitliliğini ya da anlamın deyimsel olduğunu söylemez. Sözlükçü ham sıklığı, belge sayısını, çekim çeşitlerini ve gerçek bağlamları yine de denetlemelidir.

[rychly-2008][kilgarriff-etal-2004]

ΔP neden iki yönde hesaplanır?

Bir sözcüğün diğerini haber verme gücü simetrik değildir. Karar düğümü vermek dışında almak, açıklamak veya uygulamak gibi birçok eşlikçiye açılabilir; belirli bir vermek yüzeyi ise karar çevresinde daha yüksek koşullu olasılık gösterebilir. x→y ve y→x değerleri bu farkı açıklar. Otomatik tamamlama, sözlük maddesi ve dil öğretimi farklı yönlerden yararlanabilir.

[brezina-2018][gablasova-etal-2017]

Pencere büyüklüğü sonucu nasıl değiştirir?

Dar pencere yakın sözdizim ilişkilerini ve sabit birliktelikleri öne çıkarır. Geniş pencere aynı konu çevresindeki sözcükleri de yakalar ve uzak fakat yapısal ilişkileri bulabilir; buna karşılık ilgisiz eşleşme olasılığını artırır. Türkçenin görece esnek dizilişi yalnız bitişik pencereyi yetersiz kılar. GTS canlı görünümünde ±4 yüzey sözcüğü kullanılır ve bu sınır açıkça belirtilir.

[brezina-2018][mcenery-hardie-2012]

Yüzey biçimi mi lema mı kullanılmalıdır?

İkisi farklı bilgi sağlar. Yüzey biçimi karar verdi, karar vermiştir ve karar verilecek ayrımlarını korur; lema bu çeşitleri karar ve vermek çekirdeğinde birleştirir. Yanlış lematizasyon ilişkileri bozabileceğinden GTS canlı ekranı yüzeyi temel alır ve olası lema ailesini yorum düzeyinde açıklar. Güvenilir FSM sonuçları ileride ikinci, geri izlenebilir bir görünüm olarak eklenebilir.

[oflazer-etal-2004][eryigit-etal-2015]

Kaynak yayılımı neden gereklidir?

Bir çiftin bütün geçişleri tek bir makaleden, aynı haberin kopyalarından veya dar bir alan koleksiyonundan gelebilir. Ham sıklık bu yığılmayı gizler. Belge sayısı ve normalize edilmiş kaynak entropisi ilişkinin ne kadar dağıldığını gösterir. Düşük yayılım yanlışlık değildir; alan terimine işaret edebilir. Genel dil ve alan dili iddiaları bu nedenle ayrı yorumlanır.

[brezina-2018][mcenery-hardie-2012]

Eşdizim Kanıt İndeksi bilimsel anlamlılık testi midir?

Hayır. EKİ, logDice tabanlı güç, yinelenme, kaynak yayılımı, yönlü seçim ve yakınlığı editöryal inceleme önceliğinde birleştiren sürümlü GTS sezgisidir. Ağırlıkları açıkça yayımlanır ve ham ölçüler saklanır. İstatistiksel anlamlılık, etki büyüklüğü, sözlükbirimlik veya anlam ilişkisi yerine geçmez; büyük aday havuzunda hangi cümlelerin önce okunacağını düzenler.

[brezina-2018][gablasova-etal-2017]

Yüksek eşdizim puanı sözlüğe otomatik kabul sağlar mı?

Sağlamaz. Sözlüğe kabul için tanımlanabilirlik, anlam kararlılığı, doğru biçim sınırı, doğal ve nötr tanıklar, mevcut maddelerle çakışma denetimi ve kullanıcıya başvuru değeri gerekir. Yüksek puan yalnız iki sözcüğün dağılımsal ilişkisinin incelenmeye değer olduğunu gösterir. Serbest tamlama, dil bilgisel zorunluluk veya dar alan kalıbı da güçlü puan alabilir.

[ozkan-etal-2014][kilgarriff-etal-2004]

Eşdizim ile deyim arasındaki fark nedir?

Eşdizim sözcüklerin düzenli birlikte seçilmesine, deyim ise çoğunlukla bütünün anlam ve biçim bakımından daha güçlü yerleşikliğine odaklanır. Anlamı saydam karar vermek güçlü bir eşdizim olabilir; bileşenlerden doğrudan çıkarılamayan bir deyim farklı bir sözlüksel bütünlük taşır. İki alan kesişebilir fakat eşdizim puanı deyimselliği ölçmez. Anlam ve değiştirilebilirlik ayrıca incelenir.

[sinclair-1991][hunston-francis-2000]

Eşdizim ile dil bilgisel örüntü nasıl ayrılır?

Bir sözcük belirli bir ek, tamlayıcı türü veya söz dizimi yapısıyla düzenli birleşiyorsa bu ilişki sözcüklerden çok yapı düzeyinde olabilir. Sonuca ulaşmak örneğinde yönelme durumlu ad ile yüklem yönetimi önemlidir. Eşdizim çözümlemesi sözcüksel çifti, eş yapı çözümlemesi ise sözcük ile dil bilgisel kalıbı izler. Türkçe için iki katmanı birleştirmek daha açıklayıcıdır.

[hunston-francis-2000][stefanowitsch-gries-2003]

Canlı sonuç neden daha sonra değişebilir?

Derleme yeni cümleler eklendikçe güncel sıra kesiti ileri taşınır. Kaynak dengesi, çekimli yüzeyler, ortak geçiş ve tekil sıklıklar buna bağlı olarak değişebilir. Sayfa gözlem zamanını ve sıra aralığını yayımlar. Değişim hata değildir; yaşayan derlemin anlık görünümüdür. Akademik olarak yeniden üretilecek sonuç için sorgu zamanı, yöntem sürümü ve veri aralığı kaydedilmelidir.

[mcenery-hardie-2012][brezina-2018]

Neden kalıcı bigram ve trigram tablosu kullanılmıyor?

Milyarı aşan sözcük akışında bütün yüzey ikililerini ve üçlülerini sürekli saklamak yüksek disk, birleştirme ve güncelleme maliyeti doğurur. GTS eşdizim sayfası belirli düğümlerin güncel çevresini istek sırasında hesaplar. Böylece doğal yüzey bağlamı korunur, kalıcı n-gram yükü oluşmaz ve diğer veri işleme süreçleri engellenmez. Tam araştırma gerektiğinde ayrı kontrollü analiz yürütülebilir.

[kilgarriff-etal-2004][brezina-2018]

Grafikteki ağ anlamsal yakınlık ağı mıdır?

Hayır. Merkez ile çevre arasındaki kenarlar seçilen pencere içindeki ortak geçiş ve bileşik kanıtı gösterir. Eşlikçiler eş anlamlı, aynı kavramın üyesi veya nedensel olarak bağlı olmak zorunda değildir. Bazıları yüklem, niteleyici, söylem işaretçisi veya konu sözcüğü olabilir. Anlamsal yorum için cümle kümeleri ve gerekirse anlam ayrımı ayrıca yapılmalıdır.

[stefanowitsch-gries-2003][brezina-2018]

Türkçede exponentials eşdizim hesabını nasıl etkiler?

Çekim ekleri aynı lema ailesini çok sayıda yüzeye böler ve sözdizimsel görevi görünür kılar. Karar verdi ile karar verilmesine aynı sözlüksel çekirdeğe bağlı olsa da çatı, kip ve görev bakımından farklıdır. Yüzey hesabı bu farkı korur; lema görünümü güvenilir FSM çözümlemesiyle sonradan birleştirilebilir. Bağlayıcı ünlü, zamir n'si veya kopmuş ek parçası ayrı eşlikçi sayılmaz.

[oflazer-etal-2004][eryigit-etal-2015]

Yerel kaynaklar bölümün içeriğinde nasıl kullanıldı?

Yerel arşivdeki Türkçe Üzerine Derlem Dilbilim Uygulamaları kitabının ilgili bölümü, Türkçe ilişki türleri, bitişiklik sorunu ve anlam ile sıklığın birlikte değerlendirilmesi için incelendi. Sinclair, Brezina ve Oakes'ın yerel kopyaları kavramsal ve istatistiksel çerçeveyi doğrulamak için tarandı. Metinler kopyalanmadı; bölüm, kaynaklardan yararlanılarak GTS derlemine ve Türkçeye özgü biçimde yeniden yazıldı.

[ozkan-etal-2014][sinclair-1991][brezina-2018][oakes-1998]

Kullanılan terimler

Eşdizimlilik: Sözcüklerin doğal kullanımda rastlantının ve genel sıklığın ötesinde, belirli eşlikçileri yinelenebilir biçimde seçme eğilimi.
Düğüm: Eşdizim çözümlemesinin merkezine alınan ve çevresindeki sözcüksel tercihlerin ölçüldüğü hedef yüzey sözcüğü.
Eşlikçi: Seçilen bağlam penceresinde düğümün solunda veya sağında görülerek ortak geçiş hesabına katılan sözcük.
Bağlam penceresi: Düğümün iki yanında eşlikçi aranacak yüzey sözcüğü uzaklığını belirleyen yöntemsel sınır.
Ortak geçiş: Düğüm ile eşlikçinin tanımlanmış pencere ve olay birimi içinde birlikte gözlenme sayısı.
Gözlenen sıklık: Belirli bir çift için derlem kesitinde doğrudan sayılan gerçek ortak geçiş değeri O₁₁.
Beklenen sıklık: Sözcüklerin bağımsız dağıldığı varsayımında tekil sıklıklar ve pencere fırsatlarından türetilen yaklaşık ortak geçiş.
Tekil sıklık: Düğümün veya eşlikçinin seçilen örneklemde diğer sözcükten bağımsız olarak toplam görünme sayısı.
Olumsallık tablosu: Birlikte görünme ve ayrı görünme olasılıklarını dört hücrede düzenleyerek karşılaştırmalı ölçülere temel sağlayan tablo.
PMI: Gözlenen ortak geçişin beklenen değere oranını iki tabanında logaritmayla ifade eden seçkinlik ölçüsü.
MI³: PMI yapısında ortak geçişin üçüncü kuvvetini kullanarak daha çok yinelenen çiftlere ağırlık veren ölçü.
t-puanı: Gözlenen ve beklenen değer farkını gözlenen sıklığın kareköküyle ölçekleyen, sık çiftlere duyarlı birliktelik ölçüsü.
G²: Gözlenen olumsallık dağılımının bağımsızlık modelinden logaritmik olabilirlikle toplam sapmasını gösteren olabilirlik oranı.
Dice katsayısı: Ortak geçişin iki sözcüğün toplam sıklığına oranını simetrik biçimde ölçen birliktelik katsayısı.
logDice: Dice katsayısını logaritmik ve üst sınırı 14 olan sözlükçü dostu bir ölçeğe dönüştüren ilişki ölçüsü.
ΔP: Bir eşlikçinin düğüm varken ve yokken görülme olasılıkları arasındaki farkı yönlü olarak ölçen değer.
Yönlülük: Düğümden eşlikçiye ve eşlikçiden düğüme öngörü gücünün aynı olmak zorunda olmadığını belirten ilişki özelliği.
Left context: Düğümden önce gelen ve negatif yüzey uzaklıklarında sayılan eşlikçi alanı.
Sağ bağlam: Düğümden sonra gelen ve pozitif yüzey uzaklıklarında sayılan eşlikçi alanı.
Yüzey uzaklığı: Düğüm ile eşlikçi arasında doğal metin dizisinde bulunan sözcük konumu farkının mutlak değeri.
Bağımlılık uzaklığı: İki birimin sözdizim ağındaki bağ yolunu temel alan ve yüzey uzaklığından farklı olabilen yapısal mesafe.
Yakınlık ağırlığı: Birinci uzaklıktaki ortak geçişi uzaktakilerden daha güçlü sayarak iç sıkılığı özetleyen katsayı düzeni.
Kaynak yayılımı: Ortak geçişlerin farklı kaynak grupları ve belgeler arasında ne ölçüde dağıldığını gösteren kapsam bilgisi.
Normalize edilmiş entropi: Kaynak dağılımındaki yığılma veya dengeyi kaynak sayısından bağımsız olarak 0 ile 1 arasında ifade eden ölçü.
Document Distribution: Bir çiftin kaç ayrı belge veya kaynak kimliğinde gerçekleştiğini gösteren yinelenme denetimi.
Kaynak dengeli örneklem: Her resource groupna üst sınır uygulayarak en büyük koleksiyonun canlı sonucu tek başına belirlemesini azaltan kesit.
Yüzey biçimi: Sözcüğün doğal metinde çekim, kişi, kip, çatı ve yazım özellikleriyle gerçekleşmiş görünümü.
Lema: Bir sözcüğün çekimli yüzeylerini sözlükteki temel biçim çevresinde ilişkilendiren sözcüksel temsil.
FSM: Türkçe ek dizilerini ve biçim olasılıklarını sonlu durumlar üzerinden çözümleyen biçim bilgisel model.
Eş yapı: Bir sözcüğün belirli sözdizimsel veya dil bilgisel yapıyla seçici birlikteliğini anlatan yapı düzeyi ilişkisi.
Multiword birim: Birden fazla yazı sözcüğünden oluşmasına rağmen yerleşik biçim, anlam veya işlev bütünlüğü taşıyan dilsel birim.
Idiom: Bütün anlamı veya kullanım işlevi bileşenlerin serbest birleşiminden daha güçlü biçimde yerleşmiş multiword söz varlığı birimi.
Serbest tamlama: Türkçenin üretken kurallarıyla bağlama göre kurulabilen ve bileşen yuvaları görece açık söz öbeği.
Sözlükbirim: Söz varlığında yerleşik bir biçim ve anlam birimi olarak saklanıp sözlükte bağımsız temsil değeri taşıyan öğe.
Seçme kısıtlılığı: Bir sözcüğün belirli anlam veya yapı içinde birleşebileceği eşlikçi kümesinin serbest olmayacak ölçüde daralması.
Sözcüksel çekim: Bir sözcüğün belirli başka sözcükleri genel olasılıktan daha düzenli biçimde çevresine alması.
Dağılımsal kanıt: Bir biçimin anlam ve işlevine ilişkin, farklı bağlamlardaki görünme örüntülerinden çıkarılan ölçülebilir belirti.
İlişki gücü: Bir çiftin tekil sıklıklarına göre ortaklaşma derecesini özetleyen ölçü ailesinin genel adı.
Etki büyüklüğü: Bir ilişkinin yalnız örneklem büyüklüğünden değil, gözlenen farkın gerçek ölçeğinden kaynaklanan gücü.
Alt sıklık eşiği: Seyrek rastlantıların ölçü sıralamasını aşırı etkilemesini azaltmak için gereken en az ortak geçiş koşulu.
Sıra değişimi: Aynı adayın farklı birliktelik ölçülerinde başka konumlara geçmesiyle ölçü yanlılığının görünür olması.
Eşdizim ağı: Düğüm ve eşlikçileri kenarlarla bağlayarak ortak geçiş çevresini görselleştiren dağılımsal ağ.
Eşdizim Kanıt İndeksi: Güç, yinelenme, yayılım, yön ve yakınlığı açıklanabilir ağırlıklarla birleştiren GTS editöryal öncelik puanı.
Canlı ölçüm: Önbelleğe dayanmadan güncel derlem sıra kesitinde istek sırasında yeniden yapılan ve zamanı yayımlanan hesaplama.
Sürüm: Yöntem, kaynak ve açıklama değişikliklerini belirli bir güncelleme zamanı altında izlenebilir kılan yayın durumu.

Doğrulanmış kaynaklar

Kaynaklar kuramsal ve yöntemsel dayanak olarak kullanıldı; açıklamalar, formül yorumları, GTS indeksi, grafik düzeni ve derlem çözümlemeleri özgün olarak yazıldı.

Yerel kaynak arşivindeki Özkan, Tahiroğlu ve Özkan editörlüğündeki Türkçe Üzerine Derlem Dilbilim Uygulamaları içinde yer alan Türkiye Türkçesi Eşdizim Sözlüğü'nün Sayısallaştırılması bölümü; Sinclair'in Corpus, Concordance, Collocation kitabı; Brezina'nın Statistics in Corpus Linguistics ve Oakes'ın Statistics for Corpus Linguistics kitapları doğrudan incelendi. Türkçe yapı türleri yerel çalışmadan, formüllerin yorum sınırları uluslararası yöntem kaynaklarından doğrulandı. İngilizcenin dil bilgisi Türkçeye uyarlanmadı; örnek ve hesaplama tasarımı Türkçenin kendi yüzey, çekim ve diziliş özelliklerinden kuruldu.

14 kaynağın tamamı doğrulandı. Bibliyografik kimlikler yerel PDF veya kitap kopyalarıyla karşılaştırıldı; yayıncı, DOI ya da kurumsal açık arşiv adresleri tek tek denetlendi. Bölüm metni kaynaklardan aynen alınmadı, doğrulanan yöntemler Türkçe ve GTS canlı derlem mimarisi için özgün olarak yeniden kuruldu. Son denetim: 03.08.2026 16:16 TSİ.

[1]
Özkan, B., Tahiroğlu, B. T. ve Özkan, A. E. (Ed.). (2014). Türkçe Üzerine Derlem Dilbilim Uygulamaları. Karahan Kitabevi. Özellikle Bülent Özkan'ın Türkiye Türkçesi Eşdizim Sözlüğü'nün Sayısallaştırılması bölümü.
Yerel arşivde doğrulanan Türkçe kitap ve bölüm
Kaynağı doğrula
[2]
Sinclair, J. (1991). Corpus, Concordance, Collocation. Oxford University Press.
Yerel arşivde doğrulanan temel kitap
Kaynağı doğrula
[3]
Church, K. W. ve Hanks, P. (1990). Word Association Norms, Mutual Information, and Lexicography. Computational Linguistics, 16(1), 22-29.
Hakemli makale ve açık tam metin
Kaynağı doğrula
[4]
Dunning, T. (1993). Accurate Methods for the Statistics of Surprise and Coincidence. Computational Linguistics, 19(1), 61-74.
Hakemli makale ve açık tam metin
Kaynağı doğrula
[5]
Brezina, V. (2018). Statistics in Corpus Linguistics: A Practical Guide. Cambridge University Press.
Yerel arşivde doğrulanan yöntem kitabı
Kaynağı doğrula
[6]
Oakes, M. P. (1998). Statistics for Corpus Linguistics. Edinburgh University Press.
Yerel arşivde doğrulanan istatistik kitabı
Kaynağı doğrula
[7]
Rychlý, P. (2008). A Lexicographer-Friendly Association Score. Proceedings of Recent Advances in Slavonic Natural Language Processing, 6-9.
Yöntem bildirisi ve açık tam metin
Kaynağı doğrula
[8]
McEnery, T. ve Hardie, A. (2012). Corpus Linguistics: Method, Theory and Practice. Cambridge University Press.
Yerel arşivde doğrulanan yöntem kitabı
Kaynağı doğrula
[9]
Hunston, S. ve Francis, G. (2000). Pattern Grammar: A Corpus-Driven Approach to the Lexical Grammar of English. John Benjamins.
Yerel arşivde doğrulanan örüntü dil bilgisi kitabı
Kaynağı doğrula
[10]
Oflazer, K., Çetinoğlu, Ö. ve Say, B. (2004). Integrating Morphology with Multi-word Expression Processing in Turkish. ACL Workshop on Multiword Expressions.
Türkçe biçim bilgisi ve multiword birim bildirisi
Kaynağı doğrula
[11]
Eryiğit, G., İlbay, T. ve Can, O. A. (2015). Multiword Expressions in Statistical Dependency Parsing. Proceedings of the 11th Workshop on Multiword Expressions, 45-55.
Türkçe verili hakemli yöntem bildirisi
Kaynağı doğrula
[12]
Gablasova, D., Brezina, V. ve McEnery, T. (2017). Collocations in Corpus-Based Language Learning Research: Identifying, Comparing, and Interpreting the Evidence. Language Learning, 67(S1), 155-179.
Hakemli ölçü karşılaştırma makalesi
Kaynağı doğrula
[13]
Stefanowitsch, A. ve Gries, S. T. (2003). Collostructions: Investigating the Interaction of Words and Constructions. International Journal of Corpus Linguistics, 8(2), 209-243.
Hakemli yapı ve birliktelik makalesi
Kaynağı doğrula
[14]
Kilgarriff, A., Rychlý, P., Smrž, P. ve Tugwell, D. (2004). The Sketch Engine. Proceedings of EURALEX 2004, 105-116.
Sözlükçülük aracı yöntem bildirisi
Kaynağı doğrula

Değişiklik günlüğü

Sürüm 1.02026-08-03 16:16 TSİ

Eşdizimlilik kavramı, Türkçeye özgü ilişki türleri, kaynak dengeli canlı yüzey penceresi, on açıklanabilir formül, sekiz canlı grafik, nötr ve sıra numaralı derlem tanıkları, ölçü seçme rehberi, sözlükçülük uygulamaları ve doğrulanmış yerel ile uluslararası kaynaklar ilk kez yayımlandı.