User Guide

The entry page of the system. This is where GTS' main idea is summarized: The living map of Turkish is the dictionary, corpus and context in one place. The main sections, such as General Search, Morphology, corpus Statistics, Folders and Reports, are occurrence buttons; the bottom part is the occurrence buttons. 4 main list tabs and 17 solvent tools bulunur.

• Combined search proposals for GTS, corpus (T-BDLD) and new Word candidates
• Live list and discovery statistics of new Word candidates
• T-BDLD prevalence cards and cumulative graphics for proverbs, phrases and joint verbs
• Similar meaning search, analogy, semantic field, 3D map, network graph
• Meaning evolution, very meaningfulness, metaphor, entropy, context dynamics

▪ Homepage tabs and analyzer tools detailed description drink to this section Look.

From a single search box Six sources together search:

1. Matching dictionary entry: The word found in GTS as dictionary headword
2. Matching Meanings: GTS word in meaning/identification text
3. T-BDLD Corpus: corpus Lemma or inflected form all word; no context is shown, only Lemma + inflelected form + lists often
4. New Words: corpus removed candidate word
5. New Meanings: Explored meaning extensions
6. Reports: Keyword matching report pages

Not: T-BDLD Corpus Dictionary The management console is accessed from the session (verbologically defined dictionary entry); it is not included in the general search.

Turkish characters are auto-normalized.

If there are no results: If the wanted word is not defined in GTS in the form of a dictionary headword, the system searches for the closest match among the new word candidates and shows whether the candidate is waiting for the decision to be taken into the dictionary. The frequency cards in the dictionary enterry pages are supported by the prevalence of corpus (T-BDLD) and field/text distribution data.

corpus tab: The word you're looking for kalemler If it's a gravitational form like this, the lemma is connected (kalem) is listed below Attracted It's shown with his badge, whether the word is on GTS in every record. GTS or Yeni It's marked with a badge.

GTS Computational Turkish Grammar, ansiklopediden ayrı bir kamu yayın alanıdır. Türkçenin ses, biçim, söz dizimi, anlam ve kullanım düzenini bölüm bölüm; doğrulanmış dil bilgisi kaynakları, yeniden üretilebilir T-BDLD ölçümleri ve insan denetimli nötr tanıklarla açıklar.

• Türkçe, İngilizcenin veya başka bir dilin gramer kalıplarına uyarlanmaz; her kategori Türkçenin kendi ek sırası, biçim-ses ilişkisi ve cümle davranışı içinde çözülür.
• Ağır toplu ölçümler bölüm sürümünün derlem sıra numarasıyla sabitlenir; total sentence, sözcük ve tanık biçim sıklıkları ise sayfa açıldığında canlı derlem verisinden okunur.
• Okuma düzeni beş ana sekmedir: Temel çözümleme, Kuramsal modeller, Hesaplama ve ekler, İçgörü ve tanıklar ile Sorular ve başvuru. Canlı Türkçe Ek Atlası kendi içindeki Ek Envanteri, Bağlam, Morfotaktik, Kuramsal Model ve Canlı İçgörüler alt sekmelerini korur.
• Otomatik hesaplama yalnız örüntü keşfeder. Dil bilgisel genelleme, Türkçe uzmanlık kaynakları ve bağlam denetimi tamamlanmadan yayımlanmaz.
• Dört tamamlayıcı mercek birlikte, fakat birbirinin yerine geçirilmeden kullanılır. Graf kuramı lema-yüzey-ek-bağlam ilişkilerini; manifold yaklaşımı yüksek boyutlu biçim ailelerinin yerel komşuluklarını; kategori kuramı yüzeyden çözümlemeye ve lemaya giden dönüşümlerin bileşim tutarlılığını; yüksek dereceli mantık ise çözümleyici kurallar üzerinde geçerli Türkçeye özgü üst koşulları sınar.
• Yöntem karmasının yayın kapısı yalnız matematiksel uygunluk değildir. Graf ve manifold keşif adayı üretir; kategori ve mantık katmanları veri soyunu ve kural sınırlarını denetler. Gerçek derlem tanığı, kaynak yayılımı ve insan incelemesi bulunmadan sonuç Türkçe için yayımlanmış dil bilgisi kuralı sayılmaz.
• On iki hesaplama katmanı ayrı görev ve durumlarla raporlanır. Shannon entropisi ile MDL dağılım ve betimleme ekonomisini; Markov zinciri türlenmiş ek geçişlerini; cebirsel yarı halka ağırlıklı çözümleme yollarını; paradigma matrisi gözlenen ve beklenen hücreleri; karşı örnekler kural değişmezlerini; eşyazımlılık katmanı çok lemaya açılan yüzey ve bağlam çözümleme adaylarını; etkin öğrenme inceleme önceliğini; zaman dizileri gerçek belge tarihli üretkenliği; en uygun taşıma alanlar arası dağılım farkını; Transformer cümle içindeki bağlamsal ayrıştırmayı; Ek Üretkenlik İndeksi güncel derlemdeki türetim gücünü; Canlı Türkçe Ek Atlası ise yapım, çatı ve exponentialsnin sıklık, yaygınlık, bağlam ve morfotaktik birleşimlerini inceler.
• Ölçüm durumu kamu kartında açıkça yazılır. Sürümlü ölçüm gerçekten hesaplanmış sayıyı, etkin denetim yayın doğrulamasında çalışan kuralı, pilot ise veri ve yöntem sözleşmesi hazır olmakla birlikte henüz dil bilgisel bulgu olarak yayımlanmayan hattı gösterir.
• Entropi doğruluk puanı değildir. Bölümdeki Shannon entropisi aynı yöntemle çıkarılan yedi ek kümesinin ağırlık dağılımını ölçer. Koşullu entropi Markov geçişlerindeki kalan belirsizliği, entropi hızı ise uzun dizideki ortalama yeni bilgiyi inceler. Yüksek değer doğrudan üretkenlik, düşük değer de yanlışlık anlamına gelmez.
• Markov ve cebirsel çözümleme birbirini tamamlar. Markov modeli bir yolun tanıklanmış dizilere göre şaşırtıcılığını, ağırlıklı sonlu durum yapısı yolun Türkçenin biçim dizimince izinli olup olmadığını sınar. Sık fakat izinsiz yol kabul edilmez; seyrek fakat izinli yol yalnız olasılığı düşük diye silinmez.
• Transformer bağlam ayrıştırıcısıdır. İzinli adayları Türkçeye özgü sonlu durumlu çözümleyici üretir; Transformer bu adayları cümle bağlamına göre sıralar. Model tokenları biçim birimi sayılmaz ve açıklamalar kök, ek, bağlayıcı ünlü ile zamir n’si sınırlarına geri hizalanmadan dil bilgisel kanıt olarak sunulmaz.
• Eşyazımlılık adayı gerçek eşyazımlılıkla özdeş değildir. Aynı yüzeyin birden çok lemaya bağlanması gerçek anlam veya görev ayrılığından, özel addan, yanlış lematizasyondan ya da OCR gürültüsünden doğabilir. Canlı kart çoklu lema yüzeyini, geçiş ağırlığını, baskın aday payını ve bağlam çözümleme adayını ayrı paydalarla verir. Bağlam belirsizliği adayı oranı, cümle işlendiği hâlde çözülemeyen token oranı diye sunulmaz.
• Korumalı küme belirli bir hesap için yazım, karakter, sıklık, lema bağı, bağlam ve kaynak kalite kapılarından geçen yüksek kesinlikli alt kümedir. Korumalı sözü kaydın kesin doğru olduğunu veya dışarıdaki kayıtların silindiğini göstermez. Her ölçüm kendi paydasını, eşiklerini ve dışlama nedenini ayrıca bildirir.
• Ek Üretkenlik İndeksi (EÜİ) yalnız ek sıklığı değildir. Gerçekleşmiş farklı lema çeşitliliği, sözlük doğrulamalı tek geçişli türlerin klasik V₁/N oranı, birden çok resource groupnda tanıklanan düşük sıklıklı türetim cephesi, kaynaklar arası yayılım, normalleştirilmiş kaynak entropisi ve kalite kapısından sağ çıkma oranı birlikte hesaplanır. Genişleme sinyalinde klasik olası üretkenlik yüzde 70, türetim cephesi yüzde 30 ağırlık taşır; bu sinyal ile diğer dört ana bileşenin eşit ağırlıklı geometrik ortalaması sıfır ile yüz arasına taşınır. Değer evrensel bir sabit değil, aynı anda ve aynı kapılarla ölçülen ek aileleri arasındaki göreli indekstir.
• EÜİ canlıdır. Kart görünür olduğunda güncel derlemdeki lema ve kaynak tabloları sorgu önbelleği kapalı olarak yeniden okunur; derlem sıra numarası ve hesaplama zamanı sonuçla birlikte gösterilir. Sözlük dışındaki tek geçişli biçimler, olumlu öğrenme etiketi bulunmayan adaylar, etkin ret kayıtları, geçersiz tabanlar, büyük harf ağırlığı yüksek kayıtlar ve Türkçe ses yapısıyla uyuşmayan çözümlemeler skoru büyütmez. Çekimle karışma riski yüksek -cı/-ci and -lı/-li ailelerinin sözlük dışı adayları türetim cephesine alınmaz.
• Türetim cephesi sözlük kararı değildir. Gerçek bir GTS tabanına bağlanan, düşük sıklıklı ve en az iki resource groupnda görülen sözlük dışı biçimleri bağlam incelemesine taşır. Sözlükbirimleşme, anlam kararlılığı, doğru lema, yazım ve cümle bağlamı insan denetimiyle doğrulanmadan bu adaylar yeni madde olarak yayımlanmaz.
• Canlı Türkçe Ek Atlası, etiketli biçimbilim kaynağında sınırı tanıklanmış bütün ek yüzeylerini aynı yüzey-lema çiftindeki çözümleme paylarını koruyarak güncel derlem geçişleriyle birleştirir. Yapım, çatı ve çekim aileleri; ses uyumuna bağlı yüzey değişkeleri, farklı lema ve biçim sayısı, milyon sözcük başına yaygınlık, söz türü, yapı, özellik dizisi, zincirdeki konum ve komşu eklerle birlikte ölçülür. Etiketli kaynağın dışında kalan bir harf sonu yalnız sık olduğu için ek sayılmaz.
• Ek sınırı kaynak denetimlidir. Süer Eker’in Çağdaş Türk Dili kitabındaki biçim bilgisi bölümü, mevcut GTS ek adlarını değiştiren veya bütün sonları otomatik söken bir liste olarak kullanılmaz. Kaynaktaki karşıt örnekler sınır doğrulamasına çevrilir: gör-ü-ş- işteş çatısında dar ünlü ayrı, gör-üş eylem adında -üş tek parçadır; art arda çatı ekleri ayrı ayrı korunur.
• Yardımcı sesler kör kuralla ayrılmaz. Yardımcı y yalnız doğrulanmış ek ailesinde ekten ayrılır; -yor içindeki asli y korunur. Üçüncü kişi iyeliği veya zamir tabanından sonra durum ekinden önceki n, zamir n’si olarak ayrılır; üçüncü tekil iyelikteki -sı/-si biçiminin s sesi korunur. Açık özellik veya bağlam bulunmayan çok işlevli yüzey çözümleme kuyruğunda bırakılır.
• Morfotaktik model, kök veya gövdeden sonra gelen ekleri sıralı bir ağ olarak ele alır. Ek aileleri düğüm, tanıklanmış ardışıklıklar yönlü ve ağırlıklı bağdır; P(e_j|e_i) koşullu geçiş olasılığı yalnız yerel komşuluğu, tam zincir kaydı ise uzun yolu korur. Zincir uzunluğu, sınıf yolu, geçiş entropisi ve yapım → çatı → çekim çekirdek sıra uyumu birlikte raporlanır. Sıklık dil bilgisel doğruluğun tek başına kanıtı değildir.
• Bağlama duyarlı ve çözümlenmemiş ekler gizlenmez. Aynı yüzeyin araç durumu ile isimden fiil türetimi gibi birden çok işleve açıldığı kayıtlar kesin bağlam bulunmadan tek sınıfa zorlanmaz. Ek sınırı tanıklı olduğu hâlde işlev ailesi güvenle belirlenemeyen kayıtlar çözümleme kuyruğunda oranıyla gösterilir. Özellik dizisinin açıkça doğruladığı -makta/-mekte, ek eylem + geniş zaman -dır/-dir ve kip-kişi bileşimleri ayrı ailelere alınır; aynı yüzey çatı bağlamındaysa bu kararla ezilmez.
• İyelik sınırı çözümlemede korunur. Birinci ve ikinci kişi iyeliğinde ünsüzle biten tabandan sonra beliren dar bağlayıcı ünlü kişi ekine katılmaz; ev + -i- + -miz and kitaplar + -ı- + -mız biçiminde ayrı gösterilir. Ünlüyle biten masa + -mız yapısında ayrıca bağlayıcı ünlü yoktur.
• Zamir n’si üçüncü kişi iyeliği ile ardından gelen durum eki arasında ayrı katmandır; kapı + -sı + -n- + -dan çözümlemesinde ne iyelik ekine ne ayrılma ekine katılır. Tarihsel kökenine ilişkin farklı görüşler bulunduğu için eş zamanlı sınır ile köken iddiası birbirine karıştırılmaz.
• Bilgi paketleme bölümü, bir cümledeki gözlenebilir yapısal yükün çekimli yüklem adayına ulaşıncaya kadar ve yüklemden sonra nasıl dağıldığını inceler. Tamlama ilişkilerini düşündüren ilgi-iyelik işaretleri, fiilimsi katmanları, durum işaretli katılanlar, yüklemin göreli konumu ve kaynaklar arası yayılım aynı canlı pencerede ölçülür; konu, odak ve vurgu gibi söylem değerleri ise yalnız biçimsel ipucundan kesinleştirilmez.
• Bilgi Paketleme İndeksi (BPİ), ön yük yoğunluğu, yüklem ufku, iç katmanlaşma, konumsal esneklik ve kaynak dayanıklılığının açıklanabilir ağırlıklı birleşimidir. Kaynak grupları dengeli tavanla örneklenir; 5–40 yüzey birimli ve tam olarak bir çekimli yüklem adayı bulunan cümleler ana hesaba girer. Sonuç anlam miktarı, anlama güçlüğü, dil bilgisel doğruluk, yazı kalitesi veya estetik değer puanı değildir.
• BPİ canlı ve önbelleksizdir. Bölüm açıldığında en yeni kaynak dengeli cümle penceresi yeniden okunur; toplam derlem sayıları, uygun cümle oranı, morfoloji kapsamı, altı yüklem bölgesi, yapı sınıfları, uzunluk ve kaynak profilleri aynı zaman damgasıyla yayımlanır. Derlemin bütününde insan denetimli bağımlılık ağacı bulunmadığı için tamlama ve öge sonuçları kesin bağımlılık etiketi değil, açık morfolojik işaretlere dayalı çözümleme adaylarıdır.
• Tanıklar eksiksizlik, ilgililik, kaynak kimliği ve nötrlük bakımından insan denetiminden geçer. İdeolojik, cinsiyetçi, dinî tartışmalı, şiddet içeren veya kişileri hedef alan cümleler kullanılmaz.
• Grafikler, özgün şemalar, terim açıklamaları ve doğal akademik dille yazılmış soru-yanıtlar ana anlatımı destekler.
• Toplu içgörü raporu ayrı ölçümleri güncel bir sentezde birleştirir. Canlı derlem toplamları her açılışta yenilenir; ağır uyum, çeşitlilik, nöbetleşme ve entropi ölçümleri sürüm anlık görüntüsüne bağlı kalır. Rapor zaman zaman aynı kalıcı adreste yeniden hesaplanır ve değişiklik bölüm sürüm kaydına yazılır.
• Her bölüm tek kalıcı adreste sürümlenir; ayrı sürüm sayfaları açılmaz. Güncelleme zamanı Türkiye saatiyle, değişiklik özeti bölüm içinde gösterilir.

İlk bölüm: Biçim bilgisi; kök ve gövde, çekim ve türetim, çokluk ve durum, iyelik, ses uyumu, gövde sonu nöbetleşmeleri, eylem katmanları ve sözlükbirimleşme başlıklarını canlı derlem ölçümleriyle ele alır. Kuram ve hesaplama kartları her yöntemin Türkçe veri temsilini, formülünü, gerçek tanık bağlantısını, güncel içgörüsünü, doğrulama yolunu ve yorum sınırını birlikte gösterir. Toplu içgörü raporu bu ayrı bulguları sürümlü bir genel sonuçta birleştirir.

Each dictionary entry has a persistent content revision identifier, verifiable first-record and last-editorial-revision dates, definition changes, and academic citation text tied to the current content.

• The revision identifier combines the entry ID with a SHA-256 digest of the current headword, definitions, and labels; it changes whenever the content changes.
• The event timeline is projected from the GTS editorial log; user names, file paths, processing batches, and other internal details are not made public.
• When the original publication date of a legacy entry cannot be verified, no artificial date is generated; the digital record date and documented revisions are shown separately.
• APA, MLA, Chicago, and ISO 690 formats include the current revision identifier, entry URL, and access date.

GTS maddelerini ve T-BDLD'nin canlı ölçümlerini soru biçiminde açıklayan kamuya açık bilgi alanıdır. Headwords and Meanings / Definitions ayrı süzülebilir; Newly Added to GTS sözcükler de yayımlanmış tanımlanabilirlik kanıtlarıyla kapsama alınır.

• Madde, anlam, tanım, gönderme, köken ve (PHP 3, PHP 4) bilgileri GTS kimlikleri üzerinden doğrulanır.
• Derlem sıklığı, temiz bağlam, alan ve tür yayılımı, eş kullanım, serbestlik derecesi, değerlik, hibrit sözcük ağı ve yaşam eğrisi gerektiğinde birlikte taranır.
• Soru, kısa yanıt ve ayrıntılı açıklama editoryal kayıttır; mekanik kalıp üretim kullanılmaz.
• Geçiş sayısı ve derlem büyüklüğü sayfa açıldığında canlı ClickHouse verisinden yenilenir; açıklama içindeki kavramsal karar değişken sayaçlara bağlanmaz.
• Bağlamlarda kaynak adı gösterilmez; yalnız kamu kalite süzgecinden geçen, soruyu açıklamaya yarayan sınırlı tanıklar kullanılır.

Comment limit: Derlemde gözlenen yaygınlık, alan dağılımı veya tamlayıcı örüntüsü tek başına değişmez bir dil bilgisi kuralı değildir. Her yanıtta kapsam ile sınırlılık bu nedenle ayrıca belirtilir.

Text corpus (T-BDLD) is a contextual field and text type analysis of Turkish contextual Lemmatization Corpus (Science Art · Technology · Religion · Politics · Economic · Roman poetry · et Vd.): Page 7 is composed of tabs:

• Brief & Guide: Methods and summary numbers. The metric names in the top statistical cards are marked, values are red and aligned.
• Corpus Statistics: Weights, hapax and distinguishing points for each field/structure.
• Word Search: In what fields/types does a word go through, what trust level.
• Area/Structure: Word overlap between fields/types.
• Additional FindingsHapax, no-species word, long tail.
• Findings and Comments: The dictionaryological reading of numbers.
• 📏 Sentence Similarity (geometric / TF-IDF cosine): the exact ratio of the median sentence length, the type-tocene ratio (TTR), the average / median / 90th and 99th percent cosine similarities in row pairs via sample. "Similar / medium similar / less similar" reveals the close neighbouring distribution of corpus re-substantiated/shablonic content.

Two types of findings are produced by comparing T-BDLD corpus to GTS:

• New meaning candidates: GTS has a dictionary headword, but corpus is used in a new context (or. dil → programlama dili, şok ▪ Economic tremors).
• New term/dictionary entry candidates: Never on GTS, corpus located word (or. dezenflasyon, algoritma, yapay zekâ).
• Excluded trials: The records produced in the first scan but were not listed because of the fact that it was already on GTS or due to lack of evidence (show for direction transparency).

For each card: the proposed definition draft, existing meanings in GTS, the corpus evidence (evidence, evidence sentence), trigger word, co-existions, sample sentences and location in the field/structure analysis. The definitions are prepared not as a pattern but as meaning explanations in accordance with modern vocabulary criteria; the final decision is the editor's.

corpus passed by and also found in GTS Word usage analysis. Two columns for each word:

• Left (GTS): The meaning of the word in the dictionary, the property labels
• Right (corpus): frequency in the collection, surface shapes, context

Filtering, frequency, or context index, according to the word type, can be arranged.

The word derivative trees, the production plant productivity and the gravitational distribution. Five tabs.:

1. Family Search: When you enter a word, the entire relative word shows the tree structure (▪ eye-eyed glasses ί Glasser). Source filter with (All / Lonely GTS / Lonely New Word / Lonely corpus) a membership can be made.
2. Production Additive Production: How many different roots do each production crop connect to? The efficiency of the additions, such as "such as "ticks, cy, --li.".
3. Gravity Addendums: The pull-ins By category (Ad State Additives, Iyelik, Person, Plural, Time, Kip, Filily, Other) distribution. Total use for each category is presented with different words, additional formats and sample words. search box And the angels will say: "O my people! Source filter and category filter It can be used together.
4. Morphological Neighborhood:A relative (parent, brother, derivative) from a word's name is a segregation step away from its name (parents, brothers, derivatives). The resource filter can select the group. Also, the exponential transcript of the wanted word (which often takes the exponents) is added to the panel below.
5. Troubled Species: The candidates for false profiling, including the ghost root or the violation of famous harmony.

Production and so forth. Production supplements produce new words (--ness, --i, -l.); exponentials determine grammatical role (- They, uh, they, they -- they, uh --The system analyzes these two groups separately.

Source filters (Family, Neighbourhood, Gravity Tabs):
• GTS Lemmas with dictionary entry in GTS dictionary
• New word Lemmas bearing the YS candidate mark
• Only corpus Corpus lemmmas (not yet classified) neither

What are every word in the company? contextual field or text type Shows how close you stand. primary field/ mode, Trust level, field/tur entropy and by area/species dominance / PPMI / points The three of them are presented.

21 bağlamsal alan: Bilim, Sanat, Teknoloji, Din, Siyaset, Ekonomi, Hukuk, Eğitim, Sağlık, Spor, Tarih, Coğrafya/Doğa, Felsefe, Dil/Dilbilim, Edebiyat, Toplum/Sosyoloji, İletişim/Medya, Psikoloji, Çevre/İklim, Tarım/Gıda ve Mimarlık/Kent. 3 metin türü (Roman, Öykü, Şiir) ayrı bir eksende hesaplanır.

Seven tabs:

1. Brief & Guide: General statistics (massembly sentence, TTR, average sentence length, length percentages), special name filter report and method description. The top summary cards show dark names, numerical values red and aligned.
2. Corpus Statistics: Bağlamsal alanların ve metin türlerinin ayrı gruplarda kart görünümü. Karta tıklanınca ilgili sınıfın Seed word, Trust level distribution and lists the high 500 words (search + pages).
3. Word Search: 6.003.511 Search between the word; field/structure filter, trust level filter and ranking options. When clicked on the word, scores in all fields/ types are shown by bar graphics.
4. Area/Structure: Aynı cümlede birden fazla sınıfın kanıtlarının birlikte geçtiği durumların güncel taksonomiye göre üretilen ısı haritası ve sıralı tablosu. Eşik ayarlanabilir.
5. Additional Findings: The most frequent dictionary formats, the longest forms, the most powerful connection to the single field/form, the word, the space/species disorganized word (high entropy) and the most frequent area/type combinations.
6. Findings and Comments: The short reading of numerical results in terms of linguistic and corpus quality.
7. Sentence Similarity: Fast quality indicators on TF-IDF + cosine, full repeat, close repeat and patternic content level.

Important limitation: Area/type labels are not the ontological class of the dictionary, they are in the collection. contextual usage field or text type. Example. "letter" is not an ontologically legal word, even though it is often passed in the context of the law. This context should be considered while the data is being interpreted.

Custom name filter: About 2.7 million occurence (the 15 percent of the word transition) is excluded from this analysis because it is seen as a capital and abbreviated, so that the recipients are calculated by common words without the pollution of private names.

Method update: Tohum biçimler Türkçe karakterleri korunmuş tam lemma ve multiword eşleşmelerle aranır; ClickHouse'taki yönetici lemma düzeltmeleri tarama sırasında uygulanır ve kesin OCR/gürültü kararları dağılım söz varlığından çıkarılır. TF-IDF benzeri ağırlık, PPMI, birlikte geçiş sayısı, baskınlık ve güven kapıları birlikte değerlendirilir. Search resultsndaki derlem yaygınlık kartları da aynı güncel alan/metin türü dağılımı verisini kullanır.

Destek tohumu: “dönem”, “eser” ve “kaynak” gibi çok anlamlı sözcükler tek başına alan etiketi üretmez. Bir cümle ancak bağımsız ve yeterli ağırlığa sahip başka kanıtlarla birlikte sınıflandırılır. Böylece özellikle Tarih, Bilim ve Teknoloji gibi alanların genel sözcükler nedeniyle yapay olarak büyümesi önlenir.

corpus (T-BDLD) Free from GTS, the dictionary is a research dictionary based on dictionary principles. The text is removed from the corpus contexts; the gravitational surface forms do not perform dictionarily entry.

Two chapters.:

• Defined dictionary entry: There's enough vocabulary-science, lemmmas defined by the dictionary.
• Candidate Lemmas: The dictionary headword format is kept as a collection of evidence (which is not considered safe for dictionary lemmma or is likely to be attracted/foreign/partitional format).

Page structure:

1. General Statistics panel: total unique format, defined/aday ratio, production date and draft production information.
2. Dispersion cards: definition trust (high/ middle/low), definition type, word type, domain.
3. Filtreler: Search + promise type + field + definition trust + frequency band + sequence.
4. Defined dictionary entry list: The detail + when you click on the line editor's note The entrance opens.
5. JSON Export: The button in the upper corner is downloaded into a combined JSON file of all definitions + candidates + editor notes.

Information given in defined dictionary enter detail:

• Descriptions: meaning no, definition text, definition format, definition type, definition trust and production information.
• Example sentences: It's neutral dictionary samples from the security filter.
• Frequent: Total occurrence, frequency, relative ratio (in million), frequency band.
• Domain/Genre: The primary field/substantiation (structure/strength/scene) is a level of trust, domain/genre entropy, scoreboard.
• Coordinates: The most frequent neighbors in the left/right context (pill format).
• Editor Note: Free text note for dictionary entry. When saved, the user name and date are automatically added; in the line With Notes He'll show up with his badge.

Recapulates the comparison between corpus (T-BDLD) and GTS in two current reports: New Word Report and New Meaning Exploration Report.

• The word of the new word candidates is a one-word structure, area, frequency, meaning and context distribution.
• The category, level of trust, type of decision of new meaning and new term candidates, and the distribution of evidence occurrence.
• Parts of the information are: it explains how to interpret the proportions in the graphics according to the current data.
• Rule-based insights: when corpus is reanalyzed, candidate numbers, dominant areas and comments are also renewed.

The last recording of the editorship process and new word additions to the GTS dictionary will be on top. The page is not only a processing log, but also a control area that makes the grounds for entering the new word dictionary visible.

• New word & Add YZ Description It appears with a label; technical admission records are not reflected into the user as a separate type of operation.
• The cards are given dictionary headword, word type, subject/field label, definition, domain and time stamp together.
• corpus evidence The card comes from T-BDLD: a total number of occurences, different number of sentences, proportions per million, prevalence bands, row/center and shapes that come forward.
• Corpus evidence is calculated on the card base after the list is loaded so as not to slow down the page; progress bar appears in the calculation.
• The subject labels are derived from dictionary enterry name and definition hints; not the normative field class. Call and address The label must be used only in the form of open call.
• In standard add-on flow, the word type, field tag, corpus evidence, definition source and new word classifier are both confirmed with positive label.

Canlı derlem ile birikmiş aday havuzu birlikte taranır; tekli ve multiword yapılar ayrı değerlendirilir. Bağlama duyarlı lema, surface format, kaynak yayılımı ve bağlam kanıtı çıkarıldıktan sonra çok katmanlı kalite filtreleri uygulanır. Ardından GTS'nin maddeleri, madde içi yapıları, parantezli seçenekleri, yazım değişkeleri ve önceki editoryal kararlarıyla çakışma denetlenir. Geriye kalan biçimlerde sözlükbirimlik, yerleşiklik ve tanımlanabilirlik incelenir; yalnız editör denetiminden geçenler yayımlanır. İç filtre listeleri ve kesin eşikler kamuya açıklanmaz. Ayrıntılı yöntem için Yeni Sözcük Yöntemi bölümüne bakın.

New-Meaning Discoveries The results on the page are candidates produced by comparing existing meanings to corpus (T-BDLD) and GTS. The system examines the new contexts, trigger words and co-existences of existing dictionary enterry heads in the collection; The new meaning, meaning expansion, or use candidate for monitoring prepares a structured record.

This process is heavy, so it can be started manually from the management field and stopped; corpus is recommended to be run at non-inclusion hours. Descriptions are prepared as meaning statements, not in the form of a pattern, but in accordance with the modern vocabulary criteria, and presented to expert dictionary control.

Note: The records on this page are automatic candidate inventory. The appearance of a recording does not mean it will be taken directly into the dictionary; the decision is made through the editor's review.

The frequency alone can be misleading: ♪ whoosh, whoosh ♪ A word that often passes through the molds may be trapped in a narrow context. With really different texts and different neighbors. Whether it was used or not, the high BI indicates the maturity of the word in the language vocabulary.

• GTS (red): word Advanced is available in English Dictionary as dictionary entry.
• YS (green): There is only corpus for the new Word Island, and the quality to be evaluated for the dictionary.
• D (blue): corpus passes, but the candidate has not passed through the filter (special name, attraction, etc.).

When the corpus (T-BDLD) is updated, the loading, cleaning and adding phases are monitored in the management interface. The main analysis can be started manually by the manager. Also, if the timed corpus update is open, the system works the same proactive update path as manual analysis by reading the last part added after the final analysis (the default 03.30) at the time set with Turkey clock. Full-to-nothing scan is done only when asked openly. As long as this time mission has its own key, the master automation will kick in even if it's turned off. Progress bar And the instant analysis steps appear: reading corpus, ▪ one-word candidates ▪ multi-word candidate ί context ο morphological families are compiling the results.

In the meantime, users wait for a while The analysis period depends on the size of corpus. Search and other pages continue to work with previous results during analysis; only new word/sympathetic lists and derivatives remain old until families are updated.

When analysis is complete, all pages are available. automatically displays new results; You just have to renovate the page.

If there's a live progress bar and a "Accessing" label on the top of the main page, then the system is doing a corpus analysis at the time. You don't need to do any operations. analiz tamamlanana kadar beklemeniz yeterliThe percentage value next to the bar shows progress. When you reach 100%, the new word and the number of meanings are automatically updated.

Conceivability rate, for example, shows how much of the total frequency of the single word is in multiple-word clusters. "Uncomfortable" If the word goes by 1,000 times and 250 times "indisposed" or "inappropriate." If you see it in clusters, you'll see it at 25%.

If the word shows high massing, it's on the list on the home page. It's purple and highlighted. (multiword number) and "Absorption rate: %N" rozetleri bulunur.

Clicking on the word is below The panel that opens down It appears that the entire multiword expression is listed as the chip. If you click on Chip, that multiword expression will be placed in the search box and the filter will be applied to the list. If click on the word again, the panel will close.

• Production supplement: word a new word is derived. Change the word's class (ad/cent/fiil). Example: eye (ad) eyes (fat) glasses (name)Every word derived from the dictionary is the head of dictionary enterry.
• Gravity.: Your word grammar role It determines (person, time, situation, property). It does not change the word's class and create a new word. Example: Glasses, glasses, glassesIn the dictionary, they're all under the same dictionary entry.

System-label corpus auto-classifies both groups for the detailed attachment list. To the concepts section. Look.

There are four verb roofs in Turkish, and they all come with special additions to the verb root:

• Ettirgen (--///-Don't let anyone else do the act. Read it, read it, do it ..
• Edilgen (- I/-il): The act is done by someone else. Do it, see it.
• Returned (--in/in/-n): The subject of the action is directed at him. Wash up, wash up, put on ▪
• Work (- Work/work/ush/shh): The act is mutual. See sight, beat fight

The system detects these attachments with labeled corpus and saves them with words, especially used to monitor new verb derivatives and active roof productivity.

On every page of the system " What Is This Page? " you can open a panel. Click and open a brief summary of the page, where you will see specific term descriptions, use tips and examples.

The purpose of this panel is: Offering an immediate, accessible aid to the page. The general manual (this page) covers the entire system; the page manuals only describe that page. It is particularly useful for new users.

Gravity Addendums tabs, all of the filming attachments in the labeled collection (connected controlled) 8 kategoride toplar:

• Ad Durum Ekleri: enjoining, completing, turning, finding, dating, means, equality (-ce)
• Requisitions: 1/2/3 singular and plural ownership
• Contact Additives: 1/2/3 singular and plural
• Plural Equipment: -lar / -ler
• Zaman EkleriThe past is the past, the present is wide, and the future.
• Kip Ekleri: condition, command, demand, necessity.
• Fiilimsiler: participles (-an/-dık/-acak), verbal nouns (-mak/-ma/-ış), converbs (-arak/-ıp)
• Other: negativity (-me), question (-mi), additional action (-) interest --

For every category: Total use, different word count, subtag distribution (loading, interest etc.), most frequent additional formats and sample word The page contains visual distribution (pasta or bar graph); when a single category is selected, the substructures of the category are shown as bars.

Filtreler: Source (Club / Lonely GTS / Lonely New Word / Lonely Corpus) Kategori (all or one category) Search box The name or form of the service works together.

Data source: etiketli_birikim_duzeltilmis_baglam_kontrollu.txt When loaded with corpus, it is effective instantly.

Morphology page ▪ Morphological Neighborhood When you look for a word in the tab, under the parent/brother/tour card Adds to the collection of the word "{word}" panel is added automatically. This panel:

• Searched for Lemma's corpus 8 kategoride gruplar.
• For each label (load, interest, present_time etc.) total number of use and most frequent additional formats (mortal badges).
• Total use of the word is summarized at the top.

Why? To see a lemma's morphological behavior (which are associated with the additionals, which are open to the category of attractions) at a single glance; to measure the gravitational wealth of the word; to identify the very meaningful word different patterns of use.

Three tabs on the morphology page (Family Search, Morphological Neighborhood, Pulls) with the same logic Source filter There is:

• All: corpus, including all the lemmmas passing through.
• Only GTS GTS: Lemmas found in the GTS dictionary as dictionary enterry.
• Lonely New Word YS: Lemmas marked by the system as the new word candidate (not on GTS, no past the filters of the system).
• Only corpus D: corpus passed by, but not yet classified Lemmas are not in GTS, nor is it marked as a new word candidate (special name, acronym, noise, or may not have entered the candidate pool yet).

These filters narrow down word existence morphological behavior within each group It allows you to study separately, for example, which supplements you want to see for the candidates of the YS.

This graph collects direct captures of the patterns in corpus (T-BDLD) of the page or search that appeared at the time in the relevant tab. Shows how many matches there are for the recording, the total number of occurrences, the rate per million words, the distribution of the prevalence band and several of the most frequent recordings.

The graph is not the sum of the entire category archive; it is calculated according to the active list. It can provide additional evidence from the dictionary enter-the-line detailed scan in the very long or in the words that can enter the word.

Corpus Tab in the T-BDLD collection of the word you are looking for lemma or (PHP 3, PHP 4) all of his records without context Lists. Every result contains:

• Lemma (word format) total frequency (corpus passed many times).
• (PHP 3, PHP 4): Lemma's surface shapes in the collection, each with its own frequency (or. kalem (589), kalemi (45), kalemler (21)).
• Part of speech badge (ad/fiil/sylf/zarf).
• GTS (red) or Yeni Is the green badge in the word dictionary?
• "impressive." (amber) The badge you are looking for is not the word Lemma but the attractive form (or. kalemler) is a lemma (kalem) is listed below.

Why? The context search is already done in matching dictionary entry/ Meanings tabs (GTS). Text corpus tab, compilation of a word Her morphological behavior (which often used as an inflected form) is used to see quickly. For the dictionary scientist, it is very useful for mapping the existence of words and studying surface format distribution.