Kullanım Kılavuzu - Türkçenin Yaşayan Anlam Haritası

1. Sistem Hakkında

Sistemi Geliştirenler ve Eşlikçiler

Sistem, Prof. Dr. Şükrü Halûk AKALIN önderliğinde Doç. Dr. B. Tahir TAHİROĞLU ve Öğr. Gör. Sinan YALÇINKAYA'dan oluşan dilbilim araştırma ekibi tarafından geliştirilmiştir.

Yapay zekâ destekli geliştirme ve analiz: Kod geliştirme, optimizasyon, tanım taslağı hazırlama, anlam keşfi yorumlama ve dokümantasyon aşamalarında yapay zekâ destekli geliştirme oturumlarından yararlanılır. Bu çıktılar doğrudan sözlük hükmü değildir; sözlükbilimsel karar ve son onay uzman editör denetimindedir.

Teknik altyapı: Python (Flask), sözlük ve derlem kayıtları için ClickHouse, arama ve bağlam erişimi için ClickHouse arama tablosu, Turkish BERT tabanlı anlamsal vektörleştirme, HDBSCAN kümeleme, yerel CPU worker havuzu, sıcak önbellekler, Tailwind CSS ve Chart.js. Çalışmalar akademik amaçlıdır.

Kullanılan teknoloji ve geliştirme araçları

AI OpenAI Codex C Claude Code ClickHouse ClickHouse

GTS Anlamsal Analiz Sistemi, Türkçe sözlükbilimcilerin ve araştırmacıların kullanımı için tasarlanmış kapsamlı, derlem destekli bir dilbilimsel analiz platformudur. Sistem iki temel veri kaynağını bir araya getirir:

GTS — Gelişmiş Türkçe Sözlük

— madde, — anlam, — örnek cümle, — atasözü içeren sözlük veri tabanı. Gelişmiş Türkçe sözlük projesi kapsamında geliştirilen temel sözlük veri tabanıdır.

Derlem (T-BDLD) — Türkçe Bağlama Duyarlı Lematizasyon Derlemi

Yaklaşık — token (sözcük) ve — eşsiz lemma içeren büyük ölçekli Türkçe metin derlemi. Her sözcüğün bağlamına göre lematize edilmiş halini içerir.

Derlem sürekli güncellenip büyütüldüğü için bu sayılar anlık değişebilir.

GTS, Türkçenin yaşayan haritasını çıkarmak için sözlük bilgisini gerçek kullanım bağlamlarıyla birlikte okur. Sistem bu iki kaynağı karşılaştırarak yeni sözcük adayları, yeni anlam keşifleri, türetim aileleri, ek üretkenliği ve bağlamlaşma örüntüleri gibi zengin çıktılar üretir.

⚙️

Derlem Sürekli Güncellenir; Analiz Manuel ve İzlenebilir Çalışır

Derlem (T-BDLD) Türkçe Bağlama Duyarlı Lematizasyon Derlemi sabit bir kaynak değildir; yeni metinlerle sürekli zenginleştirilir ve büyütülür. Bu sayede sistemin ürettiği yeni sözcük adayları, anlam keşifleri ve türetim aileleri de zamanla güncellenir ve genişler.

Derlem yükleme, temizleme ve ekleme işlemleri yönetim arayüzünde izlenir; ana üretim analizi yönetici tarafından manuel başlatılabilir veya saatli derlem güncelleme açıksa Türkiye saatiyle belirlenen zamanda otomatik çalışır. Güncel üretim düzeninde 03.30 saatli görev, kendi anahtarı açıksa master otomasyon kapalı olsa bile manuel analizle aynı artımlı analiz yolunu çalıştırır; yalnız açıkça tam tarama istenirse derlem baştan okunur. Bu süreçte ana sayfanın üst kısmında canlı bir güncelleme çubuğu ve analiz adımları görünür hale gelir:

Derlem (T-BDLD) yerel CPU worker havuzuyla okunuyor…
Tek sözcüklü adaylar hazırlanıyor…
Çok sözcüklü adaylar hesaplanıyor…
Çok sözcüklü yüzey biçimleri toplanıyor…
Bağlamlaşma indeksi hesaplanıyor…
Morfolojik aileler oluşturuluyor (bu adım özellikle uzun sürer)
Binary önbellek ve alan/metin türü dağılımları güncelleniyor…
Sonuçlar derleniyor…

⏳ Bu aşamada kullanıcının analiz tamamlanana kadar bir süre beklemesi gerekir (derlem boyutuna göre birkaç dakika ile yarım saat arasında sürebilir). Analiz bittiğinde tüm sayfalar otomatik olarak yeni sonuçları göstermeye başlar.

Not: Özellikle morfolojik ailelerin işlenmesi birkaç dakikadan fazla zaman alabilir; çünkü yüz binlerce biçim üzerinde kök çıkarma, türetim zinciri kurma, ek üretkenlik hesaplama ve sahte türetim tespiti adımları yapılır. Hızlandırma aktif sunucunun yerel CPU worker havuzuyla yapılır.

2. Kısaltmalar Sözlüğü

Sistemde sıkça karşılaşacağınız kısaltmalar ve anlamları:

GTS Gelişmiş Türkçe Sözlük

Sistemdeki temel sözlük veri tabanı.

T-BDLD Derlem (T-BDLD) Türkçe Bağlama Duyarlı Lematizasyon Derlemi

Sürekli büyüyen, bağlam duyarlı lematize edilmiş çağdaş Türkçe kullanım derlemi.

Bİ Bağlamlaşma İndeksi

0–100 arası, bir sözcüğün derlemdeki bağlam zenginliğini ölçen puan.

PMI Pointwise Mutual Information

Karşılıklı Bilgi. İki sözcüğün birlikte görülme eğilimini ölçer.

NPMI Normalized Pointwise Mutual Information

Normalleştirilmiş Noktasal Karşılıklı Bilgi. -1 ile +1 arası ölçeklendirilmiş PMI.

PPMI Positive PMI

Pozitif PMI. Beklenenden zayıf birliktelikler sıfıra çekilir; ayırt edici sözcük-tür ilişkileri için kullanılır.

LogDice Logaritmik Dice Katsayısı

Sıklık farkına dayanıklı bir bağlaşıklık ölçütü. Teorik üst sınır 14.

TF-IDF Term Frequency × Inverse Document Frequency

Bir sözcüğün ilgili bağlamda güçlü, genel derlemde ise ayırt edici olup olmadığını ölçen ağırlıklandırma.

YS Yeni Sözcük Adayı

Derlemde geçen ancak GTS'te bulunmayan, sözlüğe eklenmesi değerlendirilebilecek sözcük.

POS Part of Speech / Söz Türü

Sözcüğün türü: ad (isim), fiil, sıfat, zarf, bağlaç, zamir vb.

BERT Bidirectional Encoder Representations from Transformers

Anlamsal benzerlik için kullanılan dil modeli (Türkçe BERT).

HDBSCAN Hierarchical Density-Based Spatial Clustering

Yeni anlam keşfinde kullanılan yoğunluk tabanlı kümeleme algoritması.

Worker Yerel CPU Worker Havuzu

Derlem okuma, aday toplama, bağlam ve önbellek hazırlama gibi ağır işleri sunucu işlemcilerine paylaştıran paralel yürütme katmanı.

Cache Önbellek

Sık kullanılan analiz sonuçlarının yeniden hesaplanmadan hızlı açılması için saklanan ara veri.

Öbekleşme Öbekleşme Oranı

Tek sözcüğün çok sözcüklü öbeklerde geçiş yoğunluğu (%0-100).

Yapım Eki Türetim Eki

Yeni sözcük türeten ek (-lık, -cı, -lı, -sız, -sal, -laş vb.).

Çekim Eki Çekim Eki

Sözcüğe dilbilgisel rol kazandıran ek (-lar, -ı, -de, -den, -mış).

Fiil Çatısı Ettirgen/Edilgen/Dönüşlü/İşteş

Fiil üzerindeki çatı ekleri: -tır (ettirgen), -ıl (edilgen), -ın (dönüşlü), -iş (işteş).

3. Sayfalar ve Kullanımları

📖

Her Sayfanın Kendi Kılavuzu Var

Aşağıda listelenen tüm sayfaların üst kısmında "📖 Bu Sayfa Nedir? — Kılavuz" başlıklı açılır kılavuz paneli bulunur. Tıklayarak açabilir, o sayfanın amacı, ne işe yaradığı, özel terimleri ve kullanım ipuçları hakkında hızlı bilgi alabilirsiniz. Bu genel kılavuz tüm sistemi kapsarken, sayfa içi kılavuzlar o sayfaya özeldir.

▸Ana Sayfa /

Sistemin giriş sayfası. GTS'nin ana fikri burada özetlenir: Türkçenin yaşayan haritası; sözlük, derlem ve bağlam tek yerde. Üst kısımda Genel Arama, Morfoloji, Derlem İstatistikleri, Dizin ve Raporlar gibi ana bölümlere geçiş düğmeleri; alt kısımda ise 4 ana liste sekmesi ve 17 çözümleyici araç bulunur.

GTS, Derlem (T-BDLD) ve yeni sözcük adaylarını birlikte tarayan birleşik arama önerileri
Yeni sözcük adaylarının canlı listesi ve keşif istatistikleri
Atasözleri, deyimler ve birleşik fiiller için T-BDLD yaygınlık kartları ve kümülatif grafikler
Benzer anlam arama, analoji, anlamsal alan, 3D harita, ağ grafiği
Anlam evrimi, çok anlamlılık, mecaz, entropi, bağlam dinamikleri

⬇️ Ana sayfa sekmeleri ve çözümleyici araçların ayrıntılı açıklaması için bu bölüme bakın.

▸Genel Arama /search

Tek bir arama kutusundan altı kaynakta birlikte arama:

Eşleşen Maddeler: GTS'de madde başı olarak bulunan sözcükler
Eşleşen Anlamlar: GTS anlam/tanım metinlerinde geçen sözcükler
Derlem (T-BDLD): Derlemde lemma veya çekimli biçim olarak geçen tüm sözcükler; bağlam gösterilmez, yalnız lemma + çekimli biçimler + sıklıklar listelenir
Yeni Sözcükler: Derlemden çıkarılmış aday sözcükler
Yeni Anlamlar: Keşfedilen anlam uzantıları
Raporlar: Anahtar sözcük eşleşmeli rapor sayfaları

Not: Derlem (T-BDLD) Sözlüğü (sözlükbilimsel tanımlı maddeler) yönetim konsolu oturumundan erişilir; genel aramaya dahil değildir.

Türkçe karakterler otomatik normalize edilir (çğıöşü → cgiosu).

Sonuç yoksa: Aranan sözcük GTS'te madde başı biçiminde tanımlı değilse, sistem yeni sözcük adayları arasında en yakın eşleşmeyi arar ve adayın sözlüğe alınma kararı bekleyip beklemediğini gösterir. Madde sayfalarındaki sıklık kartları Derlem (T-BDLD) yaygınlığı ve alan/metin türü dağılımı verisiyle desteklenir.

Derlem sekmesi: Aradığınız sözcük kalemler gibi çekimli bir biçimse, bağlı olduğu lemma (kalem) altında listelenir ve çekimli rozetiyle gösterilir. Her kayıtta sözcüğün GTS'te olup olmadığı GTS veya Yeni rozetiyle işaretlenir.

▸Hesaplamalı Türkçe Dil Bilgisi /hesaplamali-turkce-dil-bilgisi

GTS Hesaplamalı Türkçe Dil Bilgisi, 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; toplam cümle, 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 çekim eklerinin 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 kaynak grubunda 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 ile -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 kaynak grubunda 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 ve 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.

▸Madde Geçmişi ve Akademik Atıf /madde/<madde>

Her sözlük maddesinde güncel içeriğe bağlı kalıcı bir içerik sürüm kimliği, doğrulanabilen ilk kayıt ve son editoryal güncelleme tarihleri, tanım değişiklikleri ve akademik atıf metinleri bulunur.

Sürüm kimliği madde kimliğiyle güncel maddebaşı, tanım ve etiket içeriğinin SHA-256 özetinden oluşturulur; içerik değiştiğinde kimlik de değişir.
Olay çizelgesi GTS yönetim günlüğünden çıkarılır; kullanıcı adları, dosya yolları, işlem paketleri ve başka iç ayrıntılar kamuya açılmaz.
Eski temel maddelerin ilk yayımlanma tarihi doğrulanamıyorsa yapay tarih üretilmez; bunun yerine dijital kayıt tarihi ile belgelenmiş düzenlemeler ayrı gösterilir.
APA, MLA, Chicago ve ISO 690 biçimleri güncel sürüm kimliğini, madde bağlantısını ve erişim tarihini içerir.

▸Sorular ve Yanıtlar /sorular-ve-yanitlar

GTS maddelerini ve T-BDLD'nin canlı ölçümlerini soru biçiminde açıklayan kamuya açık bilgi alanıdır. Maddebaşları ile Anlamlar / Tanımlar ayrı süzülebilir; GTS'ye yeni eklenen sözcükler de yayımlanmış tanımlanabilirlik kanıtlarıyla kapsama alınır.

Madde, anlam, tanım, gönderme, köken ve çekimli biçim 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.

Yorum sınırı: 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.

▸Derlem İstatistikleri /derlem-alan-tur-istatistikleri

Derlem (T-BDLD) Türkçe Bağlama Duyarlı Lematizasyon Derlemi'nin bağlamsal alan ve metin türü analizleri (Bilim · Sanat · Teknoloji · Din · Siyaset · Ekonomi · Roman · Şiir · vd.). Sayfa 7 sekmeden oluşur:

Özet ve Kılavuz: Yöntem ve özet sayılar. Üst istatistik kartlarında metrik adları belirgin, değerler kırmızı ve hizalı gösterilir.
Derlem İstatistikleri: Her alan/türe ait ağırlık, hapax ve ayırt edicilik puanı yüksek sözcükler.
Sözcük Arama: Bir sözcüğün hangi alan/türlerde, hangi güven düzeyinde geçtiği.
Alan/Tür Kesişimi: Alanlar/türler arasındaki sözcük örtüşmesi.
Ek Bulgular: Hapax, türsüz sözcükler, uzun kuyruk.
Bulgular ve Yorum: Sayıların sözlükbilimsel okuması.
📏 Cümle Benzerliği (geometrik / TF-IDF kosinüs): tam tekrar oranı, medyan cümle uzunluğu, tür-token oranı (TTR), örneklem üzerinden cümle çiftlerinde ortalama / medyan / 90. ve 99. yüzdelik kosinüs benzerlikleri. "Çok benzer / orta benzer / az benzer" yakın komşu dağılımı derlemin tekrar/şablonik içerik düzeyini açığa çıkarır.

Alan/tür yöntemi: Tohum sözlük biçimleri Türkçe karakterleri korunmuş tam lemma eşleşmesi ve çok sözcüklü tohumlarla değerlendirilir. ASCII eşleme, gol/göl, süt/şut ve toz/töz gibi ayrı sözcükleri karıştırdığı için kullanılmaz. TF-IDF benzeri ağırlık, PPMI, birlikte geçiş sayısı, baskınlık ve güven kapıları birlikte kullanılır; bu yüzden "bir, ve, olmak" gibi genel sözcükler yüksek geçişe rağmen güvenli alan/tür etiketi almaz.

Cümle Benzerlik nasıl yorumlanır? Düşük ortalama kosinüs + düşük "çok benzer" oranı = derlem çeşitli ve sağlıklı. Yüksek "çok benzer" oranı (≥%5) yakın tekrar / şablonik içerik / web teaser tekrarı işareti olabilir. BERT/anlam vektörü kullanılmaz; saf TF-IDF + kosinüs ile hızlı hesaplanır. İlk hesaplama ~30-60 sn, sonuç 1 saat önbelleklenir.

▸Yeni Anlam Keşifleri /new-meanings

T-BDLD derlemi ile GTS karşılaştırılarak iki tür bulgu üretilir:

Yeni anlam adayları: GTS'te madde başı var ama derlemde yeni bağlamda kullanılıyor (ör. dil → programlama dili, şok → ekonomik sarsıntı).
Yeni terim/madde adayları: GTS'te hiç geçmeyen, derlemde yerleşmiş sözcükler (ör. dezenflasyon, algoritma, yapay zekâ).
Dışlanan denemeler: İlk taramada üretilen ama GTS'de zaten olduğu için veya kanıt yetersizliği nedeniyle listeye alınmayan kayıtlar (yöntem şeffaflığı için gösterilir).

Her kart için: önerilen tanım taslağı, GTS'deki mevcut anlamlar, derlem kanıtı (kanıt geçişi, kanıt cümlesi), tetikleyici sözcükler, eşdizimler, örnek cümleler ve alan/tür çözümlemesindeki yeri gösterilir. Tanımlar kalıp ifade olarak değil, modern sözlükbilim ölçütlerine uygun anlam açıklamaları olarak hazırlanır; son karar editöre aittir.

Güven düzeyleri: yüksek orta düşük yetersiz

Karar türleri: doğrudan alınmalı sözlükçü onayıyla izlenmeli dışla: kanıt yetersiz

⚠️ Yanlış pozitif olabilir. Bu sayfadaki tüm kayıtlar otomatik aday envanteridir. Bir sözcüğün listede olması, GTS'e kesin gireceği anlamına gelmez. Özellikle orta ve düşük güven kayıtları — eşdizim örüntüsüne göre üretildiği için — yanlış bağlam, yanlış anlam genişletmesi veya GTS'de zaten var olan bir anlamın tekrarı olabilir. Sözlüğe kabul için uzman sözlükçü denetimi zorunludur. Yalnızca doğrudan_alınmalı kararlı ve yüksek güven düzeyindeki kayıtlar görece güvenli; diğerleri sadece aday niteliğindedir.

▸Derlem-GTS Karşılaştırma /gts-varolanlar

Derlemde geçen ve GTS'te de bulunan sözcüklerin kullanım analizi. Her sözcük için iki sütun:

Sol (GTS): sözcüğün sözlükteki anlamı, özellik etiketleri
Sağ (Derlem): derlemdeki sıklığı, yüzey biçimleri, bağlamlaşma

Söz türüne göre filtreleme, sıklığa ya da bağlamlaşma indeksine göre sıralama yapılabilir.

▸Morfolojik Aile ve Türetim Ağı /morfoloji

Sözcük türetim ağaçları, yapım eki üretkenliği ve çekim eki dağılımı. Beş sekme:

Aile Arama: Bir sözcüğü girince tüm akraba sözcükleri ağaç yapısıyla gösterir (göz → gözlü → gözlük → gözlükçü). Kaynak filtresi ile (Tümü / Yalnız GTS / Yalnız Yeni Sözcükler / Yalnız Derlem) üye ayrımı yapılabilir.
Yapım Ek Üretkenliği: Her yapım (türetim) ekinin kaç farklı köke bağlandığı; "-lık, -cı, -lı" gibi eklerin verimliliği.
Çekim Ekleri: Çekim eklerinin kategoriye göre (Ad Durum Ekleri, İyelik, Kişi, Çoğul, Zaman, Kip, Fiilimsi, Diğer) dağılımı. Her kategori için toplam kullanım, farklı sözcük sayısı, ek biçimleri ve örnek sözcükler sunulur. Üstte grafik (tümünde pasta, tek kategoride çubuk), ayrıca arama kutusu (etiket veya ek biçimi), kaynak filtresi ve kategori filtresi birlikte kullanılabilir.
Morfolojik Komşuluk: Bir sözcüğün bir türetim adımı uzağındaki akrabaları (ebeveyn, kardeş, türev). Kaynak filtresi ile üye grubu seçilebilir. Ayrıca aranan sözcüğün çekim eki dökümü (hangi çekim eklerini ne sıklıkta aldığı) altta panele eklenir.
Sorunlu Türetimler: Hayalet kök veya ünlü uyumu ihlali içeren sahte türetim adayları.

Yapım vs. Çekim: Yapım ekleri yeni sözcük üretir (-lık, -cı, -lı); çekim ekleri dilbilgisel rol belirler (-lar, -ı, -de, -dı, -mış). Sistem bu iki grubu ayrı ayrı analiz eder.

Kaynak filtreleri (Aile, Komşuluk, Çekim Ekleri sekmelerinde):
• GTS GTS sözlükte madde olan lemmalar
• Yeni Sözcük YS adayı işareti taşıyan lemmalar
• Yalnız Derlem ikisine de girmeyen (henüz sınıflandırılmamış) derlem lemmaları

▸Derlem (T-BDLD) — Bağlamsal Alan ve Metin Türü Dağılımları /derlem-tur-dagilimi

Derlemdeki her sözcüğün hangi bağlamsal alan ya da metin türüne ne ölçüde yakın durduğunu gösterir. Sözcük başına birincil alan/tür, güven düzeyi, alan/tür entropisi ve alan/türlere göre baskınlık / PPMI / puan üçlüsü sunulur.

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.

Yedi sekme:

Özet ve Kılavuz: Genel istatistikler (toplam cümle, TTR, ortalama cümle uzunluğu, cümle uzunluğu yüzdelikleri), özel ad süzgeci raporu ve yöntem açıklaması. Üst özet kartlarında metrik adları koyu, sayısal değerler kırmızı ve hizalı gösterilir.
Derlem İstatistikleri: Bağlamsal alanların ve metin türlerinin ayrı gruplarda kart görünümü. Karta tıklanınca ilgili sınıfın tohum sözcükleri, güven düzeyi dağılımı ve ayırt edicilik puanı yüksek 500 sözcüğü listelenir (arama + sayfalama).
Sözcük Arama: 6.003.511 sözcük arasında arama; alan/tür filtresi, güven düzeyi filtresi ve sıralama seçenekleri. Sözcüğe tıklanınca tüm alan/türlerdeki skorlar çubuk grafikle gösterilir.
Alan/Tür Kesişimi: Aynı cümlede birden fazla sınıfın kanıtlarının birlikte geçtiği durumların güncel taksonomiye göre üretilen ısı haritası ve sıralı tablosu. Eşik ayarlanabilir.
Ek Bulgular: En sık sözlük biçimleri, en uzun biçimler, tek alan/türe en güçlü bağlanan sözcükler, alanlar/türler arası dağınık sözcükler (entropisi yüksek) ve en sık alan/tür birleşimleri.
Bulgular ve Yorum: Sayısal sonuçların sözlükbilimsel ve derlem niteliği açısından kısa okuması.
Cümle Benzerliği: TF-IDF + kosinüs ile tam tekrar, yakın tekrar ve şablonik içerik düzeyi hakkında hızlı kalite göstergeleri.

Önemli sınırlılık: Alan/tür etiketleri sözlüğün ontolojik sınıfı değil, derlemdeki bağlamsal kullanım alanı ya da metin türüdür. Örn. "mektup" hukuk bağlamında sık geçse bile ontolojik olarak bir hukuk sözcüğü değildir. Veri yorumlanırken bu bağlamsallık göz önünde tutulmalıdır.

Özel ad süzgeci: Yaklaşık 2,7 milyon geçiş (ham sözcük geçişinin ~%15'i) büyük harfli ve kısaltma olarak görüldüğü için bu analizden dışlanmıştır. Bu sayede alan/türler, özel adların kirliliği olmadan ortak sözcüklere göre hesaplanır.

Yöntem güncellemesi: Tohum biçimler Türkçe karakterleri korunmuş tam lemma ve çok sözcüklü 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. Arama sonuçlarındaki 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.

▸Derlem (T-BDLD) Sözlüğü (yönetim konsolu — geliştirme aşamasında)

Erişim: Bu sözlük yönetim konsolu oturumundan erişilir. Tanımlar yapay zekâ destekli sözlükbilimsel taslak olarak üretildiği için geliştirme-iyileştirme aşamasındadır; editörler sayfada her maddeye not ekleyebilir, notlarla birlikte sözlüğün tamamını JSON olarak dışarı aktarabilir.

Derlem (T-BDLD) Türkçe Bağlama Duyarlı Lematizasyon Derlemi üzerinde GTS'ten bağımsız, sözlükbilimsel ilkelere göre hazırlanmış araştırma sözlüğüdür. Derlem bağlamlarından çıkarılır; çekimli yüzey biçimler ayrı madde yapılmaz.

İki bölüm:

Tanımlı Maddeler: Yeterli sözlükbilimsel güven oluşmuş, sözlük tanımı verilmiş lemmalar.
Aday Lemmalar: Madde başı biçimi sözlük lemması için güvenli görülmeyen veya çekimli/yabancı/parçalı biçim olasılığı olan kayıtlar (tanım verilmez, kanıt kümesi olarak tutulur).

Sayfa yapısı:

Genel İstatistikler paneli: toplam benzersiz biçim, tanımlı/aday oranı, üretim tarihi ve taslak üretim bilgisi.
Dağılım kartları: tanım güveni (yüksek/orta/düşük), tanım türü, söz türü, alan.
Filtreler: arama + söz türü + alan + tanım güveni + sıklık bandı + sıralama.
Tanımlı Maddeler listesi: satıra tıklayınca detay + editör notu girişi açılır.
JSON Dışarı Aktar: üst köşedeki buton — tüm tanımlar + adaylar + editör notları birleşik bir JSON dosyasına indirilir.

Tanımlı madde detayında verilen bilgiler:

Tanımlar: anlam no, tanım metni, tanım biçimi, tanım türü, tanım güveni ve üretim bilgisi.
Örnek cümleler: güvenlik filtresinden geçmiş nötr sözlük örnekleri.
Sıklık: toplam geçiş, cümle sıklığı, göreli (milyonda) oran, sıklık bandı.
Alan/Tür: birincil alan/tür, alan/tür durumu (tek alan/tür/baskın/karışık/genel), güven düzeyi, alan/tür entropisi, skor tablosu.
Eşdizimler: sol/sağ bağlamdaki en sık komşular (pill formatı).
Editör Notu: madde için serbest metin not. Kaydedildiğinde kullanıcı adı ve tarih otomatik eklenir; satırda 📝 Notlu rozetiyle görünür.

Sözlükbilimsel ilkeler: Tanımlar "derlemde geçiyor / bağlamda" gibi yöntem ifadeleri içermez; kalıp ifade değil, anlamı açıklayan modern sözlük tanımı olarak kurulur. Üretim bilgisi tanım cümlesinde değil ayrı alanda verilir. Yeterli güven yoksa sahte tanım üretilmez; aday olarak ayrılır. Özel adlar bu sözlüğe dahil değildir. Örnekler kişi/kurum/ideoloji bakımından süzülür.

Tanım güveni dağılımı: Yüksek, orta ve düşük güven düzeyleri ayrı izlenir. Düşük güvenli tanımlar öncelikli olarak editör notuyla düzeltme önerisine açılmalıdır.

Sınırlılık: Tanımlar otomatik üretim. Bu sözlük bir araştırma kaynağıdır; TDK'nın normatif sözlüğünün yerine geçmez, onun betimleyici karşılaştırma kaynağıdır. Tanımlar iyileştikçe notlu export ile sürüm hâline getirilmesi planlanmaktadır.

Teknik not: Tanımlı maddeler sayfa açılışında arka planda yüklenir; aday lemma havuzu gerektiğinde çağrılır. Editör notları atomik biçimde saklanır ve dışa aktarımda tanım verisiyle birlikte verilir.

▸Raporlar /reports

Derlem (T-BDLD) ile GTS karşılaştırmasını iki güncel raporda özetler: Yeni Sözcükler Raporu ve Yeni Anlam Keşifleri Raporu.

Yeni sözcük adaylarının söz türü, tek/çok sözcüklü yapı, alan, sıklık, anlamlılık ve bağlamlaşma dağılımları.
Yeni anlam ve yeni terim adaylarının kategori, güven düzeyi, karar türü ve kanıt geçişi dağılımları.
“Bulgular Ne Anlama Geliyor?” bölümleri: grafiklerdeki oranların nasıl yorumlanacağını güncel veriye göre açıklar.
Kural tabanlı içgörüler: derlem yeniden analiz edildiğinde aday sayıları, baskın alanlar ve yorum metinleri de yenilenir.

▸GTS Editör İşlemleri /yeni-eklenenler

GTS sözlüğüne yapılan editörlük işlemlerini ve yeni sözcük eklemelerini en son kayıt üstte olacak biçimde gösterir. Sayfa yalnız işlem günlüğü değil, yeni sözcüklerin sözlüğe giriş gerekçesini de görünür kılan bir denetim alanıdır.

Yeni sözcükler ＋ YZ Tanım Ekleme etiketiyle görünür; teknik kabul kayıtları kullanıcıya ayrı bir işlem türü olarak yansıtılmaz.
Kartlarda madde başı, söz türü, konu/alan etiketi, tanım, tanım kaynağı ve zaman damgası birlikte verilir.
Derlem kanıtı kartı T-BDLD'den gelir: toplam geçiş, farklı cümle sayısı, milyon başına oran, yaygınlık bandı, sıra/yüzdelik ve öne çıkan biçimler gösterilir.
Derlem kanıtları sayfayı yavaşlatmamak için liste yüklendikten sonra kart bazında hesaplanır; hesaplama sırasında ilerleme çubuğu görünür.
Konu etiketleri madde adı ve tanım ipuçlarından türetilir; normatif alan sınıfı değildir. Seslenme ve hitap etiketi yalnız açık seslenme biçimlerinde kullanılmalıdır.
Standart ekleme akışında söz türü, alan etiketi, derlem kanıtı, tanım kaynağı ve yeni sözcük sınıflandırıcısına pozitif etiket birlikte doğrulanır.

4. Temel Kavramlar

Lemma (Lema) — Sözcüğün Sözlük Biçimi

Lemma (Türkçede "lema" olarak da geçer), bir sözcüğün farklı çekim ve türetim biçimlerini temsil eden sözlük biçimi, yani madde başıdır. Örneğin kitabın, kitaplar, kitaplık, kitaba gibi biçimlerin hepsi "kitap" lemmasıyla; geldim, gelirim, gelecek, gelenler, gelemezdik gibi biçimlerin hepsi "gelmek" lemmasıyla temsil edilir.

Lemma ile Yüzey Biçimi Arasındaki Fark

Yüzey biçimi (token): Metinde aynen geçen söz biçimi (ör. kitabımdan).
Lemma (lema): Bu biçimin sözlükteki madde başı karşılığı (ör. kitap).
Kök: Türetim ekleri de çıkarılmış en küçük anlamlı birim (ör. gözlük → kök: göz).

Lemma, kökten farklı olarak türetim eklerini korur; yalnızca çekim eklerini atar. Sözlükbilim açısından asıl birim lemmadır.

Değerlik (Valency) — Sözlükbirimin Tamlayıcı Yapısı

Değerlik, bir sözlükbirimin çevresinde kaç katılımcı veya tamlayıcı için yer açtığını, bunları hangi dil bilgisel biçimlerle seçtiğini ve birlikte hangi kullanım çerçevelerini kurduğunu gösterir. Fiillerde özne ve nesne türleri; ad ve sıfatlarda ise durum ekli, ilgeçli veya yan tümce biçimindeki tamlayıcılar bu yapının parçası olabilir.

Neler Çözümlenir?

Belirtme, yönelme, bulunma, çıkma, vasıta, ilgi ve eşitlik durumlu tamlayıcılar.
için, gibi, göre, rağmen, hakkında gibi ilgeçlerle kurulan tamlayıcılar.
-mak/-mek, -ma/-me, diye ve ki ile kurulan yan tümce tamlayıcıları.
Tekli sözcükler ile öbek, tamlama ve birleşik fiillerin bütün olarak dış çevresi.

Nasıl Yorumlanır?

Çekirdek eğilim, farklı belgelerde sık ve kararlı biçimde görülen yönetim örüntüsüdür.
Güçlü eğilim, belirgin fakat çekirdek düzeyine ulaşmayan tamlayıcı seçimini gösterir.
Seçimlik ve seyrek, daha düşük yayılımlı gerçekleşmelerdir.
Çevresel kullanım, zaman, yer veya araç bildirebilen fakat sözlükbirimce yönetildiği gösterilemeyen öğedir.

Canlı Hesaplama Algoritması

Aranan tekli veya çok sözcüklü birimin yüzey ve lema dizileri ClickHouse üzerinde hizalanır.
Çok sözcüklü birim tek hedef aralığı sayılır; kendi içindeki sözcükler tamlayıcı kanıtına katılmaz.
Hedefin yakınındaki açık durum ekleri, ilgeçler ve yan tümce biçimleri çıkarılır; cümle sınırı ve araya giren başka yüklemler yanlış bağlanmayı engeller.
Her kanıt; uzaklık, sağ-sol yönü, belge ve kaynak çeşitliliği, gerçekleşme çeşitliliği ve Wilson güven alt sınırıyla ağırlıklandırılır.
Tamlayıcıların birlikte görünüşünden değerlik çerçeveleri kurulur; Shannon entropisi çerçeve çeşitliliğini, kararlılık indeksi örüntünün düzenliliğini gösterir.
Kanıt miktarı ve kaynak yayılımı güven puanını; çekirdek ve güçlü yönetilen yuvalar ise tahmini değerlik aralığını belirler.

Türkçede özne çoğu zaman yüzeyde söylenmediği için fiillerin taban değerliğinde yalın veya örtük özne hesaba katılır. Buna karşılık çekirdek ve güçlü etiketleri mutlak dil bilgisel zorunluluk değil, canlı derlemde gözlenen sözlüksel yönetim eğilimleridir. Kanıt yetersizse sistem yapay bir sayı üretmez ve “belirgin yönetim yok” sonucunu verir. Yeni cümleler derleme yazıldığında ClickHouse canlı imzası değişir ve profil manuel analiz beklemeden yenilenir.

Lematizasyon — Sözcüğü Sözlük Biçimine Dönüştürme

Lematizasyon (lemmatization), bir metindeki her söz biçiminin sözlük biçimine (lemmasına) indirgenmesi işlemidir. Örneğin "Kitaplarımı aldım ve okudum" cümlesi lematize edildiğinde "kitap almak ve okumak" biçimine dönüşür. Bu işlem, çekim eklerinin atılması, düzensiz biçimlerin çözülmesi ve sözcüklerin temel biçimde birleştirilmesi anlamına gelir.

Lematizasyon vs. Gövdeleme (Stemming)

Lematizasyon, dilbilimsel bilgi kullanarak doğru sözlük biçimini üretir. Gövdeleme ise kural tabanlı kesmedir ve çoğu zaman gerçek bir sözcük üretmez ("kitaplarımız" → gövdeleme: "kitapla"; lematizasyon: "kitap"). Lematizasyon, hem daha kesin hem de daha yavaştır.

Lematizasyonun Türkçe Açısından Önemi ve Zorluğu

Türkçe, eklemeli (sondan eklemeli) bir dildir. Bir sözcük kökü, üst üste eklenen çekim ve türetim ekleriyle onlarca, bazen yüzlerce farklı biçime bürünebilir. İngilizce gibi az çekimli dillerde lematizasyon görece basittir (cats → cat, running → run); ancak Türkçe, lematizasyonu zorlu ve kritik kılan bazı özelliklere sahiptir:

Türkçe'de Zorluk Kaynakları

Biçimbirim yığılması: Tek sözcük 10+ ek alabilir (Avrupalılaştıramadıklarımızdanmışsınızcasına).
Ünlü uyumu ve ünlü/ünsüz değişmeleri: Ek biçimleri sesçil olarak değişir (-lar/-ler, -dan/-den, -da/-de/-ta/-te).
Ünsüz yumuşaması: kitap → kitabın, ağaç → ağacın.
Ünlü düşmesi: burun → burnu, oğul → oğlu.
Yabancı kökenli sözcükler: hukuk → hukuku (yumuşama yok), cevap → cevabı (yumuşama var) — düzensiz.
Birleşik fiiller ve yardımcı fiil yapıları: yardım etmek, karar vermek, kaybolmak — parçalar arasındaki ilişki bağlamsaldır.
Ayırt edilemez biçimler: gül sözcüğü hem ad (çiçek) hem fiil (gülmek) olabilir; yalnızca bağlam bunu belirler.

Neden Kritik Önem Taşır?

Derlemsel çalışmalarda temel birim: Sıklık sayımı, kolokasyon ve anlam analizi lemma düzeyinde yapılmalıdır.
Sözlük hazırlığında: Madde başları lemma biçiminde tutulur.
Makine çevirisi ve NLP: Doğru lemma, doğru karşılık üretimi demektir.
Anlam analizi: BERT gibi modellerin bile lematizasyonla birlikte kullanımı daha tutarlı sonuçlar üretir.
Arama motorlarında: "gelmek" araması geldim, geliyor, gelecek sonuçlarını getirmelidir.

T-BDLD'nin Rolü

Bu sistemde kullanılan Derlem (T-BDLD) Türkçe Bağlama Duyarlı Lematizasyon Derlemi, her sözcüğün bağlamına göre doğru lemmasının çözülmüş olduğu sürekli büyüyen bir veri kümesidir. "Bağlama duyarlılık", özellikle gül (çiçek/gülmek), kaz (hayvan/kazmak) gibi ikiz biçimlerin bağlamdan doğru ayrıştırılması anlamına gelir. Bu, Türkçe için en büyük lematizasyon güçlüklerinden birini çözer.

Lematizasyon Olmasaydı Neler Olurdu?

Lematizasyon yapılmadan yürütülen bir derlemsel çalışma, Türkçe gibi eklemeli bir dilde ciddi sorunlara yol açar:

1. Sıklık dağılımı bozulur. kitap, kitabı, kitaplar, kitaplık, kitaplarımız biçimleri ayrı sözcük gibi sayılır. Gerçekte 500 kez geçen "kitap" lemması, onlarca farklı biçim olarak 30–40'ar kez görünür; sözcük sıralaması yanıltıcı hale gelir.

2. Sözlük karşılaştırması çöker. GTS'de gelmek maddesi vardır; ancak derlemde geldim, geliyor, gelmişiz biçimleri geçer. Lematize edilmezse bu biçimler GTS'te bulunamaz ve yanlışlıkla "yeni sözcük" olarak işaretlenir.

3. Kolokasyon (sözcük birliktelikleri) tespit edilemez. "yardım etmek" ile "yardım ettim, yardım edecek, yardım etmişler" ayrı öbekler gibi görünür; PMI, NPMI gibi istatistikler yanılır.

4. Anlam analizi sapar. BERT tabanlı vektörleştirme bile lematizasyon yapılmadığında çekim eklerinin gürültüsünü öğrenir; benzer anlamlı sözcüklerin vektörleri uzaklaşır.

5. Yeni sözcük keşfi anlamsızlaşır. Lematize edilmemiş bir metinde teknolojikleştirebileceklerimizden biçimi "yeni bir sözcük" gibi görünür; oysa bu, teknolojik sıfatının çekimli biçimidir.

6. Arama ve erişilebilirlik bozulur. Kullanıcı "kitap" arar, ancak sistem yalnızca bu tam biçimi bulur; "kitabı, kitaplar, kitaplık" sonuçlarını geri getiremez.

7. Akademik çalışmalar güvenilirliğini yitirir. Söz varlığı ölçümleri, sıklık çalışmaları, leksikon tasarımı gibi tüm alanlar yanıltıcı veriler üretir.

Lematizasyon, eklemeli dillerde derlemsel ve sözlükbilimsel çalışmaların olmazsa olmaz ön koşuludur. Bu sistemin tüm analizleri (yeni sözcük keşfi, yeni anlam keşfi, kolokasyon analizi, kapsama oranı), T-BDLD'nin bağlam-duyarlı lematizasyon çıktısı üzerine temellendirilmiştir.

Yeni Sözcüklerin Bulunması ve Tanımlanması

GTS'de yeni sözcük, canlı derlemde doğal kullanım kanıtı bulunan fakat sözlüğün etkin maddeleri, madde içi birleşikleri, kalıp sözleri, parantezli seçenekleri ve güvenli yazım değişkeleri arasında karşılanmayan tek veya çok sözcüklü sözlükbirim adayıdır. Buradaki yeni, biçimin yakın zamanda türetildiğini değil, GTS'de henüz bağımsız madde olarak temsil edilmediğini bildirir.

Yöntem açıklığı ve koruma ilkesi: Aday belirlemede çok katmanlı kalite filtreleri kullanılır. Kılavuz, bu filtrelerin amacını ve karar sürecindeki yerini açıklar; ancak iç kural listeleri, kesin eşikler ve kötüye kullanılarak gürültülü aday üretmeye yarayabilecek uygulama ayrıntıları yayımlanmaz. Hiçbir aday yalnız sıklığı yüksek olduğu veya üretken bir ek taşıdığı için kendiliğinden sözlüğe alınmaz.

Aday bulma akışı

Canlı veri birleşimi: Daha önce oluşturulmuş aday havuzu ile derleme sonradan eklenen bütün cümleler birlikte okunur. Böylece daha önce bağlamı yetersiz kalan bir biçim, yeni tanıklarla yeniden değerlendirilebilir.
Tekli ve öbek yolları: Tek sözcüklü biçimler ile öbek, tamlama, deyimleşmiş yapı ve birleşik fiil olabilecek çok sözcüklü diziler ayrı sıralanır; iki yapı türüne aynı karar mantığı uygulanmaz.
Biçim ve lema birleştirmesi: Yüzey biçimleri bağlama duyarlı lema çözümlemeleriyle eşleştirilir. Amaç köke inmek değil, cümlede gerçekleşen doğru sözlükbirimi bulmaktır.
Kalite süzme: Otomatik kalite filtreleri aday evrenini daraltır. Süzme sonucu doğrudan kabul kararı değildir; yalnız editoryal incelemeye ayrılacak kayıtları önceliklendirir.
Sözlük çakışması denetimi: GTS'nin güncel maddeleri yanında parantezli biçimler, birleşikler, deyimler, göndermeler, yazım değişkeleri, daha önce reddedilenler ve geri çekilenler de denetlenir. Mevcut bir yapının yinelenmesi yeni madde sayılmaz.
Derlem kanıtı toplama: Adayın cümleleri, belge ve kaynak yayılımı, ilk ve son görünümü, yüzey değişkeleri, söz türü davranışı ve yakın bağlamları çıkarılır. Yinelenen metinler bağımsız tanık gibi sayılmaz.
Tekli aday denetimi: Biçimin yalnız çekimlenmiş bir yüzey mi yoksa bağımsız anlam ve kullanıma sahip bir sözlükbirim mi olduğu bağlam içinde sınanır. Türkçenin üretken ekleri destekleyici kanıttır, tek başına kabul gerekçesi değildir.
Öbek ve tamlama denetimi: Birlikte görünme gücü, bileşenlerin kararlı sırası, anlam bütünlüğü, farklı cümlelere taşınabilme ve belirli bir kavramı adlandırma işlevi birlikte aranır. Serbestçe kurulabilen her sözcük dizisi sözlükbirim kabul edilmez.
Yerleşiklik ve tanımlanabilirlik: Kullanımın farklı belge ve kaynaklara yayılması ile tanıklardan bağlam dışına taşınabilir bir anlam çekirdeği çıkarılabilmesi ayrı ayrı değerlendirilir.
Editoryal karar: Kanıtı güçlü aday yayıma hazırlanır; bağlamı henüz yetersiz olan izlemeye bırakılır, sözlükbirim olmadığı anlaşılan kayıt reddedilir. Hedef sayıya ulaşmak için kanıtı zayıf aday eklenmez.

Kanıt paketinde neler bulunur?

Birbirinden bağımsız ve doğal bağlam cümleleri
Belge, kaynak, alan, metin türü ve zaman yayılımı
Lema, yüzey biçimi ve söz türü çözümlemeleri
Tekli yapılarda türetim, çok sözcüklü yapılarda birliktelik kanıtı
GTS'de mevcut olma, yazım değişkesi ve önceki karar denetimi
Ortak anlam çekirdeği, üst kavram ve ayırıcı özellikler

Kanıt nasıl yorumlanır?

Sıklık, kullanımın varlığını destekler; sözlükbirimliği tek başına kanıtlamaz.
Kaynak çeşitliliği, aynı metnin yinelenmesinden daha güçlü kanıttır.
Bağlam çeşitliliği anlamın taşınabilirliğini; kararlı ortak çekirdek ise tanımlanabilirliği destekler.
Düşük sıklık otomatik ret değildir; ancak yerleşiklik hakkındaki iddiayı sınırlar.
Alan etiketi sözcüğün özü değil, derlemde baskınlaştığı kullanım çevresidir.
Canlı veri büyüdükçe kanıt kartları yeniden hesaplanabilir.

Tanım yazma ve doğrulama akışı

Tanıkları anlamlara ayırma: Adayın bütün örnekleri birlikte okunur; aynı biçimin farklı anlamları birbirine karıştırılmaz.
Dil bilgisel görev: Söz türü, kullanım görevi ve çok sözcüklü yapılarda birimin sınırı cümleler üzerinden belirlenir.
Anlam çekirdeği: Tanıklarda ortak kalan anlam, ait olduğu üst kavram ve yakın yapılardan ayıran özellikler çıkarılır.
Özgün tanım taslağı: Tanım başka bir sözlükten alınmaz; derlem kanıtından özgün olarak yazılır. Maddebaşı tanım içinde yinelenmez, mekanik kalıplardan kaçınılır ve açıklama gereksiz kısaltılmaz.
Bağlamdan bağımsızlaştırma: Tek bir kişi, yer, olay veya cümleye özgü ayrıntılar çıkarılır; tanım aynı anlamdaki başka doğal kullanımlara uygulanabilir duruma getirilir.
Üç geçişli denetim: Kanıt çıkarımı, tanım kurma ve tanımı yeniden tanıklara bağlama işlemleri ayrı yürütülür. Kanıtta bulunmayan hiçbir özellik tanımda tutulmaz.
Sözlükçülük denetimi: Açıklık, kapsam, döngüsüzlük, ikame edilebilirlik, tarafsızlık, yazım, noktalama ve tanımın maddebaşıyla uyumu gözden geçirilir.
Özgünlük ve üretim izi: Tanımın sözlük içi benzerliği, bağlam cümlelerinden bağımsızlığı ve üretim kaydı denetlenir; model, editoryal paket ve Türkiye saatiyle işlem zamanı kayda geçirilir.
Güvenli yayın: Yayın öncesi mevcut madde denetimi yeniden yapılır. Onaylanan kayıt güncel sözlük sürümüne eklenir; tanımlanabilirlik kanıtı ve derlem ölçümleri kamu sayfalarına yansır.

Yayın sonrasında ne olur?

Tanım sözlük kaydı olarak sürümlenir; ekleme zamanı, hazırlayan model, editoryal işlem ve kanıt paketi izlenebilir biçimde saklanır. Kullanıcı maddeyi sorguladığında tanım sabit sözlük içeriğinden, sıklık, son görülme, bağlam dinamikleri, alan/tür yayılımı, değerlik ve ağ ilişkileri ise büyümeyi sürdüren canlı derlemden gelir. Sonraki veriler önceki kararı zayıflatırsa madde düzeltilebilir veya geri çekilebilir; önceki ret ve geri çekme kayıtları yeni turlarda yeniden yinelenmeyi önler.

🔗 Yeni Sözcük Geometrik Benzerliği (bağlam vektörü kosinüsü)

Yönetim Konsolu'ndaki Yeni Sözcük Denetim sekmesinde bir sözcük başlığına tıklandığında açılan panelde, ilgili adayla en benzer kullanılan diğer aday sözcükler rozet halinde listelenir.

Yöntem (BERT/anlam vektörü gerektirmez)

Bağlam vektörü: Her aday için derlemde solunda/sağında geçen sözcüklerin sayım vektörü oluşturulur (en sık 200 komşu).
L2 normalize: Her vektör birim uzunluğa indirgenir; sıklık farkı sonucu çarpıtmaz.
Kosinüs benzerliği: Hedef vektör ile diğer adayların vektörleri arasında kosinüs hesaplanır; en yüksek K aday döndürülür.
Filtre: En az 3 farklı komşusu olmayan adaylar atlanır (sinyal güvenilmez).

Pratikte: brendi tıklandığında viski, rakı, votka, konyak gibi aynı sintaktik konumlarda geçen adaylar üst sıralarda görünür. Rozet üzerinde gösterilen yüzde, kosinüs benzerlik oranıdır (%80 ≈ aynı bağlamda kullanım, %30 ≈ kısmi örtüşme).

Hesaplama hızlıdır (~10-50 ms her sorgu); ilk istek geldiğinde tüm aday lemaların vektörleri lazy olarak ~1-3 sn içinde indekslenir, sonraki sorgular anlıktır.

Bağlamlaşma İndeksi (Bİ) 0 – 100

Bir sözcüğün derlemdeki bağlam zenginliğini ölçen bileşik bir puandır. Şu üç bileşenden hesaplanır:

Komşu çeşitliliği: Sözcüğün yanında görünen farklı sözcüklerin sayısı
Dağılım dengesi (entropi): Komşuların kullanım dağılımının ne kadar dengeli olduğu
Kullanım desteği: Sözcüğün ilk ve son görüldüğü satır arasındaki yayılım

Sonuç üç banda ayrılır:

Dar (0–41): Sınırlı bağlam, belirli kalıplarda görünür Orta (42–65): Dengeli bağlam Geniş (66–100): Zengin bağlam ağı

Yüksek Bİ → sözcük çok çeşitli bağlamlarda kullanılıyor → sözlükleşmeye olgun bir aday.

PMI, NPMI, LogDice ve Cümle Sıklığı — Bağlaşıklık Ölçütleri

İki veya daha fazla sözcüğün rastgele mi yoksa kalıplaşmış mı birlikte kullanıldığını ölçerler. Çok sözcüklü öbek tespitinde ve yeni sözcük eşdizimliliklerinde kullanılır.

PMI (Pointwise Mutual Information — Karşılıklı Bilgi)

İki sözcüğün birlikte görülme olasılığının, bağımsız görülme olasılıklarının çarpımına oranının logaritmasıdır.

PMI = log₂( P(X,Y) / (P(X) · P(Y)) )

Yüksek PMI → kalıplaşmış öbek. Ortalama ≈ 17,67.

NPMI (Normalized Pointwise Mutual Information — Normalleştirilmiş Noktasal Karşılıklı Bilgi)

PMI'ın -1 ile +1 aralığına normalleştirilmiş biçimi. Farklı sıklıktaki eşdizimleri karşılaştırmayı ve yorumlamayı kolaylaştırır.

+1'e yakın → mükemmel bağlaşıklık. 0 → bağımsızlık. Ortalama ≈ 0,86.

LogDice (Logaritmik Dice Katsayısı)

Sıklık farkına dayanıklı bir ölçüt. Nadir ve sık sözcükleri daha adil karşılaştırır.

Teorik üst sınır 14. >10 → çok güçlü bağlaşıklık. Ortalama ≈ 6,58.

Cümle Sıklığı

Bir eşdizimin kaç farklı cümlede geçtiğini gösterir. Aynı metin parçasında çok tekrar eden bir kalıp ile farklı bağlamlarda yaşayan bir kalıbı ayırmaya yardım eder.

Yüksek cümle sıklığı → birliktelik tekil bir tekrar değil, derlem geneline yayılmış kullanım olabilir.

Yeni Sözcük Eşdizim Skoru Nasıl Okunur?

Sistem yeni sözcük eşdizimlerinde NPMI (Normalized Pointwise Mutual Information — Normalleştirilmiş Noktasal Karşılıklı Bilgi) + LogDice + cümle sıklığı bileşimini kullanır. NPMI birlikteliğin rastlantıdan ne kadar uzak olduğunu, LogDice birlikteliğin sıklığa karşı ne kadar dengeli olduğunu, cümle sıklığı ise bu birlikteliğin kaç farklı cümleye yayıldığını gösterir. GTS'te bulunan çok sözcüklü birimler doğrudan güçlü kanıt sayılır; GTS'te olmayanlar istatistiksel eşiklerden geçerse En anlamlı eşdizimler bölümüne alınır, aksi durumda Henüz anlamsız eşdizimler bölümünde izlenir.

Türetim Ailesi

Aynı kökten türeyen tüm sözcükleri bir arada gösteren morfolojik yapıdır. Örnek: göz → gözlü → gözlük → gözlükçü → gözlükçülük.

Her aile üyesi için üç durumdan biri belirlenir:

GTS — sözcük GTS sözlükte mevcut
YS — Yeni Sözcük Adayı (sadece derlemde, sözlükte yok)
D — Derlemde geçiyor ama aday listesinde değil

Ek Üretkenliği

Bir türetim ekinin kaç farklı köke eklenebildiğinin ölçüsü. "-lık" eki gibi çok üretken ekler binlerce sözcük türetirken "-daş" gibi daha az üretken ekler yüzlerle sınırlı kalır.

Bir ekin yalnızca derlemde gördüğümüz yeni köklere eklenmesi, o ekin hâlâ aktif bir türetim aracı olduğunu gösterir. Bu, dilin canlılığını ölçmenin yollarından biridir.

Öbekleşme (Phrase Formation)

Bir tek sözcüğün, derlemde diğer sözcüklerle birlikte kalıplaşmış öbekler oluşturma eğilimi. Örneğin "rahatsız" sözcüğü, derlemde "rahatsız edici", "rahatsız olmak" gibi çok sözcüklü biçimlerde sistematik olarak geçiyorsa bu sözcük yüksek öbekleşme gösteriyor demektir.

Nasıl Ölçülür?

Bir tek sözcüğün öbekleşme oranı şu formülle hesaplanır:

Öbekleşme Oranı = (o sözcüğü içeren öbeklerin toplam sıklığı) / (sözcüğün tek başına sıklığı)

Örnek: "edici" tek başına 823 kez geçiyor. İçinde bulunduğu "rahatsız edici" (45), "kurum edici" (23)... öbeklerinin toplamı 180 ise, öbekleşme oranı 180/823 ≈ %22.

Oran Bandları ve Renkler

Düşük %1–9: Az öbekleşmiş Orta %10–24: Belirgin öbekleşme Yüksek %25+: Güçlü öbekleşme

Ana Sayfadaki Kullanımı

Yeni Sözcükler listesinde öbekleşen sözcükler mor renkli ve altı çizili görünür. Yanında şu rozetler bulunur:

🔗N — sözcüğün geçtiği öbek sayısı
Öbekleşme oranı: %N — bantlara göre renkli rozet

Sözcüğe tıklayınca altta aşağı doğru açılan panel belirir ve o sözcüğün geçtiği tüm öbekler chip olarak listelenir (her chip'te öbek sıklığı ve oranı görünür). Chip'e tıklayınca arama kutusuna o öbek yazılır ve filtre uygulanır. Sözcüğe tekrar tıklayınca panel kapanır.

Sıralama menüsünden "Öbekleşme oranına göre" seçilerek en çok öbekleşen tek sözcükler başa alınabilir — bu, kalıplaşan sözcük çekirdeklerini hızla bulmaya yarar.

Türkçe Ekler: Yapım vs. Çekim

Türkçe ekleri iki temel gruba ayrılır: yapım (türetim) ekleri yeni sözcük üretir; çekim ekleri sözcüğün dilbilgisel rolünü belirler. Sistem her iki ek grubunu etiketli derlemden ayrı ayrı algılayıp sınıflandırır.

Yapım Ekleri (Sözcük Türetir)

-lık, -lik, -luk, -lük (soyut ad): güzellik, iyilik, kitaplık
-cı, -ci, -cu, -cü (meslek): kapıcı, yolcu, simitçi
-lı, -li, -lu, -lü (sahiplik): akıllı, şekerli, tuzlu
-sız, -siz, -suz, -süz (yoksunluk): evsiz, susuz, akılsız
-daş, -taş (ortaklık): yoldaş, meslektaş, çağdaş
-sal, -sel (sıfat): bilimsel, tarımsal, eğitimsel
-laş, -leş (olma fiili): birleşmek, güzelleşmek
-ıcı, -ici, -ucu, -ücü (yapan): yazıcı, okuyucu, kurtarıcı
-gı, -gi, -gu, -gü (eylem adı): sevgi, çalgı, sorgu
-gın, -gin, -gun, -gün (durum): şaşkın, yorgun, dalgın

Çekim Ekleri (Dilbilgisel Rol)

Ad durumu: belirtme (-ı), tamlayan (-ın), yönelme (-e), bulunma (-de), çıkma (-den), vasıta (-le), eşitlik (-ce)
İyelik: -m, -n, -si, -mız, -nız, -ları
Çoğul: -lar, -ler
Zaman: -dı (görülen), -mış (duyulan), -ıyor (şimdiki), -ır (geniş), -acak (gelecek)
Kipler: şart (-sa), emir, istek (-e), gereklilik (-malı)
Fiilimsi: sıfat-fiil (-an/-acak/-dık), isim-fiil (-mak/-ma/-ış), ulaç (-arak/-ıp)
Olumsuzluk: -me, -ma
Soru eki: -mı, -mi, -mu, -mü
Ek eylem (kopula): -dır, -dir (bildirme)
İlgi -ki: evdeki, sabahki

Niçin Önemli?

Yeni sözcük keşfi: "-ıcı, -laş, -lık" gibi üretken eklerle türetilmiş yeni sözcükler tespit edilir.
Ek üretkenliği analizi: Hangi ekin kaç farklı köke bağlandığı ölçülür → aktif/ölü ek ayrımı.
Lematizasyon doğruluğu: Yapım eki kökle birleşip lemma olur; çekim eki atılır.
Sözlük düzenleme: Yapım ekiyle oluşmuş sözcükler madde başı olur; çekim eki almış biçimler değil.

Fiil Çatısı (Ettirgen, Edilgen, Dönüşlü, İşteş)

Fiil çatısı, bir fiilin öznesi ile nesnesi arasındaki ilişkiyi belirleyen ek kategorisidir. Türkçede dört temel çatı vardır ve hepsi fiil köküne eklenen özel eklerle oluşur. Sistem bu ekleri etiketli derlemden otomatik sınıflandırır.

Ettirgen (Causative)

-tır, -tir, -tur, -tür / -dır, -dir, -dur, -dür / -t — Birinin başkasına eylem yaptırdığını anlatır.

Örnek: yap- → yaptır-mak; oku- → okut-mak.

Edilgen (Passive)

-ıl, -il, -ul, -ül — Eylemin özne tarafından değil, başkası tarafından yapıldığını anlatır.

Örnek: yap- → yapıl-mak; gör- → görül-mek.

Dönüşlü (Reflexive)

-ın, -in, -un, -ün, -n — Eylemin öznenin kendisine yönelik yapıldığını anlatır. (Edilgen ile aynı ekler olabildiği için bağlam önemlidir.)

Örnek: yıka- → yıkan-mak; giy- → giyin-mek.

İşteş (Reciprocal)

-ış, -iş, -uş, -üş, -ş — Eylemin birden çok kişi arasında karşılıklı yapıldığını anlatır.

Örnek: gör- → görüş-mek; döv- → dövüş-mek.

Not: Bazı çatı ekleri bağlam gerektirir. Örneğin -ın hem edilgen (söylen-) hem dönüşlü (giyin-) olabilir. Sistem, ekin konumuna ve sonrasındaki çekim eklerine bakarak güvenli bir sınıflandırma yapar; belirsiz durumlarda "edilgen veya dönüşlü" olarak işaretler — yanlış etiketleme yapmaz.

Yazım Varyantları

Aynı sözcüğün farklı yazımlarını tespit etme. İki türü var:

Bitişik/Ayrı yazım: kurşun kalem ↔ kurşunkalem
Ortografik fark: rasgele ↔ rastgele, düzeltme imli ↔ düzeltme imsiz (hâlâ ↔ hala)

Morfolojik Kapsama

Derlemdeki sözcüklerin ne kadarının mevcut morfolojik çözümleyici tarafından tanımlanabildiğini gösteren oran. Düşük kapsama (< %20) sistemin yeni ve türetilmiş sözcükleri yakalamada ek bir güçlendirme katmanına ihtiyaç duyduğunu gösterir. Morfolojik Aile modülü bu güçlendirme katmanının parçasıdır.

Alan/Tür Çözümlemesi Metrikleri (T-BDLD)

Derlem (T-BDLD) üzerinde her sözcüğün 21 bağlamsal alan ve bunlardan ayrı değerlendirilen 3 metin türüyle olan yakınlığı ölçülür. Kullanılan metrikler:

Baskınlık (Dominance)

0 ile 1 arası oran. Sözcüğün görüldüğü tüm cümleler içinde o alan/tür etiketi taşıyan cümlelerin payı.

baskınlık(s, t) = birlikte(s,t) / toplam_cümle(s)

Yüksek baskınlık → sözcük neredeyse yalnız o alan/türde geçiyor demektir.

PPMI (Pozitif Noktasal Karşılıklı Bilgi)

Sözcük ile alan/türün birlikte görülmesinin beklenenden ne kadar üstünde olduğu. Negatif değerler sıfıra indirilir.

PPMI(s, t) = max(0, log₂[ P(s,t) / (P(s)·P(t)) ])

Düşük baskınlıkta bile yüksek PPMI olabilir — nadir fakat ayırt edici sözcükler için önemlidir.

Puan

PPMI ile birlikte geçiş desteğinin birleşimi. Birincil alan/tür bu puana göre seçilir; baskınlık ayrıca güven kapısı olarak kullanılır.

puan(s, t) ≈ PPMI(s,t) · log(birlikte_cümle+1)

Hem ayırt edicilik hem yeterli kullanım desteği birlikte değerlendirilir.

Alan/Tür Entropisi

Sözcüğün alanlara ya da metin türlerine dağılımının çeşitliliği. 0, tek sınıfta toplanmayı; daha yüksek değerler farklı sınıflara daha dengeli yayılmayı gösterir. Üst sınır, hesaplanan eksendeki güncel sınıf sayısına bağlıdır.

H(s) = −Σ P(t|s) · log₂ P(t|s)

Düşük entropi = belirli bir alan/türe güçlü bağlanan sözcük (akciğer, eğitim, namaz); yüksek entropi = genel sözcük (bir, olmak, söylemek).

Güven Düzeyi

Birincil alan/tür atamasının ne kadar sağlam olduğu. Puan, baskınlık, alanlar/türler arası fark ve genel sözcük etkisi birlikte değerlendirilir:

yüksek Sözcük açıkça tek alan/türe bağlanmış, güvenilir alan/tür etiketi.
orta Alan/tür sinyali var ama ayırt edici değil; yorumla kullan.
düşük Sözcük birden fazla alan/türde benzer güçte; etiket sadece yaklaşık.

Tür Durumu

tek tür: Sözcük neredeyse yalnız bir türde güçlü sinyal verir (ör. akciğer → sağlık).
baskın: Bir tür açıkça öne çıkar, ancak başka türlerde de zayıf izler vardır.
karışık: Birden fazla türde güçlü sinyal bulunur (ör. eğitim hem eğitim hem siyaset).
genel: Hiçbir türe ayırt edici biçimde bağlanmaz (ör. bir, olmak, demek).

Uyarı: Tür etiketleri sözlüğün ontolojik türünü değil, derlemdeki bağlamsal yakınlığını yansıtır. "mektup" hukuk bağlamında sık geçebilir ama ontolojik olarak hukuk sözcüğü değildir. Metrikler bu bağlamsallığı ölçer; sonuçları yorumlarken sözlük maddesinin asıl anlam alanını göz ardı etmeyin.

Sözlükbilimsel Tanımlanabilirlik

Sözlükbilimsel tanımlanabilirlik, sınırları belirlenmiş tek veya çok sözcüklü bir adayın doğal dil tanıklarından hareketle; tek bir kişiye, olaya ya da sözceye bağlı kalmayan, kanıtla desteklenen, döngüsüz, kapsamı belirli ve aynı anlamdaki başka kullanımlara taşınabilir bir sözlük tanımıyla temsil edilebilme derecesidir.

Bir bağlamda ne anlatıldığının anlaşılması bağlamsal çözülebilirlik, aynı biçim-anlam ilişkisinin farklı belge ve kaynaklara yayılması ise yerleşikliktir. Bunlar tanımlanabilirlikle ilişkili olsa da aynı ölçü değildir. Bu nedenle düşük sıklık, hatta tek tanıklılık, bir adayı kendiliğinden geçersiz kılmaz; yalnız yerleşiklik kanıtını sınırlar.

Dört bağımsız karar boyutu

Kod	Boyut	Yanıtladığı soru
A	Gerçeklik	Biçim, çok katmanlı kalite filtrelerinden geçen temiz, doğal ve doğru çözümlenmiş bir Türkçe kullanımı mı?
L	Birimlik	Doğru maddebaşı ve birim sınırı belirlenmiş mi; yapı çekimli biçim ya da serbest ve rastlantısal bir öbek mi?
T	Tanımlanabilirlik	Tanıklardan güvenilir, döngüsüz ve başka kullanımlara taşınabilir bir tanım çıkarılabiliyor mu?
Y	Yerleşiklik	Kullanım farklı belge, kaynak, tür ve zamanlara ne ölçüde yayılmış?

Algoritmanın çalışma sırası

Aday ve bağlam toplama: ClickHouse derleminden hedef cümleler, belge ve kaynak bilgileri ile ayrı, bitişik, kısa çizgili ve çekimli değişkeler birlikte alınır.
Gerçeklik denetimi: Çok katmanlı kalite filtreleri uygulanır; iç kural listeleri ve kesin eşikler kamuya açılmaz.
Lema ve birim sınırı denetimi: Tek sözcükte çekimli biçim olasılığı; öbekte bütünlük, adlandırma işlevi, sözdizimsel sınır ve bileşenlerin birlikte davranışı sınanır.
Bağımsız puanlama: Gerçeklik (A), birimlik (L), tanımlanabilirlik (T) ve yerleşiklik (Y) ayrı hesaplanır; erken aşamada tek bir toplam puana indirgenmez.
Üç geçişli tanım üretimi: İlk geçiş yalnız kanıtı ve anlam çekirdeğini çıkarır; ikinci geçiş bu yapıdan tanım kurar; üçüncü geçiş tanımdaki her iddiayı yeniden tanıklara bağlayarak karşı çözümleme yapar.
Tanım sınamaları: Döngüsellik, bağlamdan bağımsızlaştırma, ikame, taşınabilirlik, kapsam ve yakın anlamlardan ayrılma denetlenir. Kanıtta bulunmayan özellikler tanımdan çıkarılır.
Karar ve yayın: Gürültü ve birim olmayan yapılar elenir; eksik bağlamlı adaylar izlemeye alınır. Yalnız güçlü kanıt taşıyan ve editör denetimiyle accepted_reviewed durumuna gelen kayıt kamuya yayımlanır.

Tanımlanabilirlik puanı nasıl oluşur?

T puanı yedi alt boyuttan oluşur. Bilinmeyen boyutlar sıfır sayılmaz; ayrıca kapsama değeriyle hangi ölçülerin gerçekten değerlendirilebildiği gösterilir.

Kod	Alt boyut	Denetim
M	Anlam çekirdeği	Temel anlam veya işlev çıkarılabiliyor mu?
G	Üst kavram/işlev	Genel sınıf, süreç, nitelik veya iletişim işlevi belirlenebiliyor mu?
D	Ayırıcı özellik	Yakın kavramlardan ayıran özellik kanıtlanabiliyor mu?
C	Bağlamdan bağımsızlaştırma	Kişi, yer ve tek olaya özgü ayrıntılar çıkarıldığında anlam korunuyor mu?
I	İkame ve taşınabilirlik	Tanım özgün kullanımda karşılık oluşturup başka olası kullanımlara taşınabiliyor mu?
E	Kanıt desteği	Tanımdaki gerekli anlam bileşenleri tanıklara bağlanmış mı?
R	Yeniden üretilebilirlik	En az üç bağımsız çözümleme aynı üst kavram ve anlam çekirdeğinde birleşiyor mu?

T = 0,20M + 0,15G + 0,15D + 0,15C + 0,10I + 0,15E + 0,10R

Karar bantları ve yorum sınırı

Gerçeklik ve birimlik kanıtı zayıf adaylar ek incelemeye, izlemeye veya elemeye yönlendirilir.
Güçlü tanımlanabilirlik için yeterli kanıt kapsamı, tanım iddialarının tanıklara bağlanması ve bağımsız çözümlemelerin ortak anlam çekirdeğinde birleşmesi gerekir.
Yerleşiklik desteği zayıf bir kayıt doğrudan gürültü sayılmaz; anlamı açık olsa bile yeni veri gelene kadar izleme katmanında tutulabilir.
Kamu kartındaki yüzdeler doğruluk olasılığı değildir. Her biri farklı bir karar boyutunu ve mevcut kanıtın gücünü gösterir.

Tanım Özgünlük Skoru

Tanım özgünlük skoru, güncel bir GTS tanımının sözlükteki diğer tanımlara, derlem kanıtına, maddebaşına, yinelenen tanım kalıplarına ve kayıtlı üretim izine göre ne ölçüde bağımsız kurulduğunu açıklayan 0-100 arası ölçüdür. Sistem içinde özgün üretime ilişkin denetlenebilir kanıt sunar; bütün dış yayınları kapsayan intihal olasılığı veya hukuki telif kararı değildir.

O = 0,30U + 0,20B + 0,10K + 0,08M + 0,12A + 0,20Ü

U, sözlük içi uzaklık: SimHash bantları yakın adayları seçer; ardından gerçek karakter ve sözcük parçacığı benzerliği yeniden hesaplanır.
B, bağlamdan bağımsızlık: Tanım, en çok sekiz kanıt cümlesiyle karşılaştırılır; cümlenin tanım gibi kopyalanması özgün yazım sayılmaz.
K, kalıp uzaklığı: yinelenen n-gramlar ve mekanik tanım kalıpları bu bileşeni düşürür.
M, maddebaşından bağımsızlık: döngüsel anlatım ve maddebaşının doğrudan yinelenmesi cezalandırılır.
A, anlatım özgüllüğü: açıklayıcı uzunluk, içerik söz varlığı, sözcüksel çeşitlilik ve cümle yapısı birlikte değerlendirilir.
Ü, üretim izi bütünlüğü: kaynak türü, hazırlayan, model, Türkiye saatiyle zaman, ham kayıt ve editör denetimi sınanır.

Gösterilen formül hem derlem bağlamı hem üretim izi bulunan tam kanıtlı kayıt içindir. Bulunmayan boyut sıfır sayılmaz; kalan ağırlıklar toplam 1 olacak biçimde yeniden dağıtılır ve kanıt kapsamı ayrıca gösterilir. Tanım metni karmasının güncel etkin tanımla eşleşmesi zorunludur; düzenleme sonrasında eski skor, yeniden hesaplama bitene kadar gösterilmez. Yalnız başka maddeye gönderme yapan kayıt bağımsız tanım olmadığı için uygulanamaz sayılır.

Ortalama nasıl hesaplanır?

Yeni Eklenenler sayfasındaki ortalama, kamuya açık yeni maddeler kümesindeki bütün etkin, güncel ve uygulanabilir tanımların eşit ağırlıklı aritmetik ortalamasıdır: ortalama = güncel puanların toplamı / uygulanabilir tanım sayısı. Her tanım bir oy taşır; sayfalama, arama ve konu süzgeci değeri değiştirmez. Göndermeler ile tanım değişikliğinden sonra yeniden hesaplanmayı bekleyen kayıtlar ortalamaya katılmaz.

Ana Sayfa Sekmeleri ve Araçları — Ne İşe Yararlar?

Ana sayfanın alt kısmında GTS'ye Yeni Eklenenler, Atasözleri, Deyimler ve Birleşik Fiiller liste sekmeleri ile 17 çözümleyici araç bulunur. Liste sekmeleri GTS kayıtlarını ve T-BDLD yaygınlığını birlikte gösterir; çözümleyici araçlar ise BERT tabanlı sözcük vektörleri, kosinüs benzerliği, kümeleme ve derlem istatistiklerini kullanır.

1. GTS'ye Yeni Eklenenler

Editör denetiminden geçerek GTS'ye eklenen yeni madde ve anlam kayıtlarının kamuya açık listesidir.

Nasıl çalışır: Yeni madde, yeni anlam ve gönderme kayıtları eklenme zamanına göre listelenir; sözcüğe tıklanınca tanım, rozetler ve derlem kanıtı ayrıntıları açılır.
Hangi soruyu cevaplar: "GTS'ye son dönemde hangi yeni maddeler ve anlamlar eklendi?"
Çıktı: Her kayıt için madde bağlantısı, alan/tür rozetleri, eklenme bilgisi ve gerektiğinde derlem kanıtı.
Tanımlanabilirlik kanıtı: Kanıtlı yayınlarda gerçeklik, birimlik, tanımlanabilirlik ve yerleşiklik ayrı gösterilir. Kart; doğal tanık sayısını, bağımsız çözümleme uzlaşmasını, ortak anlam çekirdeğini ve tanım sınamalarını özetler.

Tanımlanabilirlik kanıtı nasıl yorumlanır?

Gerçeklik, biçimin temiz ve doğal kullanımını; birimlik, tek veya çok sözcüklü yapının sözlükbirim bütünlüğünü; tanımlanabilirlik, doğal tanıklardan döngüsüz ve başka kullanımlara taşınabilir bir tanım çıkarılabilmesini; yerleşiklik ise kullanımın belge ve kaynaklara yayılmasını ölçer.

Kamu kartı yalnız üç geçişli tanım denetimi, en az üç bağımsız çözümleme ile bağlamdan bağımsızlaştırma, ikame ve taşınabilirlik sınamalarını geçen kayıtlarda görünür. Yüzdeler kesin doğruluk olasılığı değil, ayrı karar boyutlarının göstergesidir.

Kavramın tanımı, puan bileşenleri ve karar eşikleri için ayrıntılı açıklamaya gidin.

2. Atasözleri, Deyimler ve Birleşik Fiiller

GTS'teki kalıplaşmış ifade kayıtlarını Derlem (T-BDLD) yaygınlığıyla birlikte gösterir.

Nasıl çalışır: Atasözü, deyim ve birleşik fiil kayıtları alfabetik olarak listelenir; baştaki ..., tırnak, noktalama veya parantez içi kullanım notları sıralamayı etkilemez.
Derlem bağlantısı: Her kayıt için T-BDLD geçiş sayısı, milyon sözcük başına oran ve yaygınlık bandı gösterilir.
Alan/Tür rozetleri: Alan/Tür'e göre sıralamada tüm alan rozetleri yüzde ve kayıt sayısıyla azalan sırada gösterilir; rozete tıklayınca liste o alana süzülür.
Atasözü/deyim alanı: Mecazlı kalıplarda yalnız kalıbın içindeki tekil sözcüklere bakılmaz; GTS tanımları da kullanılır. Coğrafya/Doğa gibi kolay yanıltan alanlar daha sıkı değerlendirilir.
Kümülatif grafik: Liste üstündeki grafik aktif sayfa veya arama sonucundaki kayıtları toplar; yakalanan kayıt sayısı, toplam geçiş, /M oranı, band dağılımı ve en sık birkaç kalıp ifade görünür.
Yorum sınırı: Liste düzeyinde hızlı doğrudan lemma/yüzey n-gram eşleşmeleri kullanılır. Çok uzun veya esnek kalıplarda ayrıntılı madde sayfasındaki ek taramalar ayrıca kanıt sağlayabilir.

Çekimli Biçim Zaman Damgaları

Ana sayfadaki düğmeyle açılan bu sayfa, Derlem (T-BDLD) içinde sistem tarafından yakalanan çekimli yüzey biçimlerin ilk yakalanma zamanını ve güncel sıklığını gösterir.

İlk yakalanma: Bir lemma + çekimli biçim çifti ilk kez görülürse zaman damgası yazılır.
Sıklık güncellemesi: Aynı biçim sonraki derlem güncellemelerinde yeniden görülürse ilk zaman damgası değişmez; yalnız güncel sıklık ve son analiz zamanı yenilenir.
Başlangıç noktası: 05.04.2026 18:37:22 ve öncesindeki kayıtlar tek tek eski tarih gibi gösterilmez; Tüm derlem verisi başlangıç kümesine alınır.
Eski kayıt başlatma: Varsa eski yeni sözcük/çekimli biçim geçmişindeki kayıtlar kullanılır. Başlangıç noktasından eski ya da tam geçmişi bulunamayan biçimler aynı başlangıç kümesi içinde gösterilir.
Sıralama: Liste yeniden eskiye doğru ilk yakalanma zamanına göre sıralanır; arama hem maddebaşında hem çekimli biçimde çalışır.
Sıralama ölçütleri: En yeni yakalanan, en eski yakalanan, sıklık yüksek, son analiz zamanı, maddebaşı A-Z ve çekimli biçim A-Z seçenekleri kullanılabilir.
Denetim: Yönetim alanında OCR hatası, yazım yanlışı, anlamsız yüzey, yanlış lema, noktalama kalıntısı ve benzeri etiketlerle işaretlenen biçimler kalıcı denetim kaydına yazılır. Reddedilen biçimler kullanıcı sayfasından düşer.
Teknik kayıt: Derlem ölçekli veriler ClickHouse'taki kalıcı tablolara yazılır; analiz tamamlandıkça ClickHouse arama ve analiz tabakaları güncellenir.

Sözcük Yaşam Eğrisi

Ana sayfadaki düğmeyle açılan bu sayfa, bir sözcüğün veya öbeğin T-BDLD içindeki dönemsel görünürlüğünü ve kaynak dağılımını gösterir.

Zaman ekseni: Kaynakta yıl bilgisi varsa kaynak yılı kullanılır; yıl yoksa cümlenin derleme giriş ayı kullanılır.
Yorum sınırı: Derleme giriş ayı, sözcüğün Türkçedeki ilk kullanım tarihi değildir; yalnız T-BDLD sistemine giriş zamanını gösterir.
Tek sözcük ve öbek: Tek sözcükler lemma eşleşmesiyle, öbekler ardışık lemma dizisiyle aranır.
Kaynak dağılımı: Kitap/PDF/EPUB, DergiPark, haber, köşe yazısı ve web kaynakları ayrı gruplanır.
Teknik kayıt: Zaman çizgisi ve kaynak dağılımı ClickHouse üzerindeki T-BDLD cümlelerinden canlı hesaplanır.

🔍 4. Benzer Anlam

Bir sözcüğe BERT vektör uzayında en yakın anlamları bulur.

Nasıl çalışır: Sorgu sözcüğünün BERT vektörü → tüm GTS anlamlarının vektörleriyle kosinüs benzerliği → en yüksek skorlu ilk N anlam döner.
Hangi soruyu cevaplar: "Bu sözcüğün anlamsal akrabaları hangileri?"
Örnek: sevinç → mutluluk, neşe, heyecan, coşku… (her biri benzerlik skoruyla)

🌿 4. Analoji

Vektör aritmetiği ile analoji tamamlama: A → B ise, C → ?

Nasıl çalışır: Klasik B − A + C vektör işlemi → sonuca en yakın GTS anlamı bulunur (word2vec tarzı ama BERT vektörleriyle).
Hangi soruyu cevaplar: "Ankara → Türkiye ise, Paris → ?" veya "kral → kraliçe ise, erkek → ?"
Akademik değer: Modelin anlamsal düzenlemeyi ne kadar iyi öğrendiğinin kanıtı.

🌐 5. Anlamsal Alan

Bir tema ya da kavramsal alanın üyelerini çıkarır (semantic field).

Nasıl çalışır: Verilen birkaç "tohum" sözcükten yola çıkarak (örn. kedi, köpek, aslan) → vektör uzayında bu tohumlara ortalama yakınlık → aynı alanın diğer üyeleri (tilki, kurt, leopar…).
Hangi soruyu cevaplar: "Hayvan / renk / duygu / meslek alanının Türkçedeki sözcükleri nelerdir?"
Kullanım: Tematik sözlük hazırlama, kavramsal haritalama.

📦 6. 3D Harita

GTS anlamlarının 768 boyutlu BERT vektörlerini 3 boyuta indirip görselleştirir.

Nasıl çalışır: Vektörler PCA veya t-SNE ile 3B'ye indirilir → Three.js ile döndürülebilen, yakınlaştırılabilen interaktif harita.
Hangi soruyu cevaplar: "Sözlüğün anlam dağılımı genel olarak nasıl görünüyor? Hangi kümeler var?"
Kümeler: Her renk farklı bir k-means kümesini temsil eder; fare tıklamasıyla o noktanın hangi sözcük/anlam olduğu görünür.

🕸️ 7. Sözcük Ağı

Sözcükler arasındaki anlamsal ilişkileri graf olarak gösterir.

Nasıl çalışır: k-en yakın komşu (kNN) grafı — her sözcüğün en benzer k komşusu ona bağlanır. NetworkX + D3.js force-directed layout ile canlandırılır.
Hangi soruyu cevaplar: "Bu sözcüğün etrafındaki anlamsal komşuluk nasıl örülmüş?"
Yorum: Yoğun düğümler hub sözcüklerdir (çok bağlı); izole düğümler anlamsal yalnız sözcüklerdir.

📈 8. Anlam Evrimi

Bir sözcüğün zaman içinde kullanım bağlamının nasıl değiştiğini gösterir.

Nasıl çalışır: Sözcüğün derlem geçişleri dönemlere ayrılır → her dönem için eşdizim vektörü → dönemler arası kosinüs farkları ile "evrim eğrisi".
Hangi soruyu cevaplar: "Virüs sözcüğü 2000'lerde ve 2020'lerde aynı anlamda mı kullanılıyor?"
Sınırlılık: Derlemde belge tarihi bilgisi olmadığında yaklaşık sonuç verir.

☁️ 9. Sözcük Bulutu

Derlemdeki sözcüklerin sıklık görselleştirmesi — sık geçenler büyük harfle.

Nasıl çalışır: Sıklık sayaçları → font büyüklüğüne eşlenir → sözcükler rastgele yerleşimle bulut oluşturur.
Hangi soruyu cevaplar: "Türkçede en çok hangi sözcükler geçiyor?" (görsel özet)
Filtreler: Stopword listesi + minimum sıklık eşiği.

🛣️ 10. Anlamsal Yol

İki sözcük arasındaki "en kısa anlamsal güzergâh"ı bulur.

Nasıl çalışır: Sözcük Ağı grafı üzerinde Dijkstra algoritması → A'dan B'ye giderken hangi ara düğümlerden geçmek gerekir.
Hangi soruyu cevaplar: "kitap ile teknoloji arasında anlamsal köprü hangi sözcükler?"
Örnek güzergâh: kitap → yazı → bilgi → dijital → teknoloji

🔖 11. Konu Çözümlemesi

Derlemi tematik kümelere ayırır (Topic Modeling).

Nasıl çalışır: LDA veya BERT-tabanlı kümeleme → her küme için en tanımlayıcı sözcükler + örnek cümleler.
Hangi soruyu cevaplar: "Bu derlemde hangi konular konuşuluyor?" (otomatik tematik özet)
Çıktı: Her konu için başlık (otomatik seçilmiş temsilci sözcük) + anahtar terimler + temsil cümleler.

✨ 12. Nadir Sözcükler

Derlemde seyrek (1-5 kez) geçen sözcüklerin listesi.

Nasıl çalışır: Sıklık sayaçlarında alt eşik altında olan lemmaları filtreler.
Hangi soruyu cevaplar: "Sadece bir-iki kez geçen, tekrar etmeyen (hapax) sözcükler hangileri?"
Kullanım: Yazım hatası tespiti, uzman terimleri, arkaik kullanım keşfi için.

📑 13. Çok Anlamlılık

GTS'te birden fazla anlamı olan maddelerin analizini yapar.

Nasıl çalışır: Her maddenin anlamları arasındaki BERT vektör uzaklığı hesaplanır → anlamlar ne kadar "farklı" görülüyor belirlenir.
Hangi soruyu cevaplar: "Hangi sözcüklerin anlamları birbirinden ne kadar uzak?" (yüz → organ, sayı, sahil gibi)
Metrik: Ortalama anlam çifti kosinüs uzaklığı — yüksek = çok anlamlı, düşük = yakın anlamlı.

🥧 14. Anlamsal Çeşitlilik

Sözlüğün genelindeki anlam dağılımının homojenliğini ölçer.

Nasıl çalışır: Sözcüklerin anlamsal kümelenme derecesi → küme içi benzerlik vs. kümeler arası mesafe.
Hangi soruyu cevaplar: "Türkçe söz varlığı ne kadar çeşitli? Hangi alanlar yoğun, hangi alanlar seyrek?"
Çıktı: Pasta grafikle küme oranları + çeşitlilik indeksi (Shannon entropi).

📊 15. Mono/Poli Karşılaştırma

Tek anlamlı (monosemik) ve çok anlamlı (polisemik) sözcüklerin özelliklerini karşılaştırır.

Nasıl çalışır: Tek anlamlı grup vs. çok anlamlı grup için sıklık, söz türü, alan etiketi, eşdizim çeşitliliği metrikleri karşılaştırılır.
Hangi soruyu cevaplar: "Çok anlamlı sözcükler daha mı yaygın? Hangi türde toplanıyorlar?"
Bulgu: Genelde polisemik sözcükler daha sık geçer (zipfian dağılım).

🪶 16. Mecaz Çözümlemesi

Olası mecazi kullanımları tespit eder.

Nasıl çalışır: Bir sözcüğün GTS'teki temel anlam vektörü ile derlemdeki kullanım vektörü arasındaki büyük sapmalar → muhtemel mecaz sinyali.
Hangi soruyu cevaplar: "Aslan sözcüğü gerçek hayvan mı, yoksa 'cesur kişi' mecazında mı kullanılmış?"
Metodoloji: Kaynak alan → hedef alan eşlemesi (Lakoff tarzı kavramsal metafor).

🔎 17. Gelişmiş Arama

Güncel GTS maddelerini ClickHouse üzerinde maddebaşı, tanım ve editoryal niteliklerle tarayan araştırma aramasıdır.

Metin eşleştirme: Tam, içerir, başlar, biter, bütün sözcükler, sözcüklerden biri veya RE2 düzenli ifade.
Editoryal süzgeçler: Köken dili, alan, söz türü, kullanım etiketi, özel ad durumu, tekli/öbek yapı, anlam sayısı ve tanım uzunluğu.
Örnek: Maddebaşında ^bil.*lik$ düzenli ifadesi ve tek sözcük süzgeci birlikte kullanılabilir.
Çıktı: Paylaşılabilir sorgu bağlantısı, sayfalı sonuç ve CSV/JSON dışa aktarma.

⚡ 18. Entropi Çözümlemesi

Sözcüklerin anlamsal öngörülebilirliğini ölçer (Shannon entropisi).

Nasıl çalışır: Her sözcüğün hangi bağlamlarda geçtiğine dair olasılık dağılımı → entropi hesabı.
Hangi soruyu cevaplar: "Hangi sözcükler çok çeşitli bağlamlarda geçiyor (entropisi yüksek), hangileri daraltılmış (düşük)?"
Yorum: Yüksek entropi = genel sözcük (bir, olmak, söylemek); düşük entropi = özel terim (akciğer, yargıtay).

⚡ 19. Bağlam Dinamikleri

Bir sözcüğün bağlamının istikrarını ve değişkenliğini inceler.

Nasıl çalışır: Sözcüğün geçtiği cümlelerin vektörleri → varyans ve küme yoğunluğu → "bağlam kümesi" tespiti.
Hangi soruyu cevaplar: "Bu sözcük hep aynı bağlamda mı, yoksa farklı alanlarda mı geçiyor?"
Çıktı: Bağlam çeşitliliği skoru + baskın bağlam kümeleri.

💡 Genel İpucu

Her sekmenin üst kısmında bir sorgu kutusu vardır; çoğu sekmede "ara" veya "çöz" butonuyla BERT tabanlı hesap tetiklenir. Sonuç grafikleri Chart.js, Three.js veya D3.js ile üretilir. Veri kaynağı: BERT sentence-transformer (emrecan/bert-base-turkish-cased-mean-nli-stsb-tr), GTS sözlük veri tabanı (99.238 madde / 133.041 anlam) ve T-BDLD derlemi (130,05 milyon cümle). İşlem süresi sekmeye göre değişir: basit aramalar anlık, 3D Harita / Sözcük Ağı / Konu Çözümlemesi birkaç saniye.

5. Terimler Sözlüğü

Bu bölüm, sistemde geçen yapay zekâ, doğal dil işleme, makine öğrenmesi, derlem dilbilim ve sözlükbilim terimlerinin kısa, açıklayıcı tanımlarını içerir. Terim başlıklarında Türkçe ad + parantez içinde İngilizce karşılık verilmiştir. Her başlık altında kavramın ne olduğu, nasıl kullanıldığı ve gerekiyorsa kısa bir örnek yer alır.

A. Yapay Zekâ (AI) Terimleri

Yapay Zekâ (Artificial Intelligence, AI)

Bilgisayar sistemlerinin öğrenme, akıl yürütme, dili anlama ve karar verme gibi insan zekâsına özgü görevleri taklit etme kapasitesi. Geniş bir şemsiye terim: makine öğrenmesi, derin öğrenme, doğal dil işleme ve bilgisayarlı görü alt alanlarını içerir.

Dar Yapay Zekâ (Narrow AI / ANI)

Tek bir görevde uzmanlaşmış sistem (satranç oynamak, ses tanımak, çeviri yapmak vb.). Günümüzün tüm pratik uygulamaları bu kategoridedir; insan benzeri genel zekâ yoktur.

Genel Yapay Zekâ (Artificial General Intelligence, AGI)

Bir insanın yapabildiği her türlü bilişsel görevi yerine getirebilen, öğrenmeyi bir alandan diğerine aktarabilen varsayımsal sistem. Henüz mevcut değildir; akademik hedef ve tartışma konusudur.

Büyük Dil Modeli (Large Language Model, LLM)

Milyarlarca parametreye sahip, geniş metin derlemleriyle eğitilmiş sinir ağı modeli. GPT, Claude, Gemini, LLaMA örnekleri. Metin üretimi, çeviri, özetleme, soru-cevap gibi görevleri tek bir modelle yapar.

Transformer

2017'de tanıtılan, dikkat (attention) mekanizmasına dayalı sinir ağı mimarisi. Dizili veriyi (metin, ses) paralel olarak işler; BERT, GPT, T5 gibi tüm modern büyük dil modellerinin temelidir.

Dikkat Mekanizması (Attention)

Modelin bir cümle içinde hangi sözcüklere ne kadar ağırlık vereceğini dinamik olarak öğrenmesini sağlayan yapı. "Ben kitabı okudum" cümlesinde okudum kelimesini yorumlarken kitabı'na yüksek dikkat verir.

Token

Dil modelinin metni işlediği en küçük birim. Her zaman "sözcük" değildir; bazen alt-sözcük (subword) ya da karakter. Örn. "bilgisayar" tek token olabilirken "bilgisayarcılık" → bilgisayar + cılık şeklinde iki token'a bölünebilir.

Prompt

Dil modeline verilen metin girdi — soru, talimat veya bağlam. Modelin çıktısı doğrudan prompt'un içeriğine ve biçimine bağlıdır.

Prompt Mühendisliği (Prompt Engineering)

Dil modelinden istenen çıktıyı alabilmek için prompt'un dikkatle tasarlanması disiplini. Rol tanımlama ("Sen bir sözlük editörüsün..."), örnek verme, adım-adım düşündürme gibi teknikler içerir.

İnce Ayar (Fine-tuning)

Önceden büyük bir derlemle eğitilmiş bir modelin, daha küçük ve özel bir veri kümesiyle (ör. tıp metinleri, hukuki sözleşmeler) yeniden eğitilerek özelleştirilmesi. Sıfırdan eğitmekten çok daha ucuzdur.

Geri-Getirme Destekli Üretim (Retrieval-Augmented Generation, RAG)

Dil modelinin cevap üretirken dışarıdan bir bilgi tabanından (sözlük, belge deposu) ilgili parçaları çekip bağlam olarak kullanması. Halüsinasyonu azaltır, güncel bilgi erişimi sağlar. GTS üzerinde RAG: "sözlük içinden bağlam verip model yanıtlatma" demektir.

Sıfır-Örnek Öğrenme (Zero-shot Learning)

Modelin görev için özel hiçbir örnek görmeden, sadece talimatla iş yapabilme kapasitesi. Örn. GPT'ye sadece "Bu cümleyi Türkçeye çevir" dediğinde çeviri örneği göstermek gerekmez.

Az-Örnek Öğrenme (Few-shot Learning)

Prompt içinde 2–5 örnek sunularak modelin görev kalıbını hızla yakalaması. Zero-shot'a göre daha kararlı sonuçlar verir.

Düşünce Zinciri (Chain-of-Thought, CoT)

Modelin karmaşık soruları adım-adım düşünmesini sağlayan yöntem. Prompt'a "Adım adım düşün" eklenir; özellikle matematik ve mantık sorularında doğruluğu artırır.

Halüsinasyon (Hallucination)

Dil modelinin gerçeğe uymayan, tamamen uydurulmuş ama güvenle sunulmuş çıktılar üretmesi. LLM'lerin en önemli güvenilirlik sorunudur; sözlük/bilgi çalışmalarında çapraz doğrulama zorunludur.

Yerleşik (Embedding)

Sözcük, cümle veya belgenin sayısal bir vektöre dönüştürülmüş gösterimi (genelde 300–1024 boyutlu). Benzer anlamlı sözcükler vektör uzayında birbirine yakın olur. Tüm anlamsal arama, kümeleme, benzerlik hesaplarının temelidir.

Generatif Yapay Zekâ (Generative AI)

Yeni metin, görüntü, ses veya kod üretebilen model ailesi. LLM'ler, görüntü üreten difüzyon modelleri (Stable Diffusion, DALL·E) ve ses modelleri bu kategoriye girer.

Multimodal Model

Birden fazla veri tipini (metin + görüntü + ses) aynı modelde işleyebilen sistem. GPT-4V, Gemini gibi modeller hem resim görüp hem yazı üretebilir.

B. Doğal Dil İşleme (NLP) Terimleri

Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing, NLP)

Bilgisayarın insan dilini anlaması, analiz etmesi ve üretmesiyle ilgilenen yapay zekâ alt alanı. Çeviri, özetleme, anlam çıkarımı, sohbet, sözcük/dilbilgisi analizleri bu alana girer.

Tokenleştirme (Tokenization)

Metni bilgisayarca işlenebilir en küçük birimlere (token) ayırma işlemi. Sözcük-tabanlı, alt-sözcük (BPE, WordPiece) veya karakter-tabanlı yapılabilir.

Lematizasyon (Lemmatization)

Bir sözcüğün çekim biçimlerini sözlük biçimine (lemma) indirme. kitaplarımızdan → kitap; geldi / gelmişti / geliyor → gelmek. Bu sitenin derlemi lematize edilmiş haldedir.

Kök Bulma (Stemming)

Lematizasyonun basit hali; ekleri kaba şekilde kırpar. koşuyorum → koş-. Sözlük biçim üretmez, istatistiksel olarak yeterli.

Söz Türü Etiketleme (Part-of-Speech Tagging, POS)

Her sözcüğe ad, sıfat, fiil, zarf, zamir gibi dilbilgisi etiketi atama. Cümle yapısını çözümlemenin ilk adımlarındandır.

Özel Ad Tanıma (Named Entity Recognition, NER)

Metindeki kişi, kurum, yer, tarih, miktar gibi özel adları ve kategorilerini tespit etme. "Ali dün Ankara'ya gitti" → Ali: Kişi, Ankara: Yer, dün: Zaman.

Söz Dizimi Çözümleme (Parsing / Syntactic Analysis)

Cümlenin dilbilgisel ağaç yapısını çıkarma — öznenin, yüklemin, tümleçlerin hangileri olduğu. Bağımlılık (dependency) ve öbek-yapısal (constituency) olmak üzere iki yaklaşım vardır.

Sözcük Gömme (Word Embedding)

Her sözcüğü sabit boyutlu bir sayısal vektöre dönüştüren teknik. Benzer anlamlı sözcükler yakın vektörler alır. Word2Vec (2013), GloVe, FastText klasik örnekler.

BERT

Google'ın 2018'de yayımladığı transformer tabanlı çift yönlü dil modeli. Bir cümledeki her sözcüğü, hem sağ hem sol bağlamına göre kodlar. Bu sitede GTS anlam vektörleri için kullanılan model ailesi BERT tabanlıdır.

Word2Vec

2013 yılında Google'dan Tomáš Mikolov ve ekibinin geliştirdiği sözcük gömme tekniği. Sözcük anlam ilişkilerini vektör aritmetiğiyle yakalayan ilk başarılı yöntem. "Kral − erkek + kadın ≈ kraliçe" örneğiyle ün kazandı.

Bağlam-duyarlı Gömme (Contextual Embedding)

Aynı sözcüğün geçtiği bağlama göre farklı vektör alması. BERT ve ardılları bunu sağlar: "yüz kişi" ile "yüzünü yıkadı" cümlelerindeki yüz farklı vektörlerle temsil edilir.

Alt-Sözcük Tokenleştirme (Subword Tokenization, BPE / WordPiece)

Sözcükleri sık görülen alt parçalara bölerek dağarcığı küçültme. "çalışkanlıktan" → çalış + kan + lık + tan. Nadir sözcükleri ve morfolojik zengin dilleri (Türkçe gibi) modele öğretmeyi kolaylaştırır.

Dil Modeli (Language Model, LM)

Bir kelime dizisinin olasılığını hesaplayan ya da bir önceki kelimelere göre bir sonraki kelimeyi tahmin eden model. Klasik n-gram LM'lerden modern transformer LM'lerine uzanır.

Duygu Analizi (Sentiment Analysis)

Metnin olumlu, olumsuz veya yansız olduğunu saptama. Yorum sitelerinde, sosyal medya analizinde yaygın.

Makine Çevirisi (Machine Translation, MT)

Bir dildeki metni diğer dile otomatik çevirme. İstatistiksel MT (SMT) → nöral MT (NMT) → LLM-tabanlı MT olarak evrilmiştir.

Durma Sözcükleri (Stop Words)

Anlam taşımayan ama sık geçen sözcükler: ve, ile, bir, bu. Metin analizlerinde çoğunlukla dışlanır. Ancak stilistik çalışmalarda bilgi taşır.

Etiketleme (Annotation)

Bir metne uzmanlar tarafından bilgi (söz türü, anlam, duygu, özel ad vb.) eklenmesi süreci. Gold standard (altın etalon) eğitim ve test verileri bu yolla oluşturulur.

Etiketçiler-Arası Uyum (Inter-Annotator Agreement, IAA)

Aynı veriyi bağımsız etiketleyen iki/üç kişinin ne kadar aynı kararı verdiği. Cohen's Kappa, Fleiss Kappa gibi ölçülerle hesaplanır; >0.80 güvenilir sayılır.

Altın Etalon (Gold Standard)

Uzman kontrolünden geçmiş, referans olarak kabul edilen etiketli veri kümesi. Modellerin değerlendirilmesi buna göre yapılır.

C. Makine Öğrenmesi Terimleri

Makine Öğrenmesi (Machine Learning, ML)

Algoritmaların açıkça programlanmak yerine verilerden örüntü çıkararak öğrenmesi. Denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme olarak üçe ayrılır.

Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)

Etiketli veriyle eğitim: her girdinin doğru çıktısı (etiketi) vardır. Sınıflandırma (duygu, tür) ve regresyon (sayısal tahmin) bu kategoridedir.

Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)

Etiketsiz veriden yapı çıkarma. Kümeleme (clustering), boyut indirgeme, anomali tespiti. Word2Vec'in temel eğitim paradigması da budur.

Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning, RL)

Ajan, çevreyle etkileşerek ödül/ceza sinyalleriyle öğrenir. Oyunlar (AlphaGo), robotik, LLM'lerin RLHF adımı bu kategoridedir.

Derin Öğrenme (Deep Learning)

Çok katmanlı yapay sinir ağlarına dayalı ML alt alanı. Görüntü tanıma, ses işleme, NLP'de devrim yarattı. LLM'ler derin öğrenmenin bir ürünüdür.

Aşırı Uyum (Overfitting)

Modelin eğitim verisini ezberleyip yeni örneklere genelleyememesi. Sınav için kitabı ezberleyen ama soru biraz değişince yapamayan öğrenci gibi.

Yetersiz Uyum (Underfitting)

Modelin verideki örüntüleri yakalayamayacak kadar basit olması. Hem eğitimde hem testte düşük başarı.

Düzenlileştirme (Regularization)

Aşırı uyumu engellemek için modele ceza terimi ekleyen teknikler (L1, L2, dropout). Model karmaşıklığını sınırlandırır.

Çapraz Doğrulama (Cross-Validation)

Veri kümesini N parçaya ayırıp her parçayı sırayla test kümesi yaparak modelin güvenilir başarı ortalamasını alma. En yaygın: 5-fold, 10-fold.

Eğitim/Test/Doğrulama Bölünmesi (Train/Test/Validation Split)

Veriyi üç parçaya ayırma: eğitim (modeli öğretir), doğrulama (hiperparametre seçimi), test (son başarı ölçümü).

Kayıp Fonksiyonu (Loss Function)

Modelin tahminlerinin gerçek etiketlere ne kadar uzak olduğunu sayısallaştıran formül. Eğitim bu değeri minimize etmeye çalışır.

Gradyan İnişi (Gradient Descent)

Kayıp fonksiyonunun en dik iniş yönünde adım atarak yerel minimuma yaklaşma algoritması. Tüm sinir ağı eğitiminin motoru.

Geri Yayılım (Backpropagation)

Sinir ağında hatayı çıkıştan girişe doğru geri aktararak her ağırlık için gradyanı hesaplayan yöntem. Modern derin öğrenme bunun sayesinde mümkün.

Epoch, Batch, Mini-batch

Epoch: Eğitim verisinin bir kez tamamen dolaşılması. Batch: Her adımda işlenen örnek grubu. Mini-batch: Genelde 32–512 örneklik küçük gruplar.

Öğrenme Hızı (Learning Rate)

Gradyan inişinde her adımda ağırlıkların ne kadar değişeceğini belirleyen katsayı. Çok yüksek → patlar, çok düşük → yavaş öğrenir.

Dropout

Her eğitim adımında nöronların bir kısmını rastgele devre dışı bırakma tekniği. Aşırı uyumu azaltır, modele gürbüzlük katar.

Karmaşıklık Matrisi (Confusion Matrix)

Sınıflandırma performansını gösteren tablo: doğru pozitif, yanlış pozitif, doğru negatif, yanlış negatif sayıları.

Precision / Recall / F1

Precision (kesinlik): Pozitif deyip gerçekten pozitif olma oranı. Recall (duyarlık): Gerçek pozitiflerin ne kadarını yakaladın. F1: İkisinin harmonik ortalaması.

Kümeleme (Clustering)

Benzer nesneleri gruplara ayırma. K-means (belli sayıda küme), DBSCAN/HDBSCAN (yoğunluk tabanlı) başlıca algoritmalardır.

K-means

En yaygın kümeleme algoritması. K adet küme merkezi belirler, her noktayı en yakın merkeze atar, merkezleri günceller, tekrar eder. K sayısı önceden belirtilmelidir.

HDBSCAN

Yoğunluk tabanlı hiyerarşik kümeleme. Küme sayısını kendi belirler, gürültüleri (izole noktaları) ayrı etiketler. Yeni anlam keşfinde tercih edilir.

PCA (Principal Component Analysis, Temel Bileşen Analizi)

Yüksek boyutlu veriyi daha az boyuta lineer olarak indirgeyen teknik. Görselleştirme ve gürültü azaltma için kullanılır.

t-SNE / UMAP

Yüksek boyutlu veriyi 2B/3B görselleştirme için kullanılan doğrusal olmayan boyut indirgeme yöntemleri. Anlamsal kümeleri görsel olarak ortaya çıkarır.

Hiperparametre (Hyperparameter)

Modelin öğrenemediği, eğitim başlamadan elle belirlenen değerler (öğrenme hızı, katman sayısı, dropout oranı). Ayarlanması ayrı bir uzmanlık alanıdır.

D. Derlem Dilbilimi Terimleri

Derlem (Corpus / Korpus)

Dilbilim araştırmalarında kullanılan, planlı ve belgelenmiş metin koleksiyonu. Sözlü veya yazılı olabilir; açıklamalı (annotated) veya ham olabilir. Bu sitenin veri kaynağı T-BDLD derlemidir.

Temsilcilik (Representativeness)

Derlemin, temsil ettiği iddia edilen dili ne kadar yansıttığı ölçütü. Tür, dönem, bağlam, kaynak çeşitliliği ile sağlanır.

Denge (Balance)

Derlemdeki farklı metin türlerinin (gazete, roman, akademik, sözlü) orantılı dağılımı. Dengesiz derlem yanlı sonuç verir.

Token / Type

Token: Metindeki her bir sözcük geçişi (bir cümlede "ev ev" iki token). Type: Benzersiz sözcük biçimi ("ev ev" = 1 type).

Tip-Token Oranı (Type-Token Ratio, TTR)

Benzersiz sözcük sayısı / toplam sözcük sayısı. Sözcük çeşitliliğinin ölçüsü. Metin uzunluğuyla ters orantılı; bu yüzden MATTR, STTR gibi normalize varyantları kullanılır.

Hapax Legomena

Derlemde yalnız bir kez geçen sözcükler (Yunanca "bir kez söylenmiş"). Her dilin derleminin ~%40-50'si hapax'tır — Zipf yasasının doğal sonucu.

Zipf Yasası

"N. en sık sözcük, en sık sözcüğün 1/N'i sıklıkta geçer" bulgusu. Doğal dillerin evrensel istatistiksel özelliği. Üst-sıra sözcükler çok sık (bir, olmak), uzun kuyruk çok sayıda ama az sıklıkla.

Eşdizim (Collocation)

İki sözcüğün rastlantıdan fazla birlikte geçme eğilimi. koyu çay, güçlü kahve, karar vermek eşdizimlerdir. PMI, LogDice gibi ölçülerle hesaplanır.

N-gram

N ardışık sözcük dizisi. Unigram: tek sözcük; bigram: iki sözcük ("çok güzel"); trigram: üç sözcük. Eşdizim ve dil modelinin temel birimi.

Bağlamsal Liste (Concordance, KWIC)

Bir sözcüğün geçtiği tüm bağlamların ortada o sözcük hizalanarak listelenmesi ("Key Word In Context"). Sözlükçülüğün klasik aracı.

PMI (Pointwise Mutual Information, Noktasal Karşılıklı Bilgi)

İki olayın (sözcük A ile sözcük B) rastlantıya kıyasla ne kadar birlikte görüldüğünün logaritmik ölçüsü. PMI(A,B) = log₂[ P(A,B) / (P(A)·P(B)) ]. Negatif değerler de çıkabilir.

NPMI (Normalized Pointwise Mutual Information)

Normalleştirilmiş Noktasal Karşılıklı Bilgi. PMI'nin [−1, +1] aralığına normalleştirilmiş hali. +1 = kesin birlikte geçme, 0 = rastlantı, −1 = hiç birlikte olmama. Eşdizim gücünü karşılaştırılabilir yapar.

PPMI (Positive PMI)

PMI'nin yalnız pozitif bölümünü kullanan ölçü. Beklenenden zayıf birliktelikler sıfır kabul edilir; alan/metin türü dağılımında sözcük-alan/tür bağının ayırt edici olup olmadığını göstermek için kullanılır.

LogDice

Eşdizim ölçülerinden; Dice katsayısının logaritmik varyantı. 14 civarı "kuvvetli eşdizim" kabul edilir. Nadir bigramlarda PMI'den daha kararlıdır.

Cümle Sıklığı

Bir sözcük veya eşdizimin kaç farklı cümlede geçtiğini gösterir. Çok sözcüklü aday ve eşdizim hesaplarında, tek bir metin içi tekrar ile derleme yayılmış kullanım örüntüsünü ayırmak için NPMI ve LogDice ile birlikte kullanılır.

TF-IDF (Term Frequency × Inverse Document Frequency)

Bir sözcüğün belgede ne kadar sık (TF) ve tüm belgelerde ne kadar nadir (IDF) olduğunu birleştiren klasik ağırlık. Arama ve belge sınıflandırmada kullanılır.

Kosinüs Benzerliği (Cosine Similarity)

İki vektörün yön bakımından ne kadar benzer olduğunu ölçer. 1'e yaklaştıkça bağlam ya da anlam benzerliği artar; cümle benzerliği, sözcük komşuluğu ve anlamsal arama modüllerinde kullanılır.

Anahtarlık (Key-ness, Keyword Extraction)

Bir alt derlemi (ör. ekonomi haberleri) referans derleme göre karakterize eden sözcüklerin çıkarılması. Log-likelihood testi veya ki-kare kullanılır.

Artzamanlı / Eşzamanlı (Diachronic / Synchronic)

Artzamanlı (diachronic): Dilin zaman içindeki değişimi (anlam kayması, yeni sözcükler). Eşzamanlı (synchronic): Bir dönem içindeki yapı (bu sitenin yeni anlam çözümlemesi eşzamanlıdır).

Bağlamlaşma İndeksi

Bu sistemde kullanılan, bir sözcüğün derlemde ne kadar çeşitli bağlamlarda geçtiğini ölçen bileşik gösterge (0-100). Komşu sözcük çeşitliliği, entropi ve destek (geçiş) birleşiminden hesaplanır.

Alan/Tür Entropisi

Bir sözcüğün bağlamsal alanlara ve metin türlerine ne kadar yayılmış olduğunu gösterir. Düşük entropi tek alana/türe yakınlığı, yüksek entropi birçok alan/türde kullanılan genel sözcükleri işaret eder.

Baskınlık (Dominance)

Bir sözcüğün geçtiği cümleler içinde belirli bir alan/türün payı. Alan/metin türü dağılımında yüksek puanın güvenilir olup olmadığını denetleyen ana göstergelerden biridir.

Morfolojik Kapsama

Derlemdeki sözcüklerin ne kadarının mevcut morfolojik çözümleyicice tanımlanabildiği. Türkçe gibi zengin morfolojili dillerde düşük kapsama, yeni sözcük üretimini yakalamak için güçlendirme katmanı gerektirir.

E. Sözlükbilim Terimleri

Sözlükbilim (Lexicography)

Sözlük hazırlama sanatı ve bilimi. Hem pratik (sözlük yazımı) hem kuramsal (sözcük anlamı ve yapısı üstüne araştırma) boyutu vardır. GTS bir sözlükbilim ürünüdür.

Sözlük (Dictionary)

Bir dilin sözcüklerini belirli bir ölçüte (alfabetik, anlamsal, konu) göre listeleyen ve her biri için tanım, köken, örnek veren başvuru eseri.

Madde Başı (Headword / Lemma)

Sözlükte başlık olarak verilen sözcük biçimi. Fiiller mastar halinde (gelmek), adlar yalın halde (kitap) verilir. GTS'te madde sütunu madde başını tutar.

Madde (Entry)

Bir madde başı ve ona bağlı tüm anlamlar, örnekler, etiketler, kökenler, atasözleri vs.'den oluşan tam kayıt. GTS'te bir maddenin birden çok anlamı olabilir.

Anlam (Sense)

Bir sözcüğün taşıdığı farklı kavramlardan biri. Çok anlamlı sözcüklerde numaralanır. yüz → (1) organ, (2) 100 sayısı, (3) başkaldırmak ("yüz vermemek").

Tanım (Gloss / Definition)

Bir anlamı açıklayan kısa metin. Tipik olarak cins (bir tür...) ve ayırt edici özellik (...olan) biçiminde kurulur. TDK tanım geleneği Aristocu tanım ilkesine dayanır.

Çok Anlamlılık (Polysemy)

Aynı sözcüğün ilişkili farklı anlamlara sahip olması. ayak → organ, dağ eteği, iskambilde sıra; hepsi kavramsal olarak bağlı.

Eş Adlılık (Homonymy)

Yazılışları/söylenişleri aynı ama anlamları tamamen ilgisiz sözcükler. yüz (organ) ile yüz (sayı) eş adlıdır — tarihsel olarak farklı kökler.

Eş Anlamlılık (Synonymy)

İki farklı sözcüğün aynı veya çok yakın anlam taşıması. Tam eş anlam çok nadirdir; genelde üslup, sıklık, bağlam farkı olur. öğrenci / talebe.

Karşıt Anlamlılık (Antonymy)

Zıt anlam ilişkisi. Derece içeren (sıcak/soğuk), tamamlayıcı (ölü/canlı) veya ilişkisel (öğretmen/öğrenci) olabilir.

Alt/Üst Anlamlılık (Hyponymy / Hypernymy)

Sınıf-alt sınıf ilişkisi. Köpek "hayvan"ın hiponimi (alt anlamlısı); hayvan "köpek"in hiperonimi (üst anlamlısı). WordNet bu ilişkilerle örülmüştür.

Parça-Bütün İlişkisi (Meronymy / Holonymy)

Meronim: Parça (tekerlek → araba'nın meronimi). Holonim: Bütün (araba → tekerlek'in holonimi).

Mecaz (Metaphor)

Bir alandaki bir kavramın başka bir alana taşınmasıyla oluşan anlam. "zamanın ayak sesleri", "bilgi deryası". Yeni anlam keşiflerinin önemli kaynağıdır.

Mecaz-ı Mürsel (Metonymy)

Bir şeyin yakından ilişkili başka bir şey yerine kullanılması. "Ankara karar verdi" (Ankara = hükümet); "bir bardak iç" (bardak = içinde olan şey).

Anlamsal Alan (Semantic Field)

Belirli bir kavram etrafında toplanan sözcükler kümesi. Yemek alanı: kızartmak, pişirmek, haşlamak, közlemek... Anlamsal alan çözümlemesi sözlük yapısında bütünsellik sağlar.

Kullanım Etiketi (Usage Label)

Bir anlamın hangi bağlamda geçtiğini belirten not: halk ağzında, argo, eskimiş, resmi, mecazi. GTS'te "kullanım" özellikleri bu kategoridedir.

Alan Etiketi (Domain / Subject Label)

Bir anlamın hangi uzmanlık alanına ait olduğunu gösterir: tıp, hukuk, din, gök bilimi. GTS 44 kanonik alan kullanır.

Köken (Etymology)

Bir sözcüğün tarihsel kaynağı ve geçtiği değişimler. Telefon ← Yunanca tele (uzak) + phone (ses). GTS'te lisan sütunu köken dili gösterir.

Alıntı (Borrowing / Loanword)

Bir dilin başka dilden aldığı sözcük. Türkçede Arapça, Farsça, Fransızca, İngilizce alıntılar yoğundur. Alıntı sözcükler zamanla ses ve anlam uyumu geçirebilir.

Yenileşim (Neologism, Yeni Sözcük)

Dile yeni giren sözcük. Türetim (bilgisayar), alıntı (dezenflasyon) veya kısaltma-genişletme yollarıyla oluşur. Bu sistemdeki "Yeni Sözcükler" modülü neolojizm avına odaklanır.

Yazım Farkı (Orthographic Variant)

Derlemde görülen bir biçimin GTS'te bulunan standart ya da tercih edilen biçimden yazımca ayrılması. pantalon gibi biçimler yeni sözcük listesinde tutulabilir; ancak satırda GTS'teki karşılığı (pantolon) açıkça gösterilir. Bu işaret, sözcüğün yeni madde olarak kabul edildiği anlamına gelmez.

Eskileşim / Arkaizm (Archaism)

Dilde kullanımdan düşen, yalnızca eski metinlerde veya resmî söylemde kalan sözcük/biçim. bizatihi, mezkûr, el'an. Arkaik maddelerin tespiti sözlük güncelleme için önemli adımdır.

Türetim (Derivation)

Bir sözcüğe yapım eki ekleyerek yeni sözcük oluşturma. göz → gözlük → gözlükçü → gözlükçülük. Türkçe, türetim eklerinin zenginliğiyle öne çıkar.

Çekim (Inflection)

Sözcüğün dilbilgisel rolüne göre aldığı ekler (durum, kişi, zaman, sayı). Yeni sözcük üretmez, aynı sözcüğün farklı biçimlerini verir. evler, eve, evden → ev.

Birleştirme (Compounding)

İki veya daha fazla sözcüğün birleşerek yeni anlamlı bütün oluşturması. buzdolabı, pazartesi, hanımeli. Türkçe sözlükbilimde birleşik kelime tartışmalı bir alandır (ayrı/bitişik yazım).

Atasözü (Proverb)

Bir toplumun deneyim ve bilgeliğini yoğunlaştıran, kalıplaşmış söz. GTS atasözü tablosu ~16.666 atasözü içerir.

Deyim (Idiom)

Sözcüklerinin anlamlarından çıkarılamayan, kalıp halinde kullanılan söz öbeği. küplere binmek, ipe un sermek. Çok sözcüklü madde olarak sözlüğe alınır.

Lematizasyon Şablonu

Bu sistemde kullanılan, her lemma için morfolojik çözümleme kurallarını ve istisnaları tanımlayan geniş doküman. Türkçenin yapım ve çekim ekleri için yönlendirici.

F. Sistem ve İşletim Terimleri

Yerel CPU Worker Havuzu (Local CPU Worker Pool)

Ağır hesaplama işlerinin sunucu işlemcileri arasında paylaştırılması. Derlem okuma, aday toplama, çok sözcüklü yüzey biçimi çıkarma, bağlam cache hazırlama ve alan/metin türü dağılımı gibi aşamaları hızlandırır.

Paralel İşleme (Parallel Processing)

Bir işi tek sırada çalıştırmak yerine parçalara bölerek aynı anda yürütme. Büyük derlem büyüdükçe bekleme süresini azaltmak için kullanılır.

Önbellek (Cache)

Sık kullanılan ya da hesaplaması pahalı sonuçların geçici veya kalıcı olarak saklanması. Böylece aynı bilgi tekrar istendiğinde yeniden hesaplanmaz, sayfa daha hızlı açılır.

Binary Önbellek (Binary Cache)

Analiz sonuçlarının makine tarafından hızlı okunabilecek ikili biçimde saklanması. Özellikle büyük sıklık tabloları, yüzey biçimleri ve morfolojik aileler için açılış hızını artırır.

Sıcak Başlatma (Warm Start)

Servis yeniden başladıktan sonra daha önce hazırlanmış cache ve indeksleri kullanarak sistemi hızlı hazır duruma getirme yaklaşımı.

Manuel Analiz

Derlem yükleme veya ekleme yapıldıktan sonra ana analiz işleminin yönetici tarafından bilinçli olarak başlatılması. Böylece veri ekleme, temizlik ve hesaplama zamanları birbirinden ayrılır.

Dedup / Tekilleştirme (Deduplication)

Aynı ya da çok benzer cümlelerin tekrar tekrar derleme eklenmesini önleme işlemi. Derlem kalitesini korur, tekrar kaynaklı sıklık şişmesini azaltır.

Atomik Kayıt (Atomic Write)

Bir veri dosyasını yarım yazılmış halde bırakmamak için önce geçici hedefe yazıp sonra tek hamlede asıl hedefe taşıma tekniği. Özellikle notlar ve JSON çıktılarında veri güvenliği sağlar.

JSON

Veriyi alan-adı ve değer çiftleriyle saklayan hafif metin biçimi. Yeni sözcük tanımları, yeni anlam bulguları ve dışa aktarım paketleri için kullanılır.

Not: Bu sözlük yaşayan bir listedir; yeni gelişen alanlar (Ajan-tabanlı YZ, Çoklu-ajan sistemleri, Bilgi graflari, vb.) ilerde eklenecektir. Terimlerin Türkçe karşılıkları için TDK ve akademik yayınlar referans alınmıştır; tartışmalı karşılıklarda yaygın kullanım tercih edilmiştir.

6. İstatistikler ve Yorumlar

Sıklık (Frequency)

Bir sözcüğün derlemde toplam kaç kez geçtiği. Mutlak değer — karşılaştırma için diğer sözcüklerin sıklığıyla birlikte yorumlanmalı.

Form Sayısı

Bir sözcüğün derlemde kaç farklı yüzey biçiminde (çekim halinde) geçtiği. Örnek: gelmek kökü; geliyor, geldi, gelecek, gelmişim... olarak onlarca form alabilir.

Token vs. Lemma

Token: metindeki her sözcük örneği.
Lemma: ayrı sözlük maddesi.
Örnek: geldi, geliyor, gelecek ayrı token'dır ama tek lemma: gelmek.

Kapsama Oranı

GTS'teki maddelerin yüzde kaçının derlemde en az bir kez geçtiği. Düşük oran: sözlükteki arkaik veya uzmanlık sözcükleri çağdaş yazılı Türkçede az kullanılıyor.

Token Kapsaması

Derlemdeki tüm sözcük örneklerinin yüzde kaçının GTS maddeleriyle eşleştiği. Yüksek oran: derlemdeki metinlerin büyük çoğunluğu standart sözlük sözcüklerinden oluşuyor.

Trend Göstergeleri

Yükselen: sözcük derlemin sonlarına doğru sıklaşıyor (yeni kullanıma girmiş olabilir).
Sabit: tüm derlem boyunca düzenli kullanım.

📊 Derlem (T-BDLD) İstatistikleri

Türkçe Bağlama Duyarlı Lematizasyon Derlemi'nin (T-BDLD) anlık sayısal göstergeleri. Veri, her yeni analiz tamamlandığında otomatik olarak yenilenir.

T-BDLD Özet

İstatistikler yükleniyor...

Lemma Sıklık Dağılımı

Lemma Başına Çekimli Yüzey Biçim Dağılımı

En Sık Lemmalar

En Sık Yüzey Biçimler

Veriler analiz pipeline'ı çalışırken dinamik olarak güncellenir.

7. Sıkça Sorulan Sorular

▸Yeni sözcük adayı nasıl belirlenir?

Canlı derlem ile birikmiş aday havuzu birlikte taranır; tekli ve çok sözcüklü yapılar ayrı değerlendirilir. Bağlama duyarlı lema, yüzey biçimi, 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.

▸Yeni anlam keşfi nasıl çalışır?

Yeni Anlam Keşifleri sayfasındaki sonuçlar, Derlem (T-BDLD) ile GTS'teki mevcut anlamların karşılaştırılmasıyla üretilen adaylardır. Sistem, mevcut madde başlarının derlemdeki yeni bağlamlarını, tetikleyici sözcüklerini ve eşdizimlerini inceler; yeni anlam, anlam genişlemesi veya izlenmesi gereken kullanım adayı olarak yapılandırılmış kayıtlar hazırlar.

Bu işlem ağır olduğu için yönetim alanından manuel başlatılıp durdurulabilir; derlem ekleme yapılmayan saatlerde çalıştırılması önerilir. Tanım taslakları kalıp ifade biçiminde değil, modern sözlükbilim ölçütlerine uygun anlam açıklamaları olarak hazırlanır ve uzman sözlükçü denetimine sunulur.

Not: Bu sayfadaki kayıtlar otomatik aday envanteridir. Bir kaydın görünmesi, doğrudan sözlüğe alınacağı anlamına gelmez; kabul kararı editör incelemesiyle verilir.

▸Bağlamlaşma İndeksi neden önemli?

Sıklık tek başına yanıltıcı olabilir: zangır zangır gibi kalıplarda çok sık geçen bir sözcük, dar bir bağlamda sıkışmış olabilir. Bağlamlaşma İndeksi, sözcüğün gerçekten farklı metinlerde ve farklı komşularla kullanılıp kullanılmadığını gösterir. Yüksek Bİ, sözcüğün dil dağarcığındaki olgunluğuna işaret eder.

▸Morfoloji sayfasındaki GTS / YS / D rozetleri arasındaki fark nedir?

GTS (kırmızı): Sözcük Gelişmiş Türkçe Sözlükte madde olarak var.
YS (yeşil): Yeni Sözcük Adayı — yalnızca derlemde var ve sözlük için değerlendirmeye alınacak kalitede.
D (mavi): Derlemde geçiyor ama aday süzgecinden geçmemiş (özel ad, çekim biçimi vb. olabilir).

▸Derlem güncellendiğinde ne olur? Ne kadar beklemem gerekir?

Derlem (T-BDLD) güncellendiğinde yükleme, temizlik ve ekleme aşamaları yönetim arayüzünde izlenir. Ana analiz yönetici tarafından manuel başlatılabilir. Ayrıca saatli derlem güncelleme açıksa, Türkiye saatiyle ayarlanan saatte (varsayılan 03.30) sistem, son analizden sonra eklenen bölümü okuyarak manuel analizle aynı artımlı güncelleme yolunu çalıştırır. Tam sıfırdan tarama yalnız açıkça istendiğinde yapılır. Bu saatli görev, kendi anahtarı açık olduğu sürece master otomasyon kapalı olsa bile devreye girer. Analiz çalışırken ana sayfada bir ilerleme çubuğu ve anlık analiz adımları görünür: derlem okunuyor → tek sözcüklü adaylar → çok sözcüklü adaylar → bağlamlaşma → morfolojik aileler → sonuçlar derleniyor.

Bu süre zarfında kullanıcıların bir süre beklemesi gerekir. Analiz süresi derlem büyüklüğüne göre değişir. Analiz sırasında arama ve diğer sayfalar önceki sonuçlarla çalışmaya devam eder; yalnızca yeni sözcük/anlam listeleri ve türetim aileleri güncellenene kadar eski kalır.

Analiz tamamlandığında tüm sayfalar otomatik olarak yeni sonuçları gösterir; sayfayı yenilemeniz yeterlidir.

▸Güncelleme çubuğunu gördüm, ne yapmalıyım?

Ana sayfanın üst kısmında canlı ilerleme çubuğu ve "İşleniyor" etiketi görünüyorsa, sistem o anda derlem analizini yapıyor demektir. Herhangi bir işlem yapmanıza gerek yok — analiz tamamlanana kadar beklemeniz yeterli. Çubuğun yanındaki yüzde değeri ilerlemeyi gösterir. %100'e ulaşınca yeni sözcük ve anlam sayıları otomatik olarak güncellenir.

▸Öbekleşme oranı nedir? Sözcüğün yanındaki mor link ne işe yarar?

Öbekleşme oranı, tek sözcüğün toplam sıklığının ne kadarının çok sözcüklü öbeklerde geçtiğini yüzde olarak gösterir. Örneğin "rahatsız" sözcüğü 1000 kez geçiyorsa ve 250 kez "rahatsız edici" veya "rahatsız olmak" gibi öbeklerde görülüyorsa öbekleşme oranı %25'tir.

Sözcük yüksek öbekleşme gösteriyorsa, ana sayfadaki listede mor renkli ve altı çizili olarak görünür; yanında 🔗N (öbek sayısı) ve "Öbekleşme oranı: %N" rozetleri bulunur.

Sözcüğe tıklayınca altta aşağı doğru açılan panel belirir — o sözcüğün geçtiği tüm öbekler chip olarak listelenir. Chip'e tıklarsanız arama kutusuna o öbek yerleştirilir ve listeye filtre uygulanır. Sözcüğe tekrar tıklarsanız panel kapanır.

▸Yapım eki ile çekim eki arasındaki fark nedir?

Yapım eki: Sözcükten yeni bir sözcük türetir. Sözcüğün sınıfını (ad/sıfat/fiil) değiştirebilir. Örnek: göz (ad) → gözlü (sıfat) → gözlük (ad). Sözlükbilimsel olarak türetilmiş her sözcük ayrı madde başıdır.
Çekim eki: Sözcüğün dilbilgisel rolünü belirler (kişi, zaman, durum, iyelik). Sözcüğün sınıfını değiştirmez ve yeni sözcük türetmez. Örnek: gözlük → gözlüğün, gözlükler, gözlüğümde. Sözlük bakımından hepsi aynı madde altında yer alır.

Sistem etiketli derlemden (etiketli_birikim) her iki grubu otomatik sınıflandırır. Detaylı ek listesi için Kavramlar bölümüne bakınız.

▸Fiil çatısı (ettirgen/edilgen/dönüşlü/işteş) nedir?

Türkçede dört fiil çatısı vardır ve hepsi fiil köküne eklenen özel eklerle oluşur:

Ettirgen (-tır/-dır/-t): Eylemi başkasına yaptırma. oku → okut, yap → yaptır
Edilgen (-ıl/-il): Eylemin başkası tarafından yapılması. yap → yapıl, gör → görül
Dönüşlü (-ın/-in/-n): Eylemin öznenin kendisine yönelik yapılması. yıka → yıkan, giy → giyin
İşteş (-ış/-iş/-uş/-üş): Eylemin karşılıklı yapılması. gör → görüş, döv → dövüş

Sistem bu ekleri etiketli derlemden tespit edip sözcüklerle birlikte saklar. Özellikle yeni fiil türetimlerini ve aktif çatı üretkenliğini izlemede kullanılır.

▸Her sayfada "Sayfa Kılavuzu" paneli ne işe yarar?

Sistemin her sayfasında üst kısımda "📖 Bu Sayfa Nedir? — Kılavuz" başlıklı açılır bir panel bulunur. Tıklayarak açabilirsiniz — sayfanın kısa bir özeti, o sayfaya özel terim açıklamaları, kullanım ipuçları ve örneklerle karşılaşırsınız.

Bu panelin amacı: sayfaya özel, anında erişilebilir bir yardım sunmak. Genel kılavuz (bu sayfa) tüm sistemi kapsar; sayfa kılavuzları ise yalnız o sayfayı anlatır. Yeni kullanıcılar için özellikle yararlıdır.

▸Morfoloji sayfasındaki "Çekim Ekleri" sekmesi nedir?

Çekim Ekleri sekmesi, etiketli derlemdeki (bağlam kontrollü) tüm çekim eklerini 8 kategoride toplar:

Ad Durum Ekleri: belirtme (-ı), tamlayan (-ın), yönelme (-e), bulunma (-de), çıkma (-den), vasıta (-le), eşitlik (-ce)
İyelik Ekleri: 1/2/3 tekil ve çoğul iyelik
Kişi Ekleri: 1/2/3 tekil ve çoğul kişi
Çoğul Eki: -lar / -ler
Zaman Ekleri: görülen geçmiş (-dı), duyulan geçmiş (-mış), şimdiki (-ıyor), geniş (-ır), gelecek (-acak)
Kip Ekleri: şart (-sa), emir, istek (-e), gereklilik (-malı)
Fiilimsiler: sıfat-fiil (-an/-dık/-acak), isim-fiil (-mak/-ma/-ış), ulaç (-arak/-ıp)
Diğer: olumsuzluk (-me), soru (-mı), ek eylem (-dır), ilgi -ki

Her kategori için: toplam kullanım, farklı sözcük sayısı, alt etiket (yükleme, ilgi vb.) dağılımı, en sık ek biçimleri ve örnek sözcükler gösterilir. Sayfanın üstünde görsel dağılım (pasta veya çubuk grafiği) bulunur; tek bir kategori seçilince o kategorinin alt ekleri çubuk olarak gösterilir.

Filtreler: Kaynak (Toplu / Yalnız GTS / Yalnız Yeni Sözcükler / Yalnız Derlem), Kategori (Tümü veya tek bir kategori) ve Arama kutusu (etiket adı veya ek biçimi) birlikte çalışır.

Veri kaynağı: etiketli_birikim_duzeltilmis_baglam_kontrollu.txt — derlem yüklendiğinde anında etkili olur.

▸Morfolojik Komşuluk'ta aranan sözcüğün çekim eki dökümü ne gösterir?

Morfoloji sayfası → Morfolojik Komşuluk sekmesinde bir sözcük aradığınızda, ebeveyn/kardeş/türev kartlarının altına "{sözcük} sözcüğünün derlemdeki çekim ekleri" paneli otomatik eklenir. Bu panel:

Aranan lemma'nın derlemde aldığı tüm çekim eklerini 8 kategoride gruplar.
Her etiket (yükleme, ilgi, şimdiki_zaman vb.) için toplam kullanım sayısı ve en sık ek biçimleri (mor rozetler) gösterir.
Sözcüğün toplam kullanımı üstte özetlenir.

Niçin? Bir lemma'nın morfolojik davranışını (hangi eklerle birleşiyor, hangi çekim kategorilerine açık) tek bakışta görmek; sözcüğün çekim zenginliğini ölçmek; çok anlamlı sözcüklerin farklı kullanım desenlerini tespit etmek için kullanılır.

▸Kaynak filtreleri (Tümü / GTS / YS / Yalnız Derlem) ne ayırır?

Morfoloji sayfasındaki üç sekmede (Aile Arama, Morfolojik Komşuluk, Çekim Ekleri) aynı mantıkla çalışan bir kaynak filtresi vardır:

Tümü: Derlemde geçen tüm lemmalar dahil.
Yalnız GTS GTS: GTS sözlüğünde madde olarak bulunan lemmalar.
Yalnız Yeni Sözcükler YS: Sistem tarafından yeni sözcük adayı olarak işaretlenmiş lemmalar (GTS'de yok, sistemin filtrelerinden geçmiş aday).
Yalnız Derlem D: Derlemde geçen ama henüz sınıflandırılmamış lemmalar — GTS'de de yok, yeni sözcük adayı olarak da işaretlenmemiş (özel ad, kısaltma, gürültü gibi elenmiş olabilir veya henüz aday havuzuna girmemiş olabilir).

Bu filtreler, söz varlığını daraltarak her grup içindeki morfolojik davranışı ayrı ayrı incelemenize olanak verir. Örneğin YS adaylarının hangi ekleri aldığını görmek istersiniz.

▸Atasözleri, deyimler ve birleşik fiillerdeki kümülatif yaygınlık grafiği neyi gösterir?

Bu grafik, ilgili sekmede o anda görünen sayfa veya arama sonucundaki kalıp ifadelerin Derlem (T-BDLD) içindeki doğrudan yakalanan geçişlerini toplar. Kaç kayıt için eşleşme bulunduğunu, toplam geçiş sayısını, milyon sözcük başına oranı, yaygınlık bandı dağılımını ve en sık geçen birkaç kaydı gösterir.

Grafik tüm kategori arşivinin toplamı değildir; aktif listeye göre hesaplanır. Çok uzun veya araya sözcük girebilen kalıplarda madde sayfasındaki ayrıntılı tarama ek kanıt verebilir.

▸Genel Arama sayfasındaki "Derlem" sekmesi nedir?

Derlem sekmesi, aradığınız sözcüğün T-BDLD derleminde lemma veya çekimli biçim olarak geçtiği tüm kayıtları bağlam göstermeden listeler. Her sonuç şunları içerir:

Lemma (sözlük biçimi) ve toplam sıklık (derlemde kaç kez geçti).
Çekimli biçimler: lemma'nın derlemdeki yüzey biçimleri, her biri kendi sıklığıyla (ör. kalem (589), kalemi (45), kalemler (21)).
Söz türü rozeti (ad/fiil/sıfat/zarf).
GTS (kırmızı) veya Yeni (yeşil) rozeti — sözcük sözlükte var mı?
"çekimli" (amber) rozeti — aradığınız sözcük lemma değil çekimli biçimse (ör. kalemler) bağlı olduğu lemma (kalem) altında listelenir.

Niçin? Bağlam arama Eşleşen Maddeler/Anlamlar sekmelerinde (GTS) zaten yapılır. Derlem sekmesi, bir sözcüğün derlemdeki morfolojik davranışını (hangi çekimli biçimler ne sıklıkta kullanılıyor) hızlı görmek için kullanılır. Sözlükbilimci için söz varlığı haritalaması ve yüzey biçim dağılımı incelemesinde çok yararlıdır.