Türkçe'de eş anlamlı kelimelerin hesaplamalı diyakronik analizi
Computational diachronic analysis of turkish synonym words
Yazar: UMUR TOGAY YAZAR
Danışman: PROF. DR. AHMET MURAT ÖZBAYOĞLU
TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Dilbilim = Linguistics

Özet:
Türkçe 1920'lerden günümüze kadar gelen süreçte Dil Devrimi'nin etkisiyle önemli
yapısal değişikliklere uğradı. Dil Devrimi'nin amaçlarına uygun olarak Türkçe
üzerinde yabancı dillerin etkisini azaltacak şekilde adımlar atıldı. Bu müdahaleler
sebebiyle dile pek çok yeni kelime girerken bir o kadar kelime de günümüzde
kullanılmamaya başlandı. Kelime dağarcığındaki değişimlerin dışında dilin imla ve
gramer kurallarında da değişiklikler görüldü. Bu çalışmada Türkçe'nin bu hızlı
değişimini motivasyon kabul ederek bu çalışmada eş anlamlı kelimelerin diyakronik
hesaplamalı diyakronik analizi gerçekleştirildi. İlk olarak 1920'lerden 2020'lere
kadar dönemi kapsayan modern Türkçe'nin en büyük diyakronik korpusu
Turkronicles'ı oluşturuldu ve bu korpus üzerinde frekans analizleri gerçekleştirildi.
Ayrıca korpusla beraber diyakronik analizlerde n-gram'lar, diyakronik kelime
vektörleri, bir yazılım kütüphanesi, dijitalleştirilmiş karşılıklar sözlüğü gibi çeşitli
kaynakları kullanıma sunuldu. Analizlerimiz sonucunda Türkçe'nin kelime
dağarcığının yıllar geçtikçe önemli ölçüde değiştiğini gördük. İmla kurallarının nasıl
değiştiğini gözlemlemek için spesifik olarak sonu -b/-p ve -d/-t ile biten kelimeleri
inceledik ve benzer bir sonuçla karşılaşıldı. Analizler bütünüyle ele alındığında
oluşturduğumuz kaynakların aslında diyakronik analiz için uygunluğunu gösterdi veviii
dilin ne ölçüde değiştiğini gözler önüne serdi. Ardından bu kaynakları kullanarak
farklı tarihlerde kullanılmış eş anlamlı kelimeleri tespit etmeye yarayan iki farklı
yöntem önerdik. Bu yöntemler esasında ortogonal dönüşüm matrisini bulmaya
dayanır. Sonrasında önerdiğimiz yöntemler doğrusal dönüşüm matrisine dayalı temel
bir yöntem ile karşılaştırıldı. Yöntemlerin başarısı iki farklı vektör algoritması
üzerinden test edildi. Buna ek olarak zaman farkı arttıkça yöntemlerin
performansının nasıl değiştiği gözlemlenip değerlendirildi. Deneylerin sonuçlarında
önerilen yöntemlerin temel yöntemden daha iyi bir performans sergilediğini ve
zaman farkına daha dayanıklı olduğu gözlemlendi. Son olarak eş anlamlı kelimelerin
zamanla anlamının nasıl değiştiğini görmek adına çeşitli deneyler yürütüldü. Spesifik
olarak eş anlamlı kelimelerin anlam daralması ve genişlemesi dinamikleri incelendi.
İlk olarak Turkronicles korpusunda yer alan hatalı kelimeleri düzeltmek için bir
Kodlayıcı-Çözücü modeli eğitildi ve bir test kümesi oluşturuldu. Hatalı kelimeler
düzeltildikten sonra anlam daralması ve genişlemesini kelime ilişki çizgesi ve bir
merkeziyet ölçütü etrafında modellendi. Ardından bu ölçütün bir eş anlamlı çifti için
zaman boyunca nasıl değiştiğini gözlemlemek için Spearman korelasyon katsayısını
hesaplandı. Son olarak birbirlerinin değişimini ne kadar etkilediğini ölçmek için bir
Doğrusal Karma Model eğitildi. Deney sonuçlarına dayanarak eş anlamlı bir
kelimenin anlamı genişlerken diğerinin anlamının daraldığı tespit edildi.

Abstract:
Turkish has undergone significant structural changes from the 1920s to the present
day, influenced by the Turkish Language Reform. In line with the aims of the
Language Reform, steps were taken to reduce the influence of foreign languages on
Turkish. As a result of these interventions, many new words were introduced into the
language, while many words fell out of use over time. Beyond changes in
vocabulary, modifications were also observed in the spelling and grammar rules of
the language. This study takes the rapid evolution of Turkish as its motivation and
conducts a diachronic computational analysis of synonym words. First, we created
Turkronicles, the largest diachronic corpus of modern Turkish, covering the period
from the 1920s to the 2020s, and performed frequency analyses on this corpus.
Additionally, we made various resources available for diachronic analyses, such as n-
grams, diachronic word vectors, a software library, and a digitized dictionary of
synonym words. Our analyses revealed that Turkish vocabulary has significantly
changed over the years. To observe changes in spelling rules, we specifically
examined words ending in -b/-p and -d/-t and encountered similar results. Overall,
our analyses demonstrated the suitability of the resources we created for diachronic
analysis and highlighted the extent of evolution of Turkish. Using these resources,x
we proposed two different methods to identify synonym words used in different time
periods. These methods are essentially based on finding an orthogonal transformation
matrix. We then compared the proposed methods to a baseline method, which relies
on a linear transformation matrix. The effectiveness of our methods was tested using
two different vector algorithms. Furthermore, we observed and evaluated how the
performance of the methods varied with increasing temporal differences. Our
experimental results showed that the proposed methods outperformed the baseline
method and were more robust to temporal differences. Finally, we conducted various
experiments to explore how the meanings of synonymous words change over time.
Specifically, we examined the dynamics of semantic specialization and
generalization of synonymous words. Initially, we trained an encoder-decoder model
to correct misspelled words in the Turkronicles corpus and created a test set. After
correcting the misspelled words, we modeled semantic specialization and
generalization using a word association graph and a centrality measure. To observe
how this measure changes over time for a pair of synonyms, we calculated the
Spearman correlation coefficient. Lastly, we trained a Linear Mixed Model to
measure the extent to which the changes in one synonym affect the other. Based on
the experimental results, we found that when the meaning of one word generalizes,
the meaning of its synonym tends to specializes.