BitigDiz: Türkçe Metin Dizinleme ve Analiz Programı
BitigDiz: A Tool for Turkish Text Indexing and Analysis
Yazar: Kurtulmuş, Fatih
Dergi: Dil Araştırmaları, Vol. 20 No. 38, 2026
Anahtar kelimeler: New Turkish Language (Turkish of Old Anatolia, Ottoman, Turkiye) ; Yeni Türk Dili (Eski Anadolu, Osmanlı, Türkiye Türkçesi) ; Bitigdiz,dijital beşerî bilimler,dizin araçları,dizin hazırlama,veri görselleştirme,hesaplamalı dilbilim,istatistiksel dil analizi ; Bitigdiz,digital humanities,indexing tools,index preparation,data visualization,computational linguistics,statistical linguistic analysis

Günümüzde teknoloji ve yapay zekâ alanında görülen hızlı değişim bilimsel araştırmaların yöntemlerini derinden etkilemektedir. Bu makalede Türklük bilimi araştırmaları için geliştirilen ve BitigDiz olarak adlandırdığım genel ağ (web) tabanlı ve çok modüllü bir metin analiz platformu tanıtılmaktadır. Platform Anthropic tarafından geliştirilen Claude Opus 4.5 yapay zekâ modeli kullanılarak tasarlanmıştır. BitigDiz’in temel amacı mevcut dizinleme araçlarının kurulum, işletim sistemi uyumsuzluğu, ağız araştırmaları ve Kiril harfli metinlerin dizinleri ile ilgili sınırlılıklarına alternatif çözümler getirmektir. BitigDiz; DizinDiz (Tarihî Metinler), GramerDiz (Gramer Analizi), BeyitDiz (Divan Edebiyatı), AğızDiz (Ağız Araştırmaları), KavramDiz (Kavramsal Analiz), KirilDiz (Türk Lehçeleri), MetinDiz (Metin Analizi), SesDiz (Fonetik Analiz), AlfabeDiz (Alfabe Dönüşüm), VaryantDiz (Lehçe Karşılaştırma), TenkitDiz (Nüsha Karşılaştırma), HaritaDiz (Coğrafi Analiz), İstatistikDiz (Ses/Kelime/Ek Analizi) gibi 13 temel modülden ve 50’den fazla alt modülden meydana gelmektedir. Platform özellikle 18 farklı Türk lehçesine ait Kiril harfli metinlerin dizinlenmesi, ağız çalışmalarına özgü dizinlerin oluşturulması, ses bilgisi çalışmaları için istatistiksel analiz altyapısı, metin yayınlarının dilbilgisi bölümlerinin otomatikleştirilmesi, Kiril harfli metinlerin Latin harflerine çeviriminin yapılması, verilerin harita üzerinde görselleştirilmesi ve tenkitli metin yayınları için nüsha karşılaştırması gibi yenilikçi özellikler sunmaktadır. BitigDiz’in geliştirilebilir ve güncellenebilir yapısıyla Türk dili ve edebiyatı araştırmaları için alanda önemli bir boşluğu doldurması ve araştırmacıların verimliliklerini arttırması hedeflenmektedir.

Today, rapid developments in technology and artificial intelligence are profoundly transforming the methodologies of scientific research. This article introduces a web-based, multi-module text analysis platform developed for research in Turkology, hereafter referred to as BitigDiz. The platform was designed using the Claude Opus 4.5 artificial intelligence model developed by Anthropic. The primary aim of BitigDiz is to offer alternative solutions to the limitations of existing indexing tools, particularly with regard to installation requirements, operating system incompatibilities, dialectological research, and the indexing of texts written in Cyrillic script. BitigDiz consists of thirteen core modules—namely DizinDiz (Historical Texts), GramerDiz (Grammar Analysis), BeyitDiz (Divan Literature), AğızDiz (Dialectology), KavramDiz (Conceptual Analysis), KirilDiz (Turkic Varieties), MetinDiz (Text Analysis), SesDiz (Phonetic Analysis), AlfabeDiz (Alphabet Conversion), VaryantDiz (Dialect Comparison), TenkitDiz (Manuscript Comparison), HaritaDiz (Geographical Analysis), and İstatistikDiz (Sound/Word/Suffix Analysis)—along with more than fifty sub-modules. The platform is particularly suited for indexing Cyrillic texts belonging to eighteen different Turkic varieties, creating indexes tailored to dialect studies, providing statistical infrastructures for phonetic research, supporting the preparation of grammatical sections in text editions, converting Cyrillic texts into Latin script, visualizing linguistic data geographically, and comparing manuscript witnesses for critical editions. With its modular, extensible, and updatable architecture, BitigDiz aims to fill a significant gap in Turkish language and literature research and to enhance scholarly research efficiency.