The corpus-driven description of the Turkish aspectual adverbials
Türkçe görünüş belirteçliklerinin derlem çıkışlı betimlenmesi
- Tez No: 508302
- Danışmanlar: PROF. DR. SERA YEŞİM AKSAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Dilbilim, Türk Dili ve Edebiyatı, Linguistics, Turkish Language and Literature
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Mersin Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İngiliz Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 262
Özet
Bu tezin iki temel amacı bulunmaktadır. Birinci amacı, Türkçe temel söz varlığında görünüş belirteçliklerini tanımlamaktır. İkinci amacı, görünüş belirteçliklerinin Türkçe Ulusal Derlemin (TUD) yazılı alanda kullanım değerlerini, sözcüksel yapı ve örüntülerini betimlemektir. Bu tezin temel savı, Türkçe söz varlığında görünüş belirteçlikleri; eylemlerin hal türleri, görünüş çekim eklerinin etkileşimiyle ortaya çıkan belirgin sözcüksel yapılar ve çok sözcüklü birimler olduğu ve görünüş belirteçliklerinin TUD'un yazılı alanlarındaki (Bilgilendirici ve Kurgusal) hem kullanım değerlerinde, sözcüksel yapı ve örüntülerinde hem de sıklık dağılımlarında farklılık gösterdiğidir. Ayrıca, karşılaştırma yapabilmek amacıyla çıkan bu sonuçlar, TUD sözlü veriden alınan kimi belirteçliklerin kullanım değerleriyle karşılatırılmıştır. Bu bakış açısıyla ilişkili olarak belirteçlikler, görünüş kuramına göre derlem-çıkışlı olarak ele alınmıştır. Çözümlemede TUD (Aksan ve diğerleri, 2012) Kullanılmıştır. Veri, TUD'un-Tanıtım sürümüdür ve 49 milyon sözcük içermektedir. Derlem arayüzünün sorgu sonucu getirdiği eşdizimlilikler, metinlerine gidilerek çözümlenmiştir. TUD'ta yazılı metin türleri bilgilendirici ve kurgusal olarak ikiye ayrılmaktadır. Bilgilendirici metinler 39.690.000 sözcük; Kurgusal metinler ise 9.310.000 sözcük içermektedir. Verinin çözümlenmesinde de bu metin türlerinde belirteçlik yapılarının ve görünüşlerinin farklılaşıp farklılaşmadığına da bakılmıştır. Bilgilendirici ve Kurgusal alanlardaki sözcük sayısını dengelemek için veri 1 milyon sözcük üzerinden normalleştirilmiştir. Her bir belirteçlik için TUD'tan çıkan ham sıklıkların istatiksel bir ölçüt olan %5 hata payıyla incelenmiş örneklem sayısı belirlenmiştir. TUD için 1 milyonda normalleştirilmiş sıklıkların örneklem sayıları incelenmiştir. Buna göre belirlenen belirteçliklerin örüntüsü derlem dilbilim yöntemi ve görünüş kuramına göre incelenmiştir. Bu belirteçliklerin eylemlerin hal türleri, görünüş çekim eklerinin etkileşimiyle ortaya çıkan belirgin sözcüksel yapıları ve çoksözcüklü birimleri çözümlenmiş ve TUD'un yazılı kesitindeki alanlara göre belirgin kullanım değerleri, sözcüksel yapı ve örüntüleri sıklık bilgileriyle araştırılmıştır. Sonuç olarak, Türkçede görünüş belirteçlikleri; eylemlerin hal türleri, görünüş çekim eklerinin etkileşimiyle ortaya çıkan belirgin sözcüksel yapılar ve çoksözcüklü birimler olduğu gözlenmekle birlikte her belirteçliğin kendine özgü sözcüksel yapıları tercih ettiği ve sıklık dağılımlarının da bilgilendirici ve kurgusal alanlarda farklılık gösterdiği saptanmıştır. Çıkan bu sonuçlar sözlü veriyle karşılaştırıldığında yazılı alandaki sonuçlarla tutarlılık gösterdiği gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
This thesis has main two purposes. The first purpose is to define the aspectual adverbials in Turkish. The second purpose is to describe the usage values, lexical patterns and structures of the aspectual adverbials in Turkish in the written mediums of the Turkish National Corpus (TNC). The main argument of this thesis is that in Turkish, aspectual adverbials are the distinctive lexical phrases and multi-word units, and aspectual adverbials have the the usage values, lexical patterns and structures, which come along with the relation of situation types of the verbs and aspectual inflections in the written mediums of the TNC. Then the results are compared with some of the adverbials from the spoken medium of the TNC. In relation with this, the data is analyzed in corpus-driven approach. This study is a descriptive study which gives qualitative and quantitative information. For the natural language data, we use the Turkish National Corpus (TNC), which is designed to be a balanced, large scale and general-purpose corpus for contemporary Turkish which consists of spoken and written data. We study on the written part, which has two domains, namely Informative and Imaginative. The Imaginative domain of the TNC, which contains texts from novels, drama, poems, short stories, consists of 9.310.000 words while the Informative domain, which contains texts from social sciences, art, commerce-finance, belief-thought, World affairs, applied science, natural science and leisure, consists of 39.690.000 words. Totally, the written part consists of 49 million words. In order to compare and contrast the results of these domains, the raw frequencies of the node words must be equal to one another. Hence, we have normalized the frequencies per million words for both domains. Simple sampling method is used for determining on the data to analyze. With the aim of representing the population (frequencies for each domain), the sampling number is calculated according to 95% confidence interval and 5% error margin on the normalized frequency per million words. Each node word is analyzed through its concordance and context. As a result, it has been confirmed that aspectual adverbials are the distinctive lexical phrases and multi-word units, which have the the usage values, lexical patterns and structures, which come along with the relation of situation types of the verbs and aspectual inflections in Turkish. Moreover, we see that in addition to their pattern preferences, the frequency distributions also differ for these adverbials according to the domains they appear in. These results are consistent with results attained from the spoken medium of the TNC.
Benzer Tezler
- A description of the verb gel- with special reference to pattern grammar
Gel- eyleminin örüntü dilbilgisi bağlamında betimlenmesi
UMUT UFUK DEMİRHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
DilbilimMersin Üniversitesiİngiliz Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERA YEŞİM AKSAN
- Giving in Turkish: A corpus-driven frame semantic description
Türkçede vermek: Derleme dayalı çerçeve anlambilimsel bir çözümleme
YASEMİN ERKÖSE
Doktora
İngilizce
2023
DilbilimMersin Üniversitesiİngiliz Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYGÜL UÇAR
- Corpus profiles of Turkish mental verbs with reference to pattern grammar and corpus-assisted discourse studies
Örüntü dilbilgisi ve derlem temelli söylem çalışmaları bağlamında Türkçe zihin eylemlerinin derlem görünümleri
SELCEN ERTEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
DilbilimMersin Üniversitesiİngiliz Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ŞAHAP AKSAN
- Gödel makinelerinde öğrenme sorunu
Learning problem in Gödel machines
ABDULLAH HANZALE KORKMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Felsefeİstanbul ÜniversitesiSistematik Felsefe ve Mantık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜÇ GÜVEN
- La solution proposee par revonsuo concernant le probleme difficile de la conscience
Bilincin zor problemi hakkında revonsuo tarafından önerilen çözüm
HATİCE GÜLAY EROL
Yüksek Lisans
Fransızca
2023
FelsefeGalatasaray ÜniversitesiFelsefe Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELAMİ ATAKAN ALTINÖRS