Geri Dön

Modeling counterfactual statements using bayesian networks: A case study in turkish

Karşı olgusal ifadelerin bayes ağları kullanılarak modellenmesi: Türkçe üzerine bir durum analizi

  1. Tez No: 799219
  2. Yazar: MEHMET İLTERİŞ BOZKURT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BARBAROS YET, PROF. DR. HÜSEYİN CEM BOZŞAHİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Dilbilim, Felsefe, Linguistics, Philosophy
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Enformatik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişsel Bilim Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilişsel Bilimler Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 98

Özet

Karşı olgusal ifadeler, öncülleri yanlış veya gerçekleşmemiş olan koşullu ifadeler olarak tanımlanır (örn., Anderson, 1951; Barwise, 1986; Ruhi vd., 2000; Pearl vd., 2016 ve daha bir çoğu) ki bu, karşı çıktığımız iddialardan biridir. Karşı olgusal ifadelerin kullanımı ve kavranması, gerçek olayları göz ardı etme yeteneği, hem olgusal hem de karşı olgusal temsillerin zihinde tutulması ve bu temsiller arasında geçiş yapma kapasitesi dahil olmak üzere karmaşık bilişsel mekanizmaları içerir. Karşı olgusal ifadeler, dilbilimsel bir bakış açısıyla kapsamlı bir şekilde incelenmiştir ve son zamanlarda, Judea Pearl'ün öncülüğünde nedensellik ve nedensel modelleme araştırmalarının önemli bir parçası olmuştur. Bu tezin amacı, bu iki bakış açısını Türkçedeki karşı olgusal ifadeleri analiz etme konusunda birleştirerek bu literatüre katkıda bulunmaktır; bunun, karşı olgusal ifadelerin doğasına yeni bir ışık tutacak taze bir yaklaşım olduğuna inanıyoruz. Araştırma konuları ve soruları arasında, karşı olgusal bir yapının kullanılabilmesi için öncülün yanlış veya gerçekleşmemiş olmasının gerekip gerekmediği, Türkçede karmaşık bir ek olan -sAydI ekinin kullanımı ve karşı olgusal yorumla ilişkisi, -DIysA ve -sAydI arasındaki fark, -DIysA ve -sAydI kullanımını içeren cümlelerin Pearl ve Mackenzie'nin (2018) Nedensellik Merdiveni'nde bulundukları basamak ve bir karşı olgusal ifadenin yorumlanmasında edimbilimin veya bağlamın rolü yer almaktadır. Tezin katkıları arasında, Türkçe karşı olgusal ifadelere net bir şekilde odaklanan ve Türkçe karşı olgusal senaryoları grafiksel olarak temsil etmek için Bayes Ağlarından faydalanan ilk çalışma olmak sayılabilir.

Özet (Çeviri)

Counterfactual statements are defined as conditional statements whose antecedents are false or unrealized (e.g., Anderson, 1951; Barwise, 1986; Ruhi et al., 2000; Pearl et al., 2016 among many others), which is one of the claims we challenge. The utilization and comprehension of counterfactual statements involve intricate cognitive mechanisms, including the ability to disregard actual events, the maintenance of both factual and counterfactual representations within mind, and the capacity to alternate between these representations. Counterfactuals have been extensively studied from a linguistic perspective, and more recently, they have been an important part of causality and causal modeling research with Judea Pearl at helm. The goal of this thesis is to contribute to this literature by combining these two perspectives in analyzing counterfactuals in Turkish, which we believe is a fresh approach that will shed new light on their nature. The research topics and questions include the following: whether the antecedent needs to be false or unrealized for one to be able to use a counterfactual construction, the use of -sAydI, a complex suffix in Turkish, and its relation to counterfactual interpretation, the difference between -DIysA and -sAydI, the rungs of Pearl & Mackenzie's (2018) Ladder of Causation that sentences involving the use of -DIysA and -sAydI fall, and the role of pragmatics or context in the interpretation of a counterfactual statement. The contributions of the thesis include being the first to have a clear focus on Turkish counterfactuals and making use of Bayesian networks to graphically represent counterfactual scenarios in Turkish.

Benzer Tezler

  1. Prescriptive modeling for counterfactual inferences

    Karşıolgusal çıkarım için reçetesel modelleme

    ELİF SENA IŞIK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TAGHİ KHANİYEV

  2. Novel deep learning approaches for functional MRI data analysis

    Fonksiyonel MRG veri analizi için yenilikçi derin öğrenme yöntemleri

    HASAN ATAKAN BEDEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. TOLGA ÇUKUR

  3. Intersection of the large language models and explainable AI: Exploring the mind of machines

    Büyük dil modellerinin ve açiklanabilir yapay zekanin kesişimi: Makinelerin zihnini keşfetmek

    BÜŞRA ŞEBİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NAZIM TAŞKIN

    DR. NİJAT MEHDİYEV

  4. Markups, endogenous market power and misallocation in Turkey

    Mark-uplar, endojen market gücü ve Türkiye'de kaynakların yanlış tahsisi

    KORCAN KARAGÖZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    EkonomiBoğaziçi Üniversitesi

    Ekonomi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SELCEN ÇAKIR