Geri Dön

Investigating the category effect in freely associated word responses and predicting free word associations using language models

Serbest sözcük çağrışımlarında kategori etkisinin araştırılması ve serbest sözcük çağrışımlarının dil modelleri ile tahmin edilmesi

  1. Tez No: 978511
  2. Yazar: ÇİĞDEM TAŞ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN ŞENER, PROF. DR. EMİN ERKAN KORKMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Dilbilim, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Science and Technology, Linguistics, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Algoritma modelleme, Anlamsal çağrışım, Bilgisayar modellemesi, Bilişsel dil bilim, Bilişsel modelleme, Doğal dil işleme, Kelime ilişkilendirme, Makine öğrenmesi, Makine öğrenmesi yöntemleri, Sözcük çağrışımları, Algorithm modelling, Semantic associations, Computer modelling, Cognitive linguistics, Cognitive modeling, Natural language processing, Word association, Machine learning, Machine learning methods, Word associations
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişsel Bilimler Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
  12. Bilim Dalı: Bilişsel Bilimler Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Serbest çağrışım süreci hem ortak hem de bireysel anlamlandırmayı etkilemekte ve insanın anlam oluşturmasında kilit bir rol oynamaktadır. Birçok alanda kullanılmasına karşın serbest çağrışımlı kelime kaynaklarının oluşturulması maliyetlidir ve bu süreci bilgisayar ortamında modellemeye yönelik girişimler sınırlı sonuçlar vermektedir. İki ayrı adımda tasarlanan bu çalışma öncelikle beyindeki duyusal kategorilerin sözcüklerin serbest çağrışımla ilişkilendirilmesinde belirleyici bir rol oynayıp oynamadığını araştırmaktadır. Bu amaçla, De Deyne ve arkadaşları (2018) tarafından oluşturulmuş serbest çağrışımlı kelime listesi Small World of Words (SWOW) veriseti önceden eğitilmiş Word2Vec modeli yardımıyla kategorize edilerek analiz edilmiştir. İkinci adımda ise çalışma bir dil modelinin serbest çağrışımlı insan yanıtlarının genel özelliklerini ilgili veri ile ince ayar yapıldıktan sonra öğrenip öğrenemeyeceğini test etmektedir. Bu amaçla, Tiny Llama ve Google Gemma 3 adlı iki dil modeli, SWOW verisi ile ince ayar yapılarak değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular, beyindeki duyusal alanlar ile serbest çağrışım yanıtları arasında kayda değer bir ilişki bulunduğunu ortaya koymakta ve her iki modelde de ince ayarın, anlamsal uyumu güçlendirdiğini göstermektedir. Bununla birlikte, sonuçlar hem asıl hem de ince ayarlı modellerin bu kadar açık uçlu bir görevi yerine getirmede çeşitli sınırlamalara sahip olduğunu da vurgulamaktadır.

Özet (Çeviri)

The process of free association is key to human meaning-making, influencing both shared and individual understanding. Useful in many aspects, free association word resources are costly to make and attempts in computational modelling of free associations has yielded limited results only. Designed in two separate steps, current study first investigates whether sensory categories in the brain play a predictive role in the process of freely associating words. For this purpose, the data previously collected by De Deyne et al. (2018), namely Small World of Words (SWOW), was categorized by the aid of the pretrained Word2Vec model and analyzed. Secondly, the study tests whether a computational language model is able to capture the general regularities of freely associated human responses after being fine-tuned with relevant data. For this purpose, two language models, namely Tiny Llama and Google Gemma 3 were fine-tuned with SWOW data and the models were tested. Results show that there is a significant relation between the sensory areas in the brain and free word association responses and it is possible to say that fine-tuning significantly improves semantic understanding in free association responses in both models. However, values also highlight the limitations of both the base and fine-tuned models for handling such an open-ended task.

Benzer Tezler

  1. Karayolu köprülerinin sismik boyutlandırılmasıyla ilgili bazı yönetmeliklerin incelenmesi, karşılaştırılması ve uygulamalar

    Investigations and comparisons on some rugulations for seismic design of highway bridges and applications

    ŞÜKRÜ EROL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. METİM AYDOĞAN

  2. İstanbul'da otopark problemi“Şişli-Beşiktaş örneği”

    Başlık çevirisi yok

    A.SİNAN ÖZEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. AYTEN ÇETİNER

  3. Hızlı tüketim ürünleri sektörü gıda kategorisinde sağlık bilincinin satın alma niyetine etkisinin araştırılması

    The name of the thesis: Investigating the impact of health consciousness on purchase intent in the food category of the fast-moving consumer goods sector

    FERRUH KURUOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İşletmeNiğde Ömer Halisdemir Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ESEN GÜRBÜZ

  4. Investigating the effects of magnitude-space based numerical working memory loads on the SNARC effect under different number judgment tasks

    Büyüklük-uzam temelli sayı ilişkili çalışma belleği yüklerinin SNARC etkisi üzerindeki etkisinin farklı sayı değerlendirme görevlerinde incelenmesi

    ILGIM HEPDARCAN SEZEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Psikolojiİzmir Ekonomi Üniversitesi

    Deneysel Psikoloji Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURAK ERDENİZ

  5. Personel seçiminde değerlendirici kişiliğinin aday kişiliği ile benzerliğinin seçim ve değerlendirmeye olan etkisi

    The effect of rater and applicant personality similarity on the evaluation and selection decision in personnel selection process

    AHU DİNLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Psikolojiİstanbul Üniversitesi

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PINAR ÜNSAL