A computational approach to linguistic relativity with empirical experimentation
Dilsel göreliliğe bilişimsel bir yaklaşım: Deneysel bir inceleme
- Tez No: 982243
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜMİT ATLAMAZ, PROF. TUNGA GÜNGÖR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Dilbilim, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Linguistics, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişsel Bilimler Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, dilin düşünceyi etkilediğini öne süren dilsel görelilik (DG) hipotezini, büyük dil modellerini (BDM) kullanan bilişimsel bir çerçeve dahilinde incelemektedir. Bu hipotezi deneysel olarak sınamak amacıyla çalışma, istem mühendisliği yöntemini kullanarak BDM'leri, farklı derecelerde İngilizce yeterliliğine sahip oldukları belirtilen 24 farklı anadilden konuşurların her birinin ortak kimliğini modelleyen ve iki dilli konuşucuları simüle eden vekil modeller olarak yapılandırmaktadır. Anlamsal gömme vektörleri, farklı BDM yapılandırmalarından isimlere yönelik sıfat çağrışımlarının elde edilmesiyle oluşturulmakta ve böylece dillere özgü kavramsal modeller meydana getirilmektedir. Bu gömme vektörleri kullanılarak kosinüs benzerliği ölçütüne dayalı anlamsal mesafeler hesaplanmakta ve tüm dillerin konumlandırıldığı ortak bir semantik uzay haritası oluşturulmaktadır. Hazırlanan iki dilli model vekilleri üzerinde halihazırda mevcut DG çalışmalarının tekrarlanmasının yanı sıra çeşitli alanlardan yeni bilişsel görevleri kapsayan deneyler yapılmaktadır ve bu modellerin görev performanslarındaki sistematik farklılıklar açısından analizi yapılmaktadır. Bulgular, farklı dillerin anadil konuşucularının, ortak bir iletişim dili olan İngilizce ile bile aynı kavramları ifade ederken farklı sözcük tercihleri yaptığını göstermiştir; ancak deneysel veriler bu sözcüksel farklılıkların düşüncenin bilişsel düzeyinde istatistiksel açıdan anlamlı değişimlere işaret etmediğini ortaya koymuştur. Dolayısıyla, bu farklılıklar, dilsel yüzeyde kalmakta ve bilişin daha derin düşünce seviyesine uzanmamakta olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Neticede, dilbilim ve yapay zeka disiplinlerini birleştiren bu çalışma, geleneksel kısıtlamaları aşan yenilikçi ve ölçeklenebilir bir yöntemsel yaklaşım sunarak, bilişsel bilimlerde DG'nin süregelen araştırmalarına katkı sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis investigates linguistic relativity (LR), a hypothesis proposing that language influences thought, through a computational framework utilizing large language models (LLMs). To empirically test this proposition, the study prompt engineers LLMs as proxies simulating bilingual speakers, each representing a collective linguistic identity corresponding to one of 24 distinct native language groups, whose members are characterized by varying levels of English proficiency. Semantic embedding vectors are generated by eliciting adjective associations for nouns from various LLM configurations, thereby forming language specific conceptual representations. These embeddings are used to calculate semantic distances through measures of cosine similarity, whereby all of these language's conceptual representations are mapped to form a semantic field. Further experiments are conducted on these representational bilingual proxies to include both replications of existing studies in LR literature and novel cognitive tasks across a variety of domains, with results analyzed for systematic variations in task performance. The findings indicate that while native speakers of diverse languages employ distinct lexical choices to articulate conceptualizations of identical entities even in a common medium language (English), experimental data did not show statistically significant variations at the cognitive level of thought. Consequently, it is concluded that these cross-linguistic distinctions remain confined to the linguistic surface instead of extending to the deeper cognitive level of thought. Overall, by bridging the fields of linguistics and artificial intelligence, this study contributes to the ongoing investigation of LR within cognitive science studies by presenting a innovative and scalable methodological approach that addresses traditional limitations.
Benzer Tezler
- Hücresel imalatın başlangıç aşamaları için uzman sistem yaklaşımı
An Expert systems approach to the early stages of cellular manufacturing systems design
UFUK CEBECİ
- Developing morphology disambiguation and named entity recognition for amharic
Amharca morfolojik belirsizliği giderme ve adlandırılmış varlık tanıma geliştirilmesi
EBRAHIM CHEKOL JIBRIL
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ
- Time series forecasting via computational intelligence methods
Zaman serileri tahminlemede bilgi işlemsel zeka uygulamaları
ATAKAN ŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- A Computational analysis of Turkish using the goverment-binding approach
Türkçenin yönetim ve bağlama kuramı yaklaşımı ile bilgisayarla çözümlenmesi
AYŞENUR BİRTÜRK
Doktora
İngilizce
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CEM BOZŞAHİN
- A computational model for anaphora resolution in Turkish based on the centering theory
Türkiye için merkezleme tabanlı anafor çözümlemesi yapan bilgisayısal bir model
RAMİZ ERMAN AYKAÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EŞREF ADALI
