Akademik Veri Yönetim Sistemi
XVII. Uluslararası Dünya Dili Türkçe Sempozyumu, Bartın, Türkiye, 23 - 25 Ekim 2025, ss.47-66, (Tam Metin Bildiri)
Dijital dönüşümün giderek hızlandığı ortamda dil uzmanları/araştırmacıları da geleneksel araştırma yöntemlerinin yanında teknolojik araçlardan ve yapay zekânın (YZ) sağladığı kolaylıklardan yararlanma gereksinimi duymaktadırlar. YZ araçları ve Python programlama dili, dil araştırmalarında metin işleme, veri analizi ve büyük veri setlerinin değerlendirilmesi gibi konularda araştırmacılara hem zaman kazandırmakta hem kolaylık sağlamaktadır. Fakat çoğu dil uzmanı bu araçların sunduğu imkânlardan ve kolaylıklardan yeterince haberdar değildir. Herhangi bir programlama dili ve kod yazmayı bilmeden dil araştırmalarında da YZ ve çevrimiçi araçlarla dijital dönüşümün kolaylıklarından yararlanmak mümkündür. Bu bildiri, Python programlama dilini ve kod yazmayı bilmeyen dil uzmanlarına/araştırmacılarına mevcut çevrimiçi uygulamaları ve YZ araçlarını tanıtmayı, somut örneklerle bu teknolojileri araştırma- larında nasıl verimli bir şekilde kullanılabileceklerini göstermeyi amaçlamaktadır. Dil araştır- malarında ChatGPT, Claude, CoPilot, DeepSeek, Grok gibi YZ araçlarından yararlanılabileceği gibi bunları kullanarak Python kodu yazdırılabilir. Araştırmanın niteliğine ve amacına göre yazdırılacak kod, çevrimiçi Colaboratory uygulamasında çalıştırılarak analiz çıktıları alınabilir. Benzer uygulamalarla uzun metinlerin işlenmesi, kelime frekansı analizleri ve YZ destekli sınıflandırmalar, manuel analizlere göre %80’e varan oranında zaman kazandırmaktadır. Fonetik araştırmalarda ses dosyalarının otomatik analizi, konuşma tanıma ve formant çıkarımı gibi süreçler uygun araçlarla çok daha kısa sürede işlenebilmektedir. Semantik araştırmalarda word embedding modelleriyle anlam ilişkilerinin görselleştirilmesi, kelime bulutlarının oluşturulması mümkündür. Sözlükbilimde büyük veri setlerinden otomatik madde başı çıkarma yanında çeşitli analizlerin yapılmasında araştırmacıların iş yükü azaltılmaktadır. Dil öğretimi materyallerinin geliştirilmesinde ise seviye tespit algoritmaları, otomatik alıştırma üretimi ve kişiselleştirilmiş öğrenme materyali oluşturma imkânları sağlanmaktadır. Tarihî metinlerin günümüz Türkçesine aktarılmasında da YZ araçlarından yararlanılabilir. Bu konuda Claude oldukça başarılı araçlardan biridir. Buna benzer teknolojilerin ve uygulamaların benimsenmesi, dil uzmanlarının/araştırmacılarının hem bireysel araştırma kapasitelerini arttıracak hem dilbilimin dijital çağda daha güçlü bir konuma gelmesine katkı sağlayacaktır.
In an environment where digital transformation is accelerating, language experts/researchers also feel the need to benefit from technological tools and the conveniences provided by artificial intelligence (AI) alongside traditional research methods. AI tools and the Python programming language save time and facilitate text processing, data analysis, and large dataset evaluation for language researchers. However, most language experts are not sufficiently aware of the opportunities and conveniences of these tools. Benefiting from the convenience of digital transformation with AI and online tools in language research is possible without any programming language or coding. This paper aims to introduce available online applications and AI tools to language experts/researchers who do not know Python programming language and coding and to show how these technologies can be used efficiently in their research with concrete examples. AI tools, such as ChatGPT, Claude, Copilot, DeepSeek, and Grok, can be utilized in language research, and these tools can be used to generate Python code. The generated code can be run in the online Colaboratory application to obtain analysis outputs depending on the research’s nature and purpose. Long text processing, word frequency analyses, and AI-supported classifications save up to 80% of the time compared to manual analyses with similar applications. In phonetic research, processes such as automatic audio file analysis, speech recognition, and formant extraction can be processed much faster with appropriate tools. Visualizing semantic relationships with WEMs and creating word clouds are possible in semantic research. In lexicography, the workload of researchers is reduced in conducting various analyses and automatic headword extraction from large datasets. Opportunities for level detection algorithms, automatic exercise generation, and personalized learning materials are provided in the development of language teaching materials. AI tools can also be used to translate historical texts into modern Turkish. Claude is a successful tool in this regard. Adopting such technologies and applications will increase the individual research capacity of language experts/researchers and help linguistics gain a stronger position in the digital age.