T-BDLD Serbest Derlem Sorgusu
Sözcük, çekimli biçim ya da öbek yazın; sonuçlar 5 sol + 6 sağ sözcük penceresiyle gelir.
dersiam sözcüğünün derlemdeki görünümü
T-BDLD'nin güncel verisinde 272 geçiş bulunuyor; bu değer bir milyon sözcükte 0.10 kullanıma karşılık geliyor. Derlem yaygınlığı nadir düzeyinde.
Derlemde öne çıkan biçimler
Toplam 24 farklı yüzey biçimi içinde sıklığı en yüksek olanlar.
Temsil edici güncel bağlamlar
OCR gürültüsü, reklam dili, özel ad ağırlığı ve kamuya açık sunuma uygun olmayan içerik süzülerek seçildi.
- Müftü, vaiz, dersiam ve imam-hatiplerimize karşı vatandaşlarımızın hususi bir sevgi ve saygı taşıdıkları, onların da buna tamamen layık oldukları muhakkaktır.
- Genç yaşta dersiam olması ve huzur derslerine katılan en genç üye olması, elde ettiği her payeyi emeğiyle kazanması onun zekâsı ve çalışkanlığının nişanesidir.
- Gazetenin yazar kadrosu genellikle medrese kökenli olup dersiamdan seçilmiştir.
- Mahmud, yaptığı ıslahatları geniş ölçüde dersiamlar vasıtasıyla halka duyurmuştur.
- İstanbul'da ' dersiam ' (medrese öğrencilerine veya isteyen herkese ders verme yetkisi kazanmış müderris-hoca) olarak çalıştı.
- Medresede 1869 yılında 2 dersiam ve 5 mezun ile 14 talebe ve 1914 yılındaki sayımda ise 20-25 civarında talebe bulunmakta idi.
Kılavuz: Serbest Derlem Sorgusu ve Eş Kullanım Ölçütleri
Serbest Derlem Sorgusu
Serbest derlem sorgusu, yazılan sözcüğü, çekimli biçimi ya da öbeği merkezde gösterip çevresindeki bağlamı iki yana ayıran derlem okuma biçimidir.
Sol bağlam aranan sözcükten önceki 5 sözcüğü, sağ bağlam aranan sözcükten sonraki 6 sözcüğü gösterir.
Merkez, cümlede yakalanan gerçek yüzey biçimidir; arama lemma üzerinden genişlese bile merkezde cümlede geçen çekimli biçim görünür.
Arama önce yazılan biçimi tarar; gerekiyorsa ClickHouse yüzey→lemma eşlemesiyle lemma ve öbek adayları da birlikte denenir.
Derleme son eklenme zamanı, sorgunun tamamıyla eşleşen en yeni cümlenin T-BDLD'ye işlendiği zamanı Türkiye saatine göre gösterir; kaynak yayın tarihi değildir.
Sözcüğün yaşam çevrimi, cümlenin derleme giriş zamanını değil, web sayfasının yayın tarihini; kitap, makale ve tezlerde ise kaynakta doğrulanan yayın yılını veya tarihini kullanır.
Eş Kullanım
Eş kullanım, aranan sözcüğün yakınında sık görülen diğer sözcükleri gösterir.
Bu sayfada eş kullanım öğeleri ClickHouse üzerinde tutulan 2-4 sözcüklü ngram kalıplarından çıkarılır ve birlikte kullanım sayısına göre sıralanır.
Yoğunluk çubuğu, listedeki en yüksek birlikte kullanım sayısına göre göreli ağırlığı gösterir.
Serbestlik derecesi, aranan sözcüğün çok sayıda eş kullanım öğesiyle dengeli mi, yoksa birkaç kalıpla mı kullanıldığını gösterir.
Alan Yayılımı
Alan yayılımı, aranan sözcüğün T-BDLD alan/tür analizinde hangi alanlarda cümle izi bıraktığını gösterir.
En yaygın alan cümle sayısına göre, baskın alan alan puanına göre hesaplanır.
Yayılım skoru, sözcüğün tek bir alana mı yığıldığını yoksa birçok alana dengeli mi dağıldığını Shannon çeşitliliğiyle özetler.
İstatistiksel Skorlar
NPMI, iki sözcüğün rastlantısal beklentiye göre ne kadar birlikte göründüğünü -1 ile +1 arasında ölçer; yüksek değer daha özgül ilişki demektir.
logDice, ortak kullanım gücünü frekans farklarından daha az etkilenerek verir; yüksek değer daha yerleşik eş kullanıma işaret eder.
t-score, birlikte görünmenin sayısal olarak ne kadar güçlü olduğunu gösterir; sık ve kararlı eş kullanımlar yüksek çıkar.
Serbestlik, Shannon çeşitliliği ile en sık eş kullanım öğesinin payını birlikte değerlendirir; yüksek değer serbest kullanımı, düşük değer kalıplaşma eğilimini gösterir.
Okuma Notu
Yüksek birlikte kullanım sayısı yaygınlığı, yüksek NPMI ise özgüllüğü öne çıkarır. Bu yüzden sık kullanılan genel sözcüklerde sayı yüksek, NPMI daha düşük olabilir.
En güçlü yorum, birlikte kullanım sayısı, NPMI, logDice ve t-score değerlerinin birlikte okunmasıyla yapılır.
Değerlik (Valency)
Değerlik, bir sözlükbirimin çevresinde hangi tamlayıcıları seçtiğini ve bu tamlayıcıları hangi durum ekleri, ilgeçler veya yan tümcelerle düzenlediğini gösterir.
Tekli sözcükler ile öbek ve tamlamalar aynı yöntemle incelenir. Çok sözcüklü birimlerin içindeki sözcükler tamlayıcı sayılmaz; yalnız birimin dışındaki ilişkiler ölçülür.
Çekirdek, güçlü, seçimlik ve seyrek etiketleri; kullanım payı, kaynak çeşitliliği, yakınlık, yön, Wilson güven alt sınırı ve çerçeve kararlılığından hesaplanan derlem eğilimleridir.
Sonuçlar mutlak dil bilgisel zorunluluk bildirmez; derleme yeni cümle yazıldığında canlı ClickHouse imzasıyla yeniden değerlendirilir.