T-BDLD Serbest Derlem Sorgusu
Sözcük, çekimli biçim ya da öbek yazın; sonuçlar 5 sol + 6 sağ sözcük penceresiyle gelir.
kesat sözcüğünün derlemdeki görünümü
T-BDLD'nin güncel verisinde 554 geçiş bulunuyor; bu değer bir milyon sözcükte 0.21 kullanıma karşılık geliyor. Derlem yaygınlığı nadir düzeyinde.
Derlemde öne çıkan biçimler
Toplam 16 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.
- O da boyu ilim pazarına kesat gelip, bunları okutacak olanla ve eni ve derinliği iki zîrâ olan bir kuyu kazdı ve rın kökü kurumaya yüz tuttu.
- Dükkânını kiralamak için müşterilerin uğradığı bu"kesat günlerde", fabrika işi ayakkabıların piyasayı işgal etmesi yetmiyormuş gibi dükkânın karşısına da yeni bir kunduracı açılmıştır.
- Fukaralıktan, üşüyen fidelerden, kesat harmandan söz ettiği ikinci bentte bir başına ve ıssız kentlerde yaşananları anlatmaya başlar.
- Laf arasında ' işler kesat, vergi yükü fazla, vekalet ver de elimiz rahatlasın alım satım yaparken ' gibi şeyler söylüyorlar.
- Yılların gerginliği vardı üstünde, işleri kesat gidiyordu, kimse ayakkabı tamirine gelmiyordu artık.
- Aylin, bir ben kesat çıktım senin hastalarının arasında, hiçbir şey olamadım.
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.