A computational approach to linguistic relativity with empirical experimentation

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Boğaziçi Üniversitesi, SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ, SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2025

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: NUREDDİN CÜNEYD ÜNAL

Danışman: ÜMİT ATLAMAZ

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

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.