Sözlük Bilimi ve Üretken Yapay Zekâ: Madde Başlarının Tarifleri Çerçevesinde Bir İnceleme

Öz

Bu çalışmada, “analitik tanım” sınıfına giren kelimelerin tariflerinde üretken yapay zekâdan ne derece ve nasıl faydalanılabileceği hususu üzerinde durulmuştur. Bu kapsamda, TDK Türkçe Sözlük’ten analitik tanım yoluyla tarif edilmiş olmakla birlikte tariflerinde problem olduğu gözlenen ve aynı cinsin türleri olan greyfurt, mandalina, portakal ve turunç kelimeleri örnek olarak ele alınmıştır. Bunun için yaygın olarak bilinen ve kullanılan üretken yapay zekâ modellerinden “ChatGPT 4o” ve “Gemini 2.0 Thinking Experimental” seçilmiştir. Söz konusu modellerin doğru yönlendirmelerle istenen neticeyi verip veremeyeceğini anlamak için, modellere dört ayrı komut verilmiştir. Bu komutlar neticesinde modellerin, tariflerini şeklen doğruya ulaştırdığı ve bilgi olarak da üzerinde bazı düzeltmeler yapılarak kullanılabilecek tarifler ortaya çıkardığı görülmüştür. Ayrıca, modellere verilen örnek anlam ağacı (semagram) sayesinde söz konusu modellerin sözlükçülükte kullanılabilecek anlam ağaçları ürettiği tespit edilmiştir. Netice itibarıyla, Türkçe komutların verilip Türkçe cevapların istendiği bu çalışmada, üretken yapay zekânın doğru yönlendirmeler ile analitik tanım oluşturma sürecinde etkili olduğu anlaşılmıştır. Üretken yapay zekânın, sözlük hazırlama süreçlerinde bilgi sağlayıcı ve hızlandırıcı bir araç olarak kullanılabileceği, bu sayede hem zaman hem de maliyet açısından tasarruf sağlanabileceği sonucuna ulaşılmıştır.