Abstract
Sözlükbilimin dijital dönüşümü, alanı statik ve insan tarafından okunabilir ürünler üretmekten, dinamik ve makine tarafından okunabilir veritabanları geliştirmeye doğru köklü biçimde dönüştürmüştür. Bu makale, özellikle ara (pivot) diller aracılığıyla yarı otomatik türetime odaklanarak, makine tarafından okunabilir çok dilli sözlüklerin (MRD) geliştirilmesine ilişkin kuramsal ve yöntemsel temelleri incelemektedir. Yürüttüğümüz bir araştırma projesinin deneysel bulgularına dayanarak, karmaşık sözlüksel verilerin modellenmesinde Text Encoding Initiative (TEI) yönergeleri ile ISO 24613 (Lexical Markup Framework) standardının kullanım etkinliğini analiz ediyoruz. Veritabanı modellerine yönelik tarihsel eleştirileri, sözlüksel birlikte çalışabilirliğe ilişkin güncel standartlarla sentezleyerek; çok dilli sözlüklerin tamamen otomatik olarak türetilmesinin hâlen anlamsal belirsizliklerle sorunlu olduğunu, buna karşılık sağlam bir veri modellemesine ve insan doğrulamasına dayanan yarı otomatik bir iş akışının, birçok dil çifti için geçerli olan kaynak kıtlığını aşmada ölçeklenebilir bir çözüm sunduğunu savunuyoruz.
Keywords
Subject Areas
OpenAlex SDG Match
SDGs auto-classified by OpenAlex (score ≥ 0.4 shown).