Affiliation:
1. UNIVERSITY OF TURKISH AERONAUTICAL ASSOCIATION
Abstract
Metin türüne bağlı yapısal bir özellik olarak görünüş bildiren morfo-semantik birimlerin söylem akışı içinde kazandığı işlev hem metnin anlamlandırılması hem de bilişsel sistemin bilgi işlem süreçlerinde temel değişkenlerden birisi olması bakımından önemlidir. Bu nedenle zamansal yapıyı oluşturan birimlerin, metnin söylem akışı içinde birbiriyle kurduğu etkileşim sonucu kazandığı pragmatik işlevlerin belirlenmesi okuma becerisinin geliştirilmesi bakımından önemlidir. Zira sözcüksel birimlerin algılanması ve yorumlanmasına dilbilgisel çıkarımlar eşlik eder. Dolayısıyla dilsel araçların çalışma prensiplerinin araştırılarak söylem yapısıyla kurduğu etkileşim sonucu kazandıkları semantik özellikler ile üstlendikleri pragmatik ve retorik işlevleri açıklamaya çalışan sözcük dilbilgisel çalışmalar önemlidir. Buna ek olarak temel söylem biçimi olan anlatı türünün, temel özelliği zamansal (temporal) yapılanıştır. Bu akademik zeminden hareketle çalışmanın amacı, Türkçede dilbilgisel görünüş kodlayan morfo-semantik birimlerin söylem akışı içinde kazandıkları metinsel işlevin belirlenmesidir. Bu amaç doğrultusunda amaçlı örnekleme yöntemi kullanılarak oluşturulan veri tabanı, nitel araştırma yöntemlerinden söylem analizi kullanılarak incelenmiş ve elde edilen bulgulardan hareketle morfo-semantik söylem akışı içinde kurdukları etkileşim sonucu kazandıkları metinsel işlevler belirlenmiştir.
Publisher
Anadolu Universitesi Sosyal Bilimler Dergisi
Reference31 articles.
1. Akar, D. ve Martı, L. (2015). Söylem çözümlemesi. F. N. Seggie ve Y. Bayburt (Ed), Nitel araştırma yöntem, teknik, analiz ve yaklaşımlar içinde (s. 242-252). Ankara: Anı Yayıncılık.
2. Bialystok, E. (2001). Metalinguistic aspect of bilingual processing. Annual Rewiev of Applied Linguistic, 21, 169-182. doi:10.1017/S0267190501000101
3. Biber, D. (1989). A typology of english text. Linguistics, 27(1), 3-44. doi:10.1515/ling.1989.27.1.3
4. Binnick, R. I. (2011). Introduction. R. J. Binnick (Ed.), The oxford handbook of tense and aspect içinde (s. 3-56) Oxford: Oxford University Press.
5. Bunescu, R. C. ve Moorey, R. (2007). Statistical relational learning for natural language information extraction. L. Getoor ve B. Taskar (Eds.), Introduction to statistical relational learning içinde (s. 535-552). Cambridge: MIT Press.