Word associations: A comparison of AI and human word association patterns

Bu tez, Türkçe kelime çağrışımı görevinde insan kelime çağrışımları ile büyük dil modelleri (LLM'ler) tarafından üretilen çağrışımlar arasındaki benzerlikleri ve farklılıkları sistematik bir karşılaştırma yoluyla incelemektedir. İnsan katılımcılar ve seçilen LLM'ler kullanılarak yapılan bu çalışma, yanıt çeşitliliği, çağrışım gücü, morfoloji ve somutluk gibi dilsel özelliklere duyarlılık ve çağrışım ağlarının yapısal uyumu gibi temel ölçütleri değerlendirmektedir. Metodoloji, 381 katılımcıyla yürütülen sürekli bir kelime çağrışım deneyini ve bu deneyin GPT-4o mini, Trendyol LLM v1.8 ve Cosmos LLaMA gibi güncel LLM'lerle simüle edilmesini içermektedir. Karşılaştırmalı analizler, yapısal ve çağrışım benzerliklerini değerlendirmek için kosinüs benzerliği, Jaccard benzerliği ve grafik tabanlı metrikler gibi teknikler kullanmaktadır. Sonuçlar, özellikle yanıt çeşitliliği ve morfolojik ve anlamsal özelliklere duyarlılık açısından insanlar ve LLM'ler arasındaki çağrışım yapılarında önemli farklılıklar olduğunu göstermektedir. LLM'ler belirli çağrışım yapılarını yeniden oluşturma konusunda güçlü yönler sergilerken, insanlarda gözlemlenen karmaşık bilişsel süreçleri taklit etmede zorluklarla karşılaşmaktadır. Bulgular, kelime çağrışım görevlerinin hem insan bilişini anlamak hem de yapay zeka sistemlerini değerlendirmek için bir araç olarak potansiyelini vurgulamaktadır. Bu araştırma, geleneksel psikolinguistik metodolojileri modern hesaplamalı yaklaşımlarla birleştirerek anlamsal belleği anlamamıza katkıda bulunmakta ve LLM'lerin insan bilişini taklit etme konusundaki gelişen potansiyel ve sınırlamalarını öne çıkarmaktadır.