Adapting and testing psycholinguistic toolboxes for Turkish visual word recognition studies

Abstract

Bu çalışmada Türkçe görsel kelime tanıma çalışmalarında kullanılabilecek olan iki yazılım sunulmaktadır: KelimetriK ve Türkçe eklenti paketiyle Wuggy. KelimetriK bu tez çalışması için geliştirilmiş sorgu tabanlı bir yazılımdır. Yazılımın çıktı olarak verdiği dilbilimsel parametreler: kelime ve bi-gram frekans değerleri, ortografik komşuluk, ortografik ilişkilendirme, (altküme/üstküme benzerliği) ve OLD20 (ortografik Levenshtein uzaklık 20) değerleridir. Wuggy birçok dile adapte olabilen kelimemsi üreticisidir. Kelimemsiler dilde bulunmayan fakat dilin kuralları açısından doğru olan kelimelerdir. Wuggy yazılımında kelimemsiler kullanıcı tarafından belirtilmiş olan bir veya daha fazla kelimenin hece altı elemenlarının (açış, çekirdek ve bitiş) bi-gram geçiş frekansını dikkate alarak üretilir. Bu tez çalışmasının bir parçasi olarak Wuggy yazılımına bir Türkçe eklenti paketi geliştirilmiştir. KelimetriK ve Türkçe eklenti paketiyle Wuggy yazılımları sözcüksel karar testi uygulanan bir kelime tanıma çalışmasında kullanılmıştır. Bu çalışmanın amacı kelime-frekansı, ON, OLD20 ve imgelenebilirlik değerinin tepki süresi ve doğruluk değerlerine olan etkisini incelemektir. Hipotezimiz, test edilen bütün dilbilimsel değişkenlerin Türkçe görsel kelime tanımlama verilerini etkilemesi yönündedir.Anahtar Kelimeler: görsel kelime tanımlama, sözcüksel karar, kelimemsi üretimi, dilbilimseldeğişkenler, Türkçe kelime ve kelimemsiler

This study presents two different software programs to be used in Turkish visual word recognition studies: KelimetriK and Wuggy with a Turkish plug-in extension. KelimetriK is a query-based software program developed as part of this thesis. KelimetriK provides word and bi-gram/tri-gram frequencies, orthographic neighborhood (ON), orthographic relatedness (transposed letter similarity and subset/superset similarity) and OLD20 (orthographic Levensthein Distance 20) scores. Wuggy is a pseudoword (i.e. wordlike non-words) generator that is adaptable to multiple languages (Keuleers, & Brstbaert, 2010). The pseudowords are generated from one or more user defined reference words by considering the sub-syllabic elements' bi-gram frequencies (the onset-nucleus-coda pattern). Developing a Turkish plug-in for the Wuggy software was also part of this thesis. KelimetriK and the Turkish plug-in for Wuggy were used on a lexical decision visual word recognition study. The aim of the study was to investigate the specific influence of word-frequency, ON, OLD20 and imageability on response time and accuracy scores. It was hypothesized that all the tested linguistic variables will influence the Turkish visual word recognition data.Keywords: visual word recognition, pseudoword generation, lexical decision, linguistic variables, Turkish words and pseudowords