EDEBÎ MİRASIN DİJİTAL OKUMASI: YAPAY ZEKÂ İLE KLASİK TÜRK ŞİİRİNİN ANLAM KATMANLARINI ÇÖZÜMLEMEK

Bu çalışma, “ChatGPT-5 yardımıyla klasik Türk edebiyatına ait bir metnin analizi mümkün müdür?” ve “Bu analiz sürecinde hangi yöntemler izlenmektedir?” sorularını merkezine alarak yapay zekâ (YZ) ve doğal dil işleme (NLP) teknolojilerinin klasik Türk edebiyatı metinlerinin incelenmesinde sunduğu imkânları değerlendirmektedir. Klasik edebiyat metinleri, tarihî dil katmanları, yoğun mecaz ve mazmun kullanımı ile derin kültürel bağlam gereksinimi nedeniyle modern okur ve öğrenciler açısından anlaşılması güç yapılardır. Araştırmada YZ tabanlı analiz sistemlerinin beyitlerdeki anahtar kavramları tespit etme, mecaz ve mazmunları tanıma, kavramsal sınıflama yapma, bağlamsal özet oluşturma ve imge ağları çıkarma gibi işlevler aracılığıyla bu güçlükleri nasıl aşabileceği ele alınmıştır. Özellikle dijital mazmun sözlükleri ve kavram haritaları, metin içi ve metinler arası ilişkilerin hem görsel hem de analitik biçimde sunulmasına imkân tanıyarak klasik şiir çözümlemelerinde yenilikçi araçlar olarak öne çıkmaktadır. Bu yaklaşımlar, yalnızca kelime düzeyinde açıklamalar sunmakla kalmayıp, şiirlerin tematik, estetik ve kültürel boyutlarını da sistematik biçimde ortaya koymaktadır. Çalışma, edebî türler içerisinde kişisel hissiyatı en yoğun biçimde barındıran şiirin YZ tarafından nasıl çözümlendiğini ve yorumlandığını irdeleyerek yapay zekânın metin analizindeki rolüne ilişkin güncel tartışmalara katkı sunmakta ve gelecekteki YZ tabanlı edebiyat projeleri için geliştirilmesi gereken alanları ortaya koymaktadır. Ayrıca, bu teknolojilerin öğretim süreçlerine entegrasyonu ve metin çözümlemesine sağladığı katkılar, örnekler üzerinden tartışılarak, klasik edebiyatın çağdaş eğitim ortamlarında daha erişilebilir ve etkili biçimde aktarılmasına yönelik yeni bir perspektif geliştirilmektedir.

This study centers on the questions, “Is it possible to analyze a text from Classical Turkish literature with the assistance of ChatGPT-5?” and “What methods are employed in this analytical process?” It evaluates the potential of artificial intelligence (AI) and natural language processing (NLP) technologies in examining texts of Classical Turkish literature. Classical literary works, due to their historical linguistic layers, dense use of metaphors and mazmuns (conceits), and the necessity of deep cultural contextualization, often pose interpretive challenges for modern readers and students. The research explores how AI-based analytical systems can overcome these difficulties through functions such as identifying key concepts in couplets, recognizing metaphors and mazmuns, performing conceptual classification, generating contextual summaries, and mapping imagery networks. In particular, digital mazmun dictionaries and concept maps emerge as innovative tools in the analysis of classical poetry by enabling both visual and analytical representation of intra- and intertextual relations. These approaches not only provide lexical-level explanations but also systematically reveal the thematic, aesthetic, and cultural dimensions of poems. By examining how poetry—the literary genre that most profoundly embodies individual sentiment—is interpreted and analyzed by AI, the study contributes to contemporary discussions on the role of artificial intelligence in literary analysis and identifies potential areas for development in future AI-based literary projects.Furthermore, the study discusses, through practical examples, the integration of these technologies into educational processes and their contribution to textual interpretation, thereby offering a new perspective on how classical literature can be transmitted more accessibly and effectively in contemporary educational contexts.