Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Makinece Okunabilir Çok Dilli Sözlükler: Yarı Otomatik Bir ISO–TEI Modeli

Yıl 2026, Cilt: 22 Sayı: 1 , 1 - 20 , 27.02.2026
https://izlik.org/JA68UW75JT

Öz

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.

Etik Beyan

Bu çalışma kapsamında etik ilkelere uyulmuş, bilimsel dürüstlük ve akademik etik kurallarına bağlı kalınmıştır. Araştırma sürecinde insan katılımcı, kişisel veri veya etik kurul onayı gerektiren herhangi bir uygulama yer almamaktadır.

Destekleyen Kurum

Yıldız Teknik Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinasyon Birimi

Proje Numarası

SBA-2021-4256

Teşekkür

Bu makale, YTÜ Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinasyon Birimi onayıyla yürütülen Genel Araştırma Projesi (GAP) (SBA-2021-4256) kapsamında üretilmiştir.

Kaynakça

  • Arhar Holdt, S., & Kosem, I. (2025). Using large language models to generate distractors for language games. In Proceedings of the eLex 2025 Conference (pp. 620–635). Bled, Slovenia.
  • Aydın, C. R., Erkan, A., Güngör, T., & Takçı, H. (2014). Sözlük kullanarak Türkçe için kavram madenciliği metotları geliştirme: Bir uygulama. In Proceedings of XVI. Academic Informatics Conference (pp. 801–810). Mersin, Türkiye.
  • Boguraev, B., Briscoe, T., Carroll, J., & Copestake, A. (1990). Database models for computational lexicography. In Proceedings of the 4th International Congress on Lexicography (pp. 59–78). Malaga, Spain.
  • Chiarcos, C., Ionov, M., Apostol, E.-S., Gkirtzou, K., Kabashi, B., Khan, A. F., & Truică, C.-O. (2024). Multiword expressions, collocations and the OntoLex vocabulary. In Multiword expressions in lexical resources, 187-227. Language Science Press. https://doi.org/10.5281/zenodo.10998641
  • De Schryver, G.-M. (2010). State-of-the-art software to support intelligent lexicography. In R. Zhu (Ed.), 中華字典研究-第2輯(上下)-2009《康熙字典》曁詞典学国際学術研討会論文集 2, 584–599. 中国社会科学 = China Sociale Wetenschappen Publishing House.
  • De Schryver, G.M. (2023). Generative AI and Lexicography: The Current State of the Art Using ChatGPT. International Journal of Lexicography, 36(4), 355-387.
  • Francopoulo, G., & Huang, C.-R. (2014). Lexical markup framework: An ISO standard for electronic lexicons and its implications for Asian languages. Lexicography ASIALEX, 1, 37-51. https://doi.org/10.1007/s40607-014-0006-z
  • Gantar, P. (2020). Dictionary of Modern Slovene: From Slovene lexical database to digital dictionary database. Rasprave, 46(2), 589-602.
  • Gillis-Webber, F. (2018). Conversion of the English-Xhosa dictionary for nurses to a linguistic linked data framework. Information, 9(11), 274. https://doi.org/10.3390/info9110274
  • Ide, N. & Veronis, J. (1993). Extracting knowledge bases from machine-readable dictionaries: Have we wasted our time?, Knowledge Bases & Knowledge Structures 93, Tokyo, 257-266.
  • Ide, N., & Veronis, J. (1995). Encoding dictionaries. In N. Ide and J. Veronis (Eds.), The Text Encoding Initiative: Background and Context, special triple issue of Computers and the Humanities, 29(2), 167-180.
  • Ide, N., Kilgarriff, A., & Romary, L. (2000). A formal model of dictionary structure and content. Euralex 2000 Proceedings, 113-126.
  • Jarrar, M., & Amayreh, H. (2019). An Arabic-Multilingual Database with a Lexicographic Search Engine. In Lecture notes in computer science, 234-246. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-23281-8_19
  • Khemakhem, M., Herold, A., & Romary, L. (2018). Enhancing usability for automatically structuring digitised dictionaries. GLOBALEX workshop at LREC 2018, May 2018, Miyazaki, Japan. https://hal.science/hal-01708137v1
  • Kovarikova, D. (2021). Sharing data through specialized corpus-based tools: The case of GramatiKat. Journal of Linguistics/Jazykovedný casopis. 72, 531-544. https://doi.org/10.2478/jazcas-2021-0049.
  • Krek, S., Ponikvar, P., Repar, A., Kosem, I., and Lindemann, D. (2025). DMLEX on Wikibase: Legacy dictionaries as collaboratively editable dataset Proceedings of the eLex 2025 conference, Bled, Slovenia, 175-189.
  • Lemnitzer, L., Romary, L., & Witt, A. (2013). Representing human and machine dictionaries in markup languages. In R. Gouws, U. Heid, W. Schweickard, & H. E. Wiegand (Eds.), HSK - Dictionaries. An international encyclopedia of lexicography: Supplementary volume: Recent developments with special focus on computational lexicography (Vol. 5.4, pp. 1195–1208). Mouton de Gruyter.
  • Lindemann, D. (2025). Ontolex-Lemon in Wikidata and other Wikibase instances. Proceedings of the 5th Conference on Language, Data and Knowledge: Workshops, 287–297. https://doi.org/10.5281/zenodo.15861038
  • Mechura, M. (2017). Introducing Lexonomy: An open-source dictionary writing and publishing system. Proceedings of eLex 2017 Conference, 662-679.
  • Nasution, A. H., Murakami, Y., & Ishida, T. (2017). Plan optimization for creating bilingual dictionaries of low-resource languages. Proceedings of IEEE International Conference on Culture and Computing, 35-41.
  • Rabe, M., Puttkammer, M. J., & van Huyssteen, G. B. (2025). Compiling a Candidate List of Taboo Constructions for an Under-Resourced Language. Proceedings of the eLex 2025 conference, 739-756.
  • Romary, L., & Wegstein, W. (2012). Consistent modeling of Heterogeneous Lexical Structures. Journal of the Text Encoding Initiative, 3, 1-43.
  • Romary, L., Khemakhem, M., Khan, F., Bowers, J., Calzolari, N., George, M., Pet, M., & Bański, P. (2019). LMF reloaded. Proceedings of the AsiaLex 2019 Conference, 533–539.
  • Rundell, M. (2023). Automating the creation of dictionaries: Are we nearly there? proceedings of the 16th International Conference of the Asian Association for Lexicography (ASIALEX 2023), 9-17.
  • Saveski, M., & Trajkovski, I. (2011). Development of an English–Macedonian machine readable dictionary by using parallel corpora. In M. Gusev & P. Mitrevski (Eds.), ICT Innovations 2010. Communications in Computer and Information Science (Vol. 83, pp. 207–218). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-19325-5_20
  • Sobkowiak, W. (1996). Phonetic Transcription in Machine-readable Dictionaries. Proceedings of the 7th EURALEX International Congress (EURALEX ’96), 181-188.
  • Stöckle, P., Elsner, D., Koppensteiner, W., & Korecky-Kröll, K. (2025). LLM-assisted dialect lexicography: Challenges and opportunities in processing historical Bavarian dialects. Proceedings of the eLex 2025 Conference, 453–475.
  • TEI Consortium. (2012). TEI P5: Guidelines for electronic text encoding and interchange.
  • Tiberius, C., Heylen, K., De Does, J., Vanroy, B., Vandeghinste, V., & Van Doeselaar, J. (2024). LLMs and evidence-based lexicography: Pilot studies at INT. In S. Krek (Ed.), Book of abstracts of the workshop Large Language Models and Lexicography (pp. 44–48).
  • Veronis, J., & Ide, N. (1991). An assessment of semantic information automatically extracted from machine readable dictionaries. In J. Kunze & D. Reimann (Eds.), Fifth Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (pp. 227–232). Association for Computational Linguistics. https://aclanthology.org/E91-1040/
  • Vulić, I., De Smet, W., & Moens, M.-F. (2012). Cross-language information retrieval models based on latent topic models trained with document-aligned comparable corpora. Information Retrieval, 16(3), 331–368. https://doi.org/10.1007/s10791-012-9200-5

Machine-Readable Multilingual Dictionaries: A Semi-Automatic ISO–TEI Model

Yıl 2026, Cilt: 22 Sayı: 1 , 1 - 20 , 27.02.2026
https://izlik.org/JA68UW75JT

Öz

The digital transformation of lexicography has fundamentally shifted the discipline from the production of static, human-readable artefacts to the creation of dynamic, machine-readable databases. This article examines the theoretical and methodological foundations of developing machine-readable multilingual dictionaries (MRDs), with particular emphasis on semi-automatic derivation via pivot languages. Drawing upon the experimental results of a research project we conducted, we analyse the efficacy of utilising the Text Encoding Initiative (TEI) guidelines and ISO-24613 (Lexical Markup Framework) to model complex lexical data. By synthesising historical critiques of database models with contemporary standards for lexical interoperability, we argue that, while fully automatic induction of multilingual lexicons remains fraught with semantic ambiguity, a semi-automatic workflow, grounded in rigorous data modelling and human verification, offers a scalable solution to overcome the resource scarcity inherent in many language pairs.

Etik Beyan

This study was conducted in accordance with academic integrity and ethical research principles. The research did not involve human participants, personal data, or any procedures requiring ethical committee approval.

Destekleyen Kurum

Yildiz Technical University Scientific Research Projects Coordination Unit

Proje Numarası

SBA-2021-4256

Teşekkür

This article is derived from the General Research Project (GAP) (SBA-2021-4256) carried out with the approval of YTU Scientific Research Projects Coordination Unit.

Kaynakça

  • Arhar Holdt, S., & Kosem, I. (2025). Using large language models to generate distractors for language games. In Proceedings of the eLex 2025 Conference (pp. 620–635). Bled, Slovenia.
  • Aydın, C. R., Erkan, A., Güngör, T., & Takçı, H. (2014). Sözlük kullanarak Türkçe için kavram madenciliği metotları geliştirme: Bir uygulama. In Proceedings of XVI. Academic Informatics Conference (pp. 801–810). Mersin, Türkiye.
  • Boguraev, B., Briscoe, T., Carroll, J., & Copestake, A. (1990). Database models for computational lexicography. In Proceedings of the 4th International Congress on Lexicography (pp. 59–78). Malaga, Spain.
  • Chiarcos, C., Ionov, M., Apostol, E.-S., Gkirtzou, K., Kabashi, B., Khan, A. F., & Truică, C.-O. (2024). Multiword expressions, collocations and the OntoLex vocabulary. In Multiword expressions in lexical resources, 187-227. Language Science Press. https://doi.org/10.5281/zenodo.10998641
  • De Schryver, G.-M. (2010). State-of-the-art software to support intelligent lexicography. In R. Zhu (Ed.), 中華字典研究-第2輯(上下)-2009《康熙字典》曁詞典学国際学術研討会論文集 2, 584–599. 中国社会科学 = China Sociale Wetenschappen Publishing House.
  • De Schryver, G.M. (2023). Generative AI and Lexicography: The Current State of the Art Using ChatGPT. International Journal of Lexicography, 36(4), 355-387.
  • Francopoulo, G., & Huang, C.-R. (2014). Lexical markup framework: An ISO standard for electronic lexicons and its implications for Asian languages. Lexicography ASIALEX, 1, 37-51. https://doi.org/10.1007/s40607-014-0006-z
  • Gantar, P. (2020). Dictionary of Modern Slovene: From Slovene lexical database to digital dictionary database. Rasprave, 46(2), 589-602.
  • Gillis-Webber, F. (2018). Conversion of the English-Xhosa dictionary for nurses to a linguistic linked data framework. Information, 9(11), 274. https://doi.org/10.3390/info9110274
  • Ide, N. & Veronis, J. (1993). Extracting knowledge bases from machine-readable dictionaries: Have we wasted our time?, Knowledge Bases & Knowledge Structures 93, Tokyo, 257-266.
  • Ide, N., & Veronis, J. (1995). Encoding dictionaries. In N. Ide and J. Veronis (Eds.), The Text Encoding Initiative: Background and Context, special triple issue of Computers and the Humanities, 29(2), 167-180.
  • Ide, N., Kilgarriff, A., & Romary, L. (2000). A formal model of dictionary structure and content. Euralex 2000 Proceedings, 113-126.
  • Jarrar, M., & Amayreh, H. (2019). An Arabic-Multilingual Database with a Lexicographic Search Engine. In Lecture notes in computer science, 234-246. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-23281-8_19
  • Khemakhem, M., Herold, A., & Romary, L. (2018). Enhancing usability for automatically structuring digitised dictionaries. GLOBALEX workshop at LREC 2018, May 2018, Miyazaki, Japan. https://hal.science/hal-01708137v1
  • Kovarikova, D. (2021). Sharing data through specialized corpus-based tools: The case of GramatiKat. Journal of Linguistics/Jazykovedný casopis. 72, 531-544. https://doi.org/10.2478/jazcas-2021-0049.
  • Krek, S., Ponikvar, P., Repar, A., Kosem, I., and Lindemann, D. (2025). DMLEX on Wikibase: Legacy dictionaries as collaboratively editable dataset Proceedings of the eLex 2025 conference, Bled, Slovenia, 175-189.
  • Lemnitzer, L., Romary, L., & Witt, A. (2013). Representing human and machine dictionaries in markup languages. In R. Gouws, U. Heid, W. Schweickard, & H. E. Wiegand (Eds.), HSK - Dictionaries. An international encyclopedia of lexicography: Supplementary volume: Recent developments with special focus on computational lexicography (Vol. 5.4, pp. 1195–1208). Mouton de Gruyter.
  • Lindemann, D. (2025). Ontolex-Lemon in Wikidata and other Wikibase instances. Proceedings of the 5th Conference on Language, Data and Knowledge: Workshops, 287–297. https://doi.org/10.5281/zenodo.15861038
  • Mechura, M. (2017). Introducing Lexonomy: An open-source dictionary writing and publishing system. Proceedings of eLex 2017 Conference, 662-679.
  • Nasution, A. H., Murakami, Y., & Ishida, T. (2017). Plan optimization for creating bilingual dictionaries of low-resource languages. Proceedings of IEEE International Conference on Culture and Computing, 35-41.
  • Rabe, M., Puttkammer, M. J., & van Huyssteen, G. B. (2025). Compiling a Candidate List of Taboo Constructions for an Under-Resourced Language. Proceedings of the eLex 2025 conference, 739-756.
  • Romary, L., & Wegstein, W. (2012). Consistent modeling of Heterogeneous Lexical Structures. Journal of the Text Encoding Initiative, 3, 1-43.
  • Romary, L., Khemakhem, M., Khan, F., Bowers, J., Calzolari, N., George, M., Pet, M., & Bański, P. (2019). LMF reloaded. Proceedings of the AsiaLex 2019 Conference, 533–539.
  • Rundell, M. (2023). Automating the creation of dictionaries: Are we nearly there? proceedings of the 16th International Conference of the Asian Association for Lexicography (ASIALEX 2023), 9-17.
  • Saveski, M., & Trajkovski, I. (2011). Development of an English–Macedonian machine readable dictionary by using parallel corpora. In M. Gusev & P. Mitrevski (Eds.), ICT Innovations 2010. Communications in Computer and Information Science (Vol. 83, pp. 207–218). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-19325-5_20
  • Sobkowiak, W. (1996). Phonetic Transcription in Machine-readable Dictionaries. Proceedings of the 7th EURALEX International Congress (EURALEX ’96), 181-188.
  • Stöckle, P., Elsner, D., Koppensteiner, W., & Korecky-Kröll, K. (2025). LLM-assisted dialect lexicography: Challenges and opportunities in processing historical Bavarian dialects. Proceedings of the eLex 2025 Conference, 453–475.
  • TEI Consortium. (2012). TEI P5: Guidelines for electronic text encoding and interchange.
  • Tiberius, C., Heylen, K., De Does, J., Vanroy, B., Vandeghinste, V., & Van Doeselaar, J. (2024). LLMs and evidence-based lexicography: Pilot studies at INT. In S. Krek (Ed.), Book of abstracts of the workshop Large Language Models and Lexicography (pp. 44–48).
  • Veronis, J., & Ide, N. (1991). An assessment of semantic information automatically extracted from machine readable dictionaries. In J. Kunze & D. Reimann (Eds.), Fifth Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (pp. 227–232). Association for Computational Linguistics. https://aclanthology.org/E91-1040/
  • Vulić, I., De Smet, W., & Moens, M.-F. (2012). Cross-language information retrieval models based on latent topic models trained with document-aligned comparable corpora. Information Retrieval, 16(3), 331–368. https://doi.org/10.1007/s10791-012-9200-5
Toplam 31 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil İngilizce
Konular Hesaplamalı Dilbilim, Sözlükbilim ve Anlambilim
Bölüm Araştırma Makalesi
Yazarlar

Emrah Özcan 0000-0001-9340-5485

Mehmet Fatih Erkoç 0000-0002-8278-2805

Hasan Tokatlı 0000-0002-9231-4191

Proje Numarası SBA-2021-4256
Gönderilme Tarihi 3 Şubat 2026
Kabul Tarihi 23 Şubat 2026
Yayımlanma Tarihi 27 Şubat 2026
IZ https://izlik.org/JA68UW75JT
Yayımlandığı Sayı Yıl 2026 Cilt: 22 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Özcan, E., Erkoç, M. F., & Tokatlı, H. (2026). Machine-Readable Multilingual Dictionaries: A Semi-Automatic ISO–TEI Model. Mersin Üniversitesi Dil ve Edebiyat Dergisi, 22(1), 1-20. https://izlik.org/JA68UW75JT

Amaç ve Kapsam

Mersin Üniversitesi Dil ve Edebiyat Dergisi 2004 yılında yayın hayatına başlamıştır. 2026 yılından itibaren ise sürekli yayın modeline geçmiştir. Derginin temel amacı, başta Türkçe olmak üzere farklı diller üzerine yapılan bilimsel çalışmaları özendirmek, araştırmacılar arasında bir iletişim ve tartışma platformu oluşturmak, yurt içi ve yurt dışındaki değişik okuyucu kitlelerine kuramsal ve uygulamalı dilbilim yöntem ve kuramlarıyla incelenmiş özgün araştırma çalışmalarını sunmaktır.

Mersin Üniversitesi Dil ve Edebiyat Dergisi’nde Dilbilim alanında aşağıda belirtilen yayın türleri basılmaktadır:
- özgün araştırma ve inceleme makaleleri
- proje tanıtımı
- kitap tanıtımı


Makalenizi hakemler tarafından değerlendirilmek üzere gönderdiğinizde lütfen aşağıdaki makale yazım kurallarına göre düzenleyiniz.

1. Gönderilecek makalenin daha önce hiçbir yerde yayınlanmamış olması zorunludur.
2. Yazılar Türkçe veya İngilizce olmalıdır.
3. Makaleler 3000-6000 sözcük arasında olmalıdır.
4. Tüm makalelerin başında Türkçe ve İngilizce yazılmış özet bulunmalıdır.
5. Özetlerin sonunda 3-10 anahtar sözcük eklenmelidir. Anahtar Kelimeler ve Key Words çalışmaya uygun, açık ifadeli ve ilk harfleri büyük olacak şekilde 10 punto ile italik yazılmalıdır.
6. Yazılar http:https://www.dergipark.org.tr/mersinjll sayfasına üye girişi yapılarak Dergipark sistemine yüklenmelidir.
7. Yazıların başlığı BÜYÜK HARFLERLE 14 punto ve koyu olarak yazılmalı ve orta hizalı olmalıdır. Yazıların hem Türkçe hem de İngilizce başlığı verilmelidir. Yazı Türkçeyse önce Türkçe başlık 14 punto, koyu, tamamı büyük harfle yazılmalı, satır aralığı: En az, Değer: 0 nk, önce: 3nk, sonra: 3nk olacak şekilde bir satır boşluk bırakılarak altına İngilizce başlık 12 punto ilk harfleri büyük olarak yazılmalıdır.
8. Yazılarda; Kağıt boyutu: A4, sayfa yapısı Alt: 5.5 cm, Üst: 5.5 cm, Sol: 5.0 cm, Sağ: 5.0 cm. Yazı tipi: Times New Roman, Punto: 11 Satır Aralığı: En az, Değer: 0 nk, önce: 3 nk, sonra 3 nk olacak şekilde; Kenar ayarı: iki yana yaslanmış (full justified) olarak ayarlanmalıdır.
9. Makalelere sayfa numarası verilmelidir.
10. Makalelerde bölümler aşağıdaki şekilde düzenlenmelidir.

      · Öz
      · Abstract (100-150 sözcük)
      · Anahtar sözcükler / Key words (3-10 sözcük)
      · Giriş
      · Araştırma bulguları, tartışma ve sonuçları
      · Kaynaklar
11. Ana bölüm başlıkları büyük harflerle ve koyu olarak sola yaslı biçimde yazılmalıdır. Alt başlıklar ise küçük harflerle ve sola yaslı biçimde yazılmalıdır.
12. Giriş, Yöntem, Bulgular, Tartışma ve Sonuç ana bölümleri birbirini izleyecek şekilde (1. GİRİŞ; 2. …; ve alt bölümler 1.1, 1.2, 1.3…; 2.1, 2.2, 2,3 vb.) numaralandırılmalıdır.
13. Makaledeki tüm Tablo ve Figürler metin boyunca numaralandırılmalıdır ve Tablonun adı ilgili tablonun üstüne; Figür’ün adı ise ilgili figürin altına yazılmalıdır.
14. Makaledeki tüm örnekler numaralandırılmalıdır. Açıklamalı örnekler bir tablo içerisinde her bir sözcük ve açıklaması tablonun ayrı bir hücresine gelecek şekilde yerleştirilmelidir. Dilbilgisel açıklamalar BÜYÜK HARF ile (CAPITAL) değil küçük büyük harf ile (small caps) ile yazılmalıdır.

      (1)  Ali yazı-sı-nı biz-e gönder-iyor.
            Ali- nom writing-poss3sg-acc we-dat send-pr3sg
            ‘Ali sends us his writing.’

15. Makale ile ilgili gerekli görülen açıklamalar dipnot düzenlemesi ile verilmelidir. Dipnotlar Times New Roman yazı tipinde, 10 punto, tek aralık, iki yana yaslanmış kenar ayarı yapılarak yazılmalıdır.
16. Makalede kullanılan kaynaklar alfabetik sırayla metnin sonunda verilmelidir. Kaynaklar ve metin içi göndermeler APA 7 yazım kurallarına uygun hazırlanmalıdır. Kaynağın ikinci ve sonraki satırları 0.5 cm içeriden başlatılmalıdır.
17. Yazım kurallarında yer almayan her türlü düzenleme şablona göre yapılmalıdır.


Mersin Üniversitesi Dil ve Edebiyat Dergisi'nin Etik İlkeler ve Yayın Politikası'na bu adres üzerinden erişebilirsiniz.

Hiçbir ad altında yazar veya kurumundan ücret alınmaz.

Baş Editör

Dilbilim, Bilişsel Dilbilimi, Sözlükbilim ve Anlambilim

Editör Kurulu

Dilbilim, Bilişsel Dilbilimi, Sözlükbilim ve Anlambilim
Bütünce Dilbilimi
Dilbilim, Bilişsel Dilbilimi, Dil Kullanım Bilimi, Sözlükbilim ve Anlambilim
Dilbilim, Bütünce Dilbilimi
Dilbilim, Bütünce Dilbilimi

Alan Editörleri

Dilbilim, Fonetik ve Konuşma Bilimi, Psikodilbilim (Konuşma Üretimi ve Anlama dahil)
Uygulamalı Dilbilim ve Eğitim Dilbilimi , Eğitim
Dil Edinimi, Dilsel Yapılar (Fonoloji, Morfoloji ve Sözdizimi dahil), Psikodilbilim (Konuşma Üretimi ve Anlama dahil)
Dilbilim, Dil Belgeleme ve Açıklama, Toplumsal Dilbilim

Editör Yardımcıları

Dilbilim, Bütünce Dilbilimi, Dil Kullanım Bilimi

Danışma Kurulu

Hesaplamalı Dilbilim, Dilbilim (Diğer), Psikodilbilim (Konuşma Üretimi ve Anlama dahil)
Söylem ve Bağlamsal Dilbilim, Sözlükbilim ve Anlambilim, Metindilbilim
Dil Edinimi, Dilbilim, Dil Kullanım Bilimi, Toplumsal Dilbilim
Dilbilim, Sözlükbilim ve Anlambilim