Yapay Zekâ Destekli Dil Analizi ile Kur’an Diline Yeni Bir Bakış
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.19039868Anahtar Kelimeler:
Kur’an Dili, , Anlambilim, , Yapay Zekâ, , Dağıtımsal Semantik, , AraBERTÖzet
Bu çalışma, Kur’an dilindeki kavramsal ilişkilerin yapay zekâ destekli dağıtımsal semantik yöntemleri aracılığıyla nasıl analiz edilebileceği problemini ele almaktadır. Klasik Arap dili ve tefsir geleneğinde anlam, kök-temelli yapı, siyak–sibak ve nazm ilkeleri doğrultusunda yorumlanırken, bu ilkelerin hesaplamalı modellerle temsil edilip edilemeyeceği önemli bir metodolojik soru olarak ortaya çıkmaktadır. Araştırmada, Quranic Arabic Corpus başta olmak üzere dijital Kur’an derlemleri kullanılarak morfolojik analiz, anlamsal benzerlik ölçümü ve bağlamsal modelleme yöntemleri uygulanmaktadır. Önceden eğitilmiş AraBERT modeli aracılığıyla seçilen kavramlar (nûr, zulümât ve ʿadl) arasındaki anlamsal yakınlıklar kosinüs benzerliği ölçütüyle analiz edilmiştir. Bulgular, klasik müfessirlerin sezgisel olarak tespit ettiği kavramsal ilişkilerin dilsel kullanım örüntülerinde nicel olarak gözlemlenebildiğini göstermektedir. Bununla birlikte, yapay zekâ temelli analizlerin teolojik ve estetik boyutları kavrama kapasitesinin sınırlı olduğu ortaya konulmaktadır. Çalışma, Kur’an semantiği alanında klasik anlam teorileri ile çağdaş hesaplamalı dilbilim yöntemleri arasında metodolojik bir köprü kurarak sosyal bilimler literatürüne katkı sunmaktadır.
Referanslar
Kaynaklar
Abdülḳâhir el-Cürcânî, E. (1991). Esrâru’l-Belâğa. Cidde: Dâru’l-Medenî.
Abdülḳâhir el-Cürcânî, E. (2001). Delâilu’l-İʿcâz fî ʿİlmi’l-Meʿânî. Beyrut: Dâru’l-Kütübi’l-İlmiyye.
Alam, K. A., Khalid, M., Ali, S. A., Mahmood, H., Shafi, Q., Haroon, M., & Haider, Z. (2025). Automated Authentication of Quranic Verses Using BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) based Language Models. 59-66. Abu Dhabi: Association for Computational Linguistics. Geliş tarihi gönderen https://aclanthology.org/2025.clrel-1.6/
Alshammeri, M., Atwell, E., & Alsalka, M. ammar. (2021). Detecting Semantic-based Similarity Between Verses of The Quran with Doc2vec. Procedia Computer Science, 189, 351-358. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.05.104
Al-Shidi, A., Nordin, F. H. B., Mohamed, I. I., Younis, M. A., Elmutasim, I. E., & Abusham, E. E. (2025). A literature review on natural language processing techniques for Qur’anic studies: Challenges and insights. Frontiers in Signal Processing, 5. https://doi.org/10.3389/frsip.2025.1535166
Antoun, W., Debach, F., & Maamoun, B. (2020). AraBERT: Transformer-based Model for Arabic NLP. Proceedings of the 4th Workshop on Open-Source Arabic Corpora and Processing Tools. Marseille: ACL Anthology.
Aydın, B. (2020). Ses Anlam İlişkisi Açısından Arap Dili ve Kur’ân. İstanbul: Gece Kitaplığı.
Bashir, M. H., Azmi, A. M., Nawaz, H., Zaghouani, W., Diab, M., Al-Fuqaha, A., & Qadir, J. (2023). Arabic natural language processing for Qur’anic research: A systematic review. Artificial Intelligence Review, 56(7), 6801-6854. https://doi.org/10.1007/s10462-022-10313-2
Bengueddach, A. (2025). Multi-Dimensional NLP Analysis of the Quran: Structure, Semantics, and Emotion across Qirāʾāt. QURANICA - International Journal of Quranic Research, 17(1), 32-52.
Çorbacı, O. K. (2024). İlahi Hitaptan Makine Diline: Kutsal Metinlerin Yz ile Yeniden Okunması. Dinbilimleri Akademik Araştırma Dergisi, 24(3), 541-572. https://doi.org/10.33415/daad.1580063
Dukes, K., & Habash, N. (2010). Morphological Annotation of Quranic Arabic. Proceedings of the Seventh International Conference on Language Resources and Evaluation, 2530-2536. Valletta: European Language Resources Association (ELRA). Geliş tarihi gönderen https://aclanthology.org/www.mt-archive.info/10/LREC-2010-Dukes.pdf
Ferrâʾ, E. Z. Y. b. Z. ed-Deylemî el-. (1955). Meʿânî’l-Ḳurʾân. Mısır: Dâru’l-Kütübi’l-Mısriyye.
Hızıroğlu, İ. (2022). Me‘âni’l-Kur’ân Eserlerinin Tarihsel Süreci. Genç Mütefekkirler Dergisi, 3(2), 607-636.
Hussein Abdul-Raof. (2020). The Linguistic Architecture of the Qur’an. London: Routledge.
Izutsu, T. (2019). Kur’ân’da Tanrı ve İnsan (M. K. Atalar, Çev.). İstanbul: Pınar Yayınları.
Kara, İ. (2024). Kur’an Araştırmalarında Yapay Zekâ. İstanbul: Kitap Dünyası Yayınları. Geliş tarihi gönderen https://www.academia.edu/125220226/Kuran_Ara%C5%9Ft%C4%B1rmalar%C4%B1nda_Yapay_Zek%C3%A2_Artificial_Intelligence_in_Quranic_Studies
Kıranşal, A. (2025). Siyer Araştırmalarında Yapay Zekâ Kullanım İmkânı. Marifetname, 12(1), 299-325.
Lenci, A. (2018). Distributional Models of Word Meaning. Annual Review of Linguistics, 4(1), 151-171. https://doi.org/10.1146/annurev-linguistics-030514-125254
Mert, F., Aydın, M. A., & Orman, Z. (2022). Öznitelik Seçiminde Genetik Algoritma Kullanılarak Kur’an-ı Kerim Ayetlerinin Otomatik Sınıflandırılması. ECJSE, 9(4), 1484-1494. https://doi.org/10.31202/ecjse.1135868
OpenITI. (t.y.). Open Islamicate Texts Initiative. Geliş tarihi 19 Eylül 2025, gönderen https://openiti.org/
Râgıb el-İsfahânî, E. K. H. b. M. er-. (1991). El-Müfredât fî Garibi’l Kur’ân. Beyrut: Dâru’l-Kalem.
Râzî, E. ʿAbdillâh F. M. b. Ö. b. H. er-. (1999). Mefâtîhu’l-Ğayb. Beyrut: Dâru İhyâi’t-Turâsi’l-ʿArabî.
Shahid, U., Hussain, M. Z., & Sayers, W. (2025). Computational Analysis of Quran Text Using Machine Learning and Large Language Models. 2025 8th International Conference on Data Science and Machine Learning Applications (CDMA), 18-24. https://doi.org/10.1109/CDMA61895.2025.00009
Şahin, A. E. Ü. (2025). Dijital Beşeri Bilimlerin Kur’an El Yazmalarına Uygulanabilirliği: Yöntemler, Uygulamalar ve Karşılaşılan Sorunlar. Tefsir Araştırmaları Dergisi, 9(1), 214-231. https://doi.org/10.31121/tader.1643718
Ṭaberî, E. C. M. b. C. b. Y. el-Âmilî eṭ-. (1992). Câmi‘u’l-Beyân ‘an Te’vîli Âyi’l-Kur’ân. Beyrut: Dâru’l-Meârif.
Touati-Hamad, Z., Ridda Laouar, M., Bendib, I., & Hakak, S. (2022). Arabic Quran Verses Authentication Using Deep Learning and Word Embeddings. The International Arab Journal of Information Technology, 19(4). https://doi.org/10.34028/iajit/19/4/13
Wahab, H. W. A., & Ahmad, N. (2024). Linguistic Patterns of Al-Quran Verses Using Text Mining. Proceedings of Science and Mathematics, 21, 73-82.
YÖK. (2024). Yükseköğretim Kurumları Bilimsel Araştırma ve Yayın Faaliyetlerinde Üretken Yapay Zekâ Kullanımına Dair Etik Rehber.
Zeccâc, E. İ. İ. b. es-Serî ez-. (1988). Meʿâni’l-Ḳur’ân ve İʿrâbuhu (C. 1–5). Beyrut: ʿÂlemü’l-Kütüb.
Zerrouki, T., & Balla, A. (2017). Tashkeela: Novel corpus of Arabic vocalized texts, data for auto-diacritization systems. Data in Brief, 11, 147-151. https://doi.org/10.1016/j.dib.2017.01.011
İndir
Yayınlanmış
Nasıl Atıf Yapılır
Sayı
Bölüm
Lisans
Telif Hakkı (c) 2026 Adem Midilli
Bu çalışma Creative Commons Attribution 4.0 International License ile lisanslanmıştır.
