• Buradasın

    BERTopic hangi algoritmayı kullanıyor?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    BERTopic, konu modelleme için aşağıdaki algoritmaları kullanır:
    • Dönüştürücü tabanlı gömme (embedding) 13. Belgeler, BERT gibi dönüştürücü tabanlı dil modelleri kullanılarak yüksek boyutlu yoğun vektör temsillerine dönüştürülür 13.
    • Boyutluluk azaltma (dimensionality reduction) 13. UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) kullanılarak yüksek boyutlu embeddingsler daha düşük boyutlu bir alana indirgenir 13.
    • Kümeleme (clustering) 13. HDBSCAN (Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) algoritması ile benzer belgeler kümelere ayrılarak konular oluşturulur 13.
    • Konu gösterimi (topic representation) 13. c-TF-IDF (class-based TF-IDF) kullanılarak her konu, otomatik olarak oluşturulan etiketlerle temsil edilir 13.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. readmedium.com
        1
      2. spacy.io
        2
      3. metabob.com
        3
      4. dergipark.org.tr
        4
      5. restack.io
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Algoritma bilişimde ne işe yarar?

    Algoritma bilişimde şu işlere yarar: Problem çözme. Kodlama ve programlama. Karmaşık süreçleri basitleştirme. Sistematik yaklaşım. Verimlilik. Algoritmalar, sadece bilgisayar bilimlerinde değil, hayatın her alanında kullanılır.
    5 kaynak

    BERT algoritması nedir?

    BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), Google tarafından 2018 yılında geliştirilen, doğal dil işleme (NLP) alanında devrim yaratan bir modeldir. BERT'in bazı özellikleri: Çift yönlü bağlam. Transformer mimarisi. Ön eğitim ve ince ayar. BERT'in kullanım alanları: Arama motorları. Dil anlamlandırma ve soru-cevap sistemleri. Metin sınıflandırma. Makine çevirisi. BERT, 2019'un Ekim ayında İngilizce dilinde kullanılmaya başlanmış, 2020'de ise Türkiye'nin de içinde bulunduğu 70'ten fazla ülkede uygulamaya konulmuştur.
    5 kaynak

    Derin öğrenmede hangi algoritmalar kullanılır?

    Derin öğrenmede kullanılan bazı algoritmalar: Evrişimsel Sinir Ağları (CNN - Convolutional Neural Networks). Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN - Recurrent Neural Networks). Kısıtlı Boltzmann Makineleri (RBM - Restricted Boltzmann Machines). Derin İnanç Ağları (DBN - Deep Belief Nets). Kapsül Ağları (Capsule Networks). Derin öğrenme algoritmaları, verilerin türüne, boyutuna, yapısına ve kullanılacak parametrelere göre farklılık gösterebilir.
    5 kaynak

    Algoritma türleri nelerdir?

    Algoritma türleri şu şekilde sınıflandırılabilir: Arama Algoritmaları: Veri yapılarında belirli bir öğeyi bulmak için kullanılır. Sıralama Algoritmaları: Verileri belirli bir sıraya koymak için kullanılır. Graf Algoritmaları: Graf yapıları üzerinde işlemler yapmak için kullanılır. Dinamik Programlama Algoritmaları: Karmaşık problemleri daha küçük alt problemlere bölerek çözmek için kullanılır. Böl ve Fethet Algoritmaları: Problemi daha küçük parçalara bölerek ve her parçayı ayrı ayrı çözerek çalışır. Yinelemeli Algoritmalar: Sorun çözüme ulaşana kadar sürekli tekrar eder. Greedy Algoritması: Optimizasyon sorunları için olası en iyi çözümü bulmaya yarar. Kaba Kuvvet Algoritması: Çözüm bulamasa da tüm çözümleri zorlayarak dener. Yol Yapılı ve Ağaç Yapılı Algoritmalar: Sonlu algoritmaların alt türleridir. Ayrıca, algoritmalar prosedürleri işletme şekillerine göre ardışık, yakınsak, sezgisel, yaklaşık, sonlu, direkt gibi farklı kategorilere de ayrılabilir.
    5 kaynak

    Bertopic topic belirleme nasıl yapılır?

    BERTopic ile konu belirleme şu adımlarla yapılır: 1. Kurulum: BERTopic kütüphanesini ve gerekli bağımlılıkları pip komutuyla kurun: ``` pip install bertopic ``` 2. Veri Yükleme: Analiz edilecek belgeleri yükleyin. Örneğin, 20newsgroups dataset'ini kullanmak için: ``` from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups docs = fetch_20newsgroups(subset='all', remove=('headers', 'footers', 'quotes'))['data'] ``` 3. Model Başlatma: BERTopic modelini başlatın: ``` topic_model = BERTopic() ``` 4. Konuları Çıkarma: `fit_transform` yöntemini kullanarak konuları ve olasılık değerlerini elde edin: ``` topics, probs = topic_model.fit_transform(docs) ``` 5. Konuları İnceleme: `get_topic_info` yöntemi ile konuların detaylarını görün: ``` topic_model.get_topic_info() ``` Bu adımlar, BERTopic'in konu modelleme sürecinin temel adımlarını kapsar ve daha gelişmiş özellikler için kütüphanenin dokümantasyonu incelenebilir.
    5 kaynak