Yazeka
Arama sonuçlarına göre oluşturuldu
Bilgisayarlı dil analizi, doğal dil işleme (NLP) teknikleri kullanılarak yapılır ve aşağıdaki aşamalardan oluşur:
- Metin Ön İşleme: Ham metnin analiz için hazırlanması 14. Bu aşamada:
- Tokenizasyon: Metni kelimelere veya karakterlere ayırma 14.
- Normalizasyon: Metindeki büyük/küçük harf farklılıklarını giderme ve standartlaştırma 14.
- Durak Kelimelerin Çıkarılması: "ve", "veya", "ama" gibi sık kullanılan ancak analiz için az değer taşıyan kelimelerin çıkarılması 14.
- Kök Bulma ve Lemmatizasyon: Kelimelerin köklerini bulma 14.
- Metnin Sayısallaştırılması: Metin, bilgisayarlar tarafından anlaşılabilecek sayısal formata dönüştürülür 1. Bu dönüştürme için:
- Bag-of-Words (BoW): Metindeki her kelimenin kaç kez geçtiğini sayarak metin belgesini bir vektör olarak temsil eder 1.
- TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): Kelimelerin belge içindeki sıklığını ve tüm belge koleksiyonundaki nadir oluşumunu göz önünde bulundurarak ağırlıklandırma yapar 1.
- Kelime Gömmeleri: Word2Vec, GloVe, FastText gibi tekniklerle kelimeleri, anlamsal benzerliklerini koruyan çok boyutlu uzayda vektörler olarak temsil eder 1.
- Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Modelleri: Metin sınıflandırma, duygu analizi, makine çevirisi gibi görevler için Naive Bayes, Destek Vektör Makineleri, Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) ve Dönüştürücü Modeller (Transformer Models) gibi algoritmalar kullanılır 12.
- Transfer Öğrenme: Önceden eğitilmiş büyük dil modellerinin kullanılması, NLP alanında devrim yaratmıştır 1.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: