• Buradasın

    Doğal dil işlemede kullanılan yöntemler nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Doğal dil işlemede (NLP) kullanılan bazı yöntemler şunlardır:
    1. Metin Madenciliği (Text Mining): Metin verilerinden anlamlı bilgiler çıkarmayı hedefler 1.
    2. Doğal Dil Anlamlandırma (Semantic Analysis): Kelimeler arasındaki ilişkileri ve bağlamı analiz eder 12.
    3. Sentiment Analizi: Bir metnin duygusal içeriğini belirler, olumlu veya olumsuz bir görüş olup olmadığını tespit eder 12.
    4. Parçacıklandırma (Tokenization): Metni küçük anlamlı birimlere ayırma işlemidir 14.
    5. Adlandırılmış Varlık Tanıma (Named Entity Recognition - NER): Metin içindeki özel isimleri, yerleri, tarihleri tanır ve sınıflandırır 13.
    6. Makine Çevirisi (Machine Translation): Bir dildeki metni başka bir dile çevirmeyi amaçlar 13.
    7. Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme: Dil verilerini analiz etmek ve görevleri yerine getirmek için kullanılır 25.
    Bu yöntemler, bilgisayarların insan dilini daha doğru bir şekilde anlamasını ve işlemesini sağlar.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. kriko.blog
        1
      2. blog.monsternotebook.com.tr
        2
      3. mdpgroup.com
        3
      4. wesight.io
        4
      5. evrimagaci.org
        5

  • Konuyla ilgili materyaller

    Dil modeli nedir?
    Dil modeli, insan dilini anlama ve üretme yetenekleriyle öne çıkan bir yapay zeka modelidir. Bu modeller, geniş veri setleri üzerinde eğitilerek dilin karmaşık yapısını öğrenir ve aşağıdaki gibi çeşitli görevleri yerine getirebilir: - metin üretimi; - çeviri; - içerik moderasyonu; - veri analizi. Bazı popüler dil modelleri: - GPT ve o1 serisi (OpenAI). - Llama serisi (Meta). - Command (Cohere). - Falcon (Technology Innovation Institute).
    Dil modeli nedir?
    5 kaynak
    Doğal dil işleme Türkçe için zor mu?
    Türkçe, doğal dil işleme (NLP) için bazı zorluklar içermektedir. Başlıca zorluklar şunlardır: - Morfolojik analiz: Türkçe'de kelime yapıları oldukça karmaşıktır ve eklerin doğru bir şekilde analiz edilmesi gerekmektedir. - Kök bulma: Çekimli kelimelerin köklerinin doğru bir şekilde belirlenememesi, NLP sistemlerinin başarısını olumsuz etkileyebilir. - Sözdizimi analizi: Türkçe cümlelerin kalıp ve yapılarının doğru bir şekilde analiz edilmesi, serbest kelime sıralaması ve çekim eklerinin kullanımındaki farklılıklar nedeniyle zordur. - Anlamsal işleme: Türkçe'de bir kelimenin birden fazla anlama sahip olması ve özel isimlerin işleme dahil edilememesi, anlamsal analizleri zorlaştırır. Ancak, yapay zeka ile birlikte kullanıldığında Türkçe NLP teknolojileri daha başarılı sonuçlar vermektedir.
    Doğal dil işleme Türkçe için zor mu?
    5 kaynak
    Doğal diller kaça ayrılır?
    Doğal diller, çeşitli sınıflandırmalara göre üç ana gruba ayrılır: 1. Tek Heceli Diller: Yapım ve çekim ekleri yoktur, anlam kelimelerin cümledeki yeri ve birbirleriyle olan anlam bağıntılarıyla sağlanır. 2. Eklemeli Diller: Tek veya çok heceli kökler ile bunlara eklenen çeşitli ekler vardır. 3. Çekimli Diller: Kelime köklerindeki ünlüler değişir, böylece köklerde bir iç kırılma meydana gelir.
    Doğal diller kaça ayrılır?
    5 kaynak
    Doğal Dil İşleme hangi yapay zeka dalı?
    Doğal Dil İşleme (NLP), yapay zekanın (YZ) bir dalıdır.
    Doğal Dil İşleme hangi yapay zeka dalı?
    5 kaynak
    Dil analizi eğitimi nedir?
    Dil analizi eğitimi, sözlü veya yazılı dilin tercüme edilmesi, yazıya dökülmesi ve yorumlanması süreçlerini kapsayan bir eğitimdir. Bu eğitimlerde genellikle aşağıdaki konular işlenir: Yapay zekâ ve dil işleme temelleri. Anlam analizi. Özel uygulamalar. Kalite ve güvenlik. Dil analizi eğitimlerine, dilbilimciler, çevirmenler, yazılım geliştiricileri, içerik üreticileri ve ilgili diğer profesyoneller katılabilir.
    Dil analizi eğitimi nedir?
    5 kaynak
    Doğal dil ve yapay dil işleme arasındaki fark nedir?
    Doğal dil işleme (NLP) ve yapay dil işleme arasındaki temel fark, işlenen dilin türü ve amaçlarıdır. NLP, bilgisayarların insan dilini anlama, yorumlama ve üretme yeteneklerini geliştirmeyi amaçlayan bir yapay zeka dalıdır. Yapay dil işleme ise, programlama dillerinin (makine dili) insan diline çevrilmesi gibi, makinelerin kendi dilleri arasında çeviri yapma sürecini ifade eder.
    Doğal dil ve yapay dil işleme arasındaki fark nedir?
    5 kaynak
    Bilgisayarlı dil analizi nasıl yapılır?
    Bilgisayarlı dil analizi, doğal dil işleme (NLP) teknikleri kullanılarak yapılır ve aşağıdaki aşamalardan oluşur: 1. Metin Ön İşleme: Ham metnin analiz için hazırlanması. Bu aşamada: - Tokenizasyon: Metni kelimelere veya karakterlere ayırma. - Normalizasyon: Metindeki büyük/küçük harf farklılıklarını giderme ve standartlaştırma. - Durak Kelimelerin Çıkarılması: "ve", "veya", "ama" gibi sık kullanılan ancak analiz için az değer taşıyan kelimelerin çıkarılması. - Kök Bulma ve Lemmatizasyon: Kelimelerin köklerini bulma. 2. Metnin Sayısallaştırılması: Metin, bilgisayarlar tarafından anlaşılabilecek sayısal formata dönüştürülür. Bu dönüştürme için: - Bag-of-Words (BoW): Metindeki her kelimenin kaç kez geçtiğini sayarak metin belgesini bir vektör olarak temsil eder. - TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): Kelimelerin belge içindeki sıklığını ve tüm belge koleksiyonundaki nadir oluşumunu göz önünde bulundurarak ağırlıklandırma yapar. - Kelime Gömmeleri: Word2Vec, GloVe, FastText gibi tekniklerle kelimeleri, anlamsal benzerliklerini koruyan çok boyutlu uzayda vektörler olarak temsil eder. 3. 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. 4. Transfer Öğrenme: Önceden eğitilmiş büyük dil modellerinin kullanılması, NLP alanında devrim yaratmıştır.
    Bilgisayarlı dil analizi nasıl yapılır?
    5 kaynak