DoğalDilİşleme

IDF (Ters Belge Frekansı) değerinin kaç olması gerektiği konusunda kesin bir sınır yoktur, çünkü bu değer, belgenin tamamındaki belge sayısının, terimin geçtiği belge sayısına bölünmesi ve sonucun logaritmasının alınmasıyla hesaplanır. IDF değeri, 0 ile 1 arasında bir sayı olarak kabul edilir.

Cat CBT yapay zekası ifadesi, bilinen bir yapay zeka teknolojisini doğrudan belirtmemektedir. Ancak, ChatGPT adlı yapay zeka modeli ile ilgili olabilir. ChatGPT, OpenAI tarafından geliştirilen, doğal dil işleme teknolojisini kullanarak insan gibi konuşabilen bir yapay zeka uygulamasıdır.

NLP (Doğal Dil İşleme) ile ilgili ürünler, çeşitli ülkelerde üretilmektedir. Örneğin, Google ve Microsoft gibi şirketler, NLP teknolojilerini Amerika Birleşik Devletleri'nde geliştirmekte ve üretmektedir. LPG ECU (Elektronik Kontrol Ünitesi) ise genellikle Türkiye'de üretilmektedir. Bu tür ürünler, LPG yedek parça satıcıları tarafından yerel piyasada temin edilebilir.

Anthropic PBC, 2021 yılında kurulmuş bir yapay zeka şirketi olup, yapay zeka güvenliği ve güvenilirliği üzerine araştırmalar yapmaktadır. Anthropic'in bazı faaliyetleri: Claude Modelleri: OpenAI'nin ChatGPT ve Google'ın Gemini modellerine rakip olarak Claude adlı bir dizi geniş dil modeli (LLM) geliştirmek. Sorumlu AI Geliştirme: İnsan yararına odaklı araçlar oluşturmayı ve sorumlu yapay zeka gelişimini göstermeyi amaçlamak. İş Birlikleri: Amazon Web Services (AWS) ile bulut hizmetleri ve Palantir ile devlet destekli projeler için iş birlikleri yapmak.

Türk ve dünya edebiyatından eserlerin doğal dil işlemeyle incelenmesi, bu eserlerin bilgisayar programları ve yapay zeka teknikleri kullanılarak analiz edilmesi sürecidir. Bu tür bir incelemede, eserlerin yazımında ve Türkçe kullanımında yayınevleri arasındaki farklılık ve benzerlikler tespit edilir, ayrıca Türkçenin kullanım özellikleri ortaya konur. İnceleme kapsamında ele alınan bazı konular: - Yazım yanlışlarının düzeltilmesi. - Metnin özetinin çıkarılması. - Bilgiye erişim ve metni anlama. - Cümledeki kelime sayısının ve noktalama işaretlerinin kullanımı.

Asistanım uygulaması, genellikle Google Asistan olarak bilinir ve çeşitli işlevleri yerine getirir: Sesli komutla kontrol: "Hey Google" veya "Ok Google" diyerek sesli komutla erişilebilir. Bilgi sağlama: Hava durumu, trafik durumu, çeviri gibi bilgiler sunar. Hatırlatıcı ve takvim yönetimi: Toplantılar, önemli günler için hatırlatıcılar oluşturur. Alışveriş listesi oluşturma: Alışveriş yapılacak ürünleri sesli olarak ekleme imkanı sağlar. Telefon görüşmeleri ve mesaj gönderme: Telefon görüşmeleri yapma ve mesaj gönderme gibi işlevleri vardır. Çoklu dil desteği: Birçok dilde kullanılabilir. Google Asistan, Android ve iOS cihazlarda kullanılabilir.

Duyarlılığın ölçülmesi için duygu analizi (sentiment analysis) kullanılır. Duygu analizi, metin verilerinden duygusal durumları ve öznel bilgileri tanımlamaya, çıkarmaya, ölçmeye ve incelemeye odaklanan bir Doğal Dil İşleme (NLP) alt alanıdır.

Yapay zeka, çeşitli veri türlerini analiz eder, bunlar arasında: 1. Web Sitesi Verileri: Google Analytics 4 gibi araçlar, web sitesi ziyaretçilerinin demografik verilerini, davranışlarını ve dönüşüm oranlarını izler. 2. Karmaşık Veri Setleri: Tableau ve Power BI, karmaşık veri setlerini analiz ederek veriyi etkileyici görsellerle sunar. 3. Zaman Serisi Verileri: DeepForecast gibi araçlar, derin öğrenme modellerini kullanarak zaman serisi verilerini tahmin eder. 4. Doğal Dil İşleme Verileri: ChatGPT ve Perplexity gibi araçlar, metinlerin anlamını ve yapısını analiz ederek içgörüler sunar. 5. Görüntü ve Nesne Verileri: NeuraLens, müşteri yorumları ve görüntüler gibi yapılandırılmamış verileri analiz eder.

Hugging kullanımı, çeşitli yapay zeka (YZ) görevleri için açık kaynaklı bir platform ve topluluk olan Hugging Face'in araçlarının ve modellerinin kullanılması anlamına gelir. Hugging Face'in bazı kullanım alanları: - Doğal Dil İşleme (NLP): Metin sınıflandırma, duygu analizi, dil modelleme, çeviri ve özetleme. - Bilgisayarla Görme: Görüntü sınıflandırma, nesne tespiti, görüntü segmentasyonu. - Ses İşleme: Konuşma tanıma, metinden sese dönüşüm. - Eğlence ve Müşteri Hizmetleri: Şakalar, önemsiz şeyler, finansal hizmetler ve sağlık tavsiyeleri gibi alanlarda YZ sohbet robotları oluşturma. Hugging Face'in sunduğu bazı araçlar: - Model Hub: Önceden eğitilmiş 50.000'den fazla modelin yer aldığı kütüphane. - Transformers Kütüphanesi: BERT, GPT-2, T5, RoBERTa gibi güçlü dil ve görüntü modellerini içerir. - Datasets Kütüphanesi: Büyük ölçekli veri kümelerini yönetmek ve işlemek için kullanılır. - Spaces: AI projelerini ve demolarını barındırmak için bulut tabanlı platform.

Yapay zeka çevirilerinin daha doğal hale getirilmesi için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Bağlamsal Anlama: Yapay zeka sistemlerinin, cümlenin genel anlamını kavrayarak bir anlam bütünlüğü oluşturması sağlanmalıdır. 2. Makine Öğrenimi: Büyük veri setleri üzerinde eğitilen algoritmalar, yaygın olarak kullanılan kalıpları öğrenerek daha doğal çeviriler üretir. 3. İnsan Müdahalesi: Yapay zeka çevirilerinin, dilbilgisi ve kültürel uyum açısından insan editörler tarafından kontrol edilmesi ve gerekli düzeltmelerin yapılması önemlidir. 4. Kısa ve Erişilebilir Cümleler: Okunabilirliği artırmak için yapay zeka metinlerinin daha kısa, aktif sesle yazılmış ve erişilebilir bir dil kullanılarak oluşturulması önerilir.

LDA (Latent Dirichlet Allocation) ile bulunan konu sayısı, modelin parametrelerine ve veri setine bağlı olarak değişir. LDA, her belgenin birden fazla konudan oluştuğunu ve her konunun bir kelime karışımından oluştuğunu varsayar. Bu nedenle, teorik olarak sınırsız sayıda konu bulunabilir, ancak pratik uygulamalarda genellikle belirli bir konu sayısı (örneğin, 3 veya daha fazla) belirlenir.

BGE 1.5 modeli, iki farklı alanda kullanılmaktadır: 1. Elektrik Motorları: SEW BGE 1.5, elektromanyetik fren sistemleri için motor fren redresörü olarak kullanılır. 2. Doğal Dil İşleme (NLP): BGE-large-en-v1.5, yoğunluklu geri getirme (dense retrieval) amacıyla kullanılan bir embedding modelidir.

Evet, sesli asistanlara soru sorulabilir. Sesli asistanlar, kullanıcıların konuşarak iletişim kurduğu ve sesli komutları algılayan yapay zeka sistemleridir.

Siri, doğal dil işleme (NLP) ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanmaktadır. Ayrıca, Siri'nin geliştirilmesinde kullanılan diğer algoritmalar ve teknolojiler arasında: Python: Doğal dil işleme ve makine öğrenimi için yaygın olarak kullanılan bir dil. C ve C++: Performans gereksinimleri nedeniyle bazı sistem seviyesinde ve düşük seviyeli uygulamalarda tercih edilmektedir. JavaScript: Web tabanlı uygulamalar ve arayüz bileşenleri için kullanılmaktadır. TensorFlow ve PyTorch: Makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesi ve eğitilmesinde kullanılan kütüphaneler.

Yazılı analiz programları genellikle aşağıdaki adımlarla kullanılır: 1. Veri Toplama: Program, dahili veya harici kaynaklardan metin verilerini toplar. 2. Veri Hazırlama: Toplanan veriler, analiz için uygun bir formata dönüştürülür. 3. Metin Analizi: Yazılım, derin öğrenme ve doğal dil işleme yöntemlerini kullanarak metni analiz eder. 4. Görselleştirme: Analiz sonuçları, grafik, çizelge ve tablo gibi görsel formatlarda sunulur. Önerilen yazılı analiz programları: - NVivo: Nitel veri analizi ve metin madenciliği için kullanılır. - Tableau: Veri görselleştirme ve iş zekası için kullanıcı dostu bir arayüz sunar. - Excel: Basit veri analizi ve finansal analiz için yaygın olarak kullanılır. - Python: Büyük veri analizi, makine öğrenimi ve veri görselleştirme için esnek bir programlama dilidir.

Word2vec ve word embedding terimleri, doğal dil işleme (NLP) alanında benzer kavramları ifade etse de, farklı bağlamlarda kullanılırlar: - Word2vec, bir makine öğrenme algoritması olup, kelimelerin vektör temsillerini oluşturmak için sinir ağlarını kullanır. - Word embedding ise, genel olarak, kelimelerin veya ifadelerin vektör uzayında temsil edilmesi sürecini ifade eder. Özetle, Word2vec, word embedding yöntemlerinin bir türüdür ve bu nedenle, word embedding terimi daha geniş bir kapsama sahiptir.

Türkçe Doğal Dil İşleme Yarışması TEKNOFEST 2024 kapsamında 8-9 Ağustos 2024 tarihlerinde düzenlenecektir.

Doğal dil işlemede ses bilgisi ve morfolojik analiz iki önemli dilbilimsel süreçtir: 1. Ses Bilgisi Analizi: Bir dilin en küçük birimi olan seslerin, harflerin ve eklerin birleştirilmesi sırasında meydana gelen ses olaylarının incelenmesidir. 2. Morfolojik Analiz: Kelimelerin kök ve gövdeleri, aldıkları ekler ve eklerin türleri gibi yapısal özelliklerinin incelenmesidir.

NLP (Doğal Dil İşleme) teknikleri çeşitli ve çok yönlüdür. İşte bazı yaygın NLP teknikleri: 1. Tokenizasyon: Metni tek tek sözcüklere bölme. 2. Konuşma Etiketleme: Metindeki her sözcüğün konuşma bölümünü (örneğin, isimler, fiiller, sıfatlar) tanımlama. 3. Ayrıştırma: Cümlenin yapısını analiz etme ve kelimeler arasındaki ilişkileri belirleme. 4. Semantik Analiz: Kelimelerin anlamlarını ve aralarındaki ilişkileri analiz etme. 5. Anchoring (Çapalama): Duygusal durumları belirli tetikleyicilerle ilişkilendirme. 6. Swish Pattern: İstenmeyen düşünceleri istenen düşüncelerle değiştirme. 7. Reframing (Yeniden Çerçeveleme): Olaylara farklı açılardan bakarak yeni anlamlar yükleme. Bu teknikler, NLP'nin psikoterapi, dil çevirisi, metin sınıflandırması ve duyarlılık analizi gibi çeşitli uygulamalarında kullanılır.

Zemberek-NLP, Türkçe metinlerin doğal dil işleme ihtiyaçlarını karşılamak için geliştirilmiş bir kütüphanedir. Başlıca işlevleri: Morfolojik Analiz: Kelimelerin kökleri, gövdeleri, ekleri ve dilbilgisi bilgileri hakkında ayrıntılı bilgi sağlar. Cümle Ayrıştırma: Cümleleri yapısal ögelerine ayırır. İmla Düzeltme: Türkçe metinlerdeki imla hatalarını düzeltmek için kullanılır. Tokenization (Sözcük Ayraçlama): Metni anlamlandırılabilir parçalara böler ve sözcükleri ayırır. Dil Analizleri ve Makine Öğrenimi: Metin sınıflandırma, duygusal analiz ve dilbilgisi denetimi gibi görevler için araçlar sunar. Zemberek-NLP, sohbet robotları, çeviri uygulamaları, sosyal medya analizleri gibi çeşitli alanlarda kullanılarak büyük verilerin işlenmesini ve insan-makine etkileşiminin geliştirilmesini sağlar.