Doğal Dil İşleme için Veri Ön İşleme Adımları Nelerdir? Makalemizde, adım adım veri ön işleme sürecini ele aldık Tokenizasyondan stop word filtrelemeye, kelime köklerinin çıkarılmasından vektörleştirmeye kadar tüm süreçleri öğrenin ve NLP uygulamalarınızda verimli sonuçlar alın
Doğal dil işleme, günümüzde gittikçe önem kazanan bir alan haline geldi. Ancak, doğal dil işleme için öncelikle belirli adımların atılması gereklidir. Bu adımların en önemlilerinden biri veri ön işlemedir. Çünkü doğal dil kullanılan metin verileri çok karmaşık ve zengin olabilir. Bu metinlerde yer alan her bir kelime ya da cümle, metnin bütününde farklı bir anlam ifade edebilir. Bu nedenle veri ön işleme adımları ile bu karmaşıklığın üstesinden gelmek gereklidir.
Veri ön işleme adımları arasında Tokenization, Stop Word Removal, Lemmatization and Stemming, Part-of-Speech Tagging, Named Entity Recognition, Sentiment Analysis, Vectorization, TF-IDF ve Word Embedding yer almaktadır.
Tokenization, cümleyi ya da kelimeyi daha rahat işleme açısından daha küçük parçalara ayırma işlemidir. Stop Word Removal sıklıkla kullanılan ancak anlam taşımayan kelimelerin veriden çıkartılmasıdır. Lemmatization and Stemming, kelimelerin köklerini bulma ve bu sayede farklı hallerindeki kelimeleri tek bir kök kelimeye dönüştürme işlemidir. Part-of-Speech Tagging, kelimelerin cümle içinde hangi görevde kullanıldığının belirlenmesi işlemidir. Named Entity Recognition, kişi adı, yer adı, tarih, para birimi gibi özel isimleri tanıma işlemidir. Sentiment Analysis, metindeki duygu durumunu tespit etme işlemidir.
Veri ön işleme adımları arasında bulunan Vectorization, metin verisini sayısal bir vektöre dönüştürme işlemidir. TF-IDF kelimelerin sıklığına ve metindeki önemine göre ağırlıklandırma işlemidir. Word Embedding, kelime vektörlerinin oluşturulması ve benzer anlamlı kelimelerin benzer bir uzayda konumlandırılması işlemidir. Bu adımların belirli bir sırası olmasa da doğal dil işlemeye önceden hazırlanmış veriler ile başlamak işlemi daha kolay ve başarılı hale getirecektir.
Tokenization
Doğal dil işleme için veri ön işleme adımlarından biri olan tokenization, cümleleri veya kelimeleri daha rahat işleme açısından daha küçük parçalara ayırma işlemidir. Tokenization, Türkçe dahil birçok dilde uygulanabilen bir işlemdir. Örneğin, "Bugün hava güzel " cümlesinin tokenization işleminden geçirilmesi sonucunda şu şekilde parçalara ayrılır: "Bugün", "hava", "güzel". Bu işlem sayesinde kelimeler veya cümleler daha kolay işlenebilir ve anlamları daha net hale gelir.
Stop Word Removal
Doğal dil işleme için veri ön işleme adımlarından biri olan stop word removal, sıklıkla kullanılan ama anlam taşımayan kelimelerin veriden çıkartılması işlemini ifade eder. Bu kelimeler, cümleyi anlamak için gereksiz bilgi yükü anlamına gelirler ve analiz sırasında göz ardı edilmeleri daha doğru sonuçlar elde edilmesinde önemlidir.
Örneğin, "bir", "ve", "o", "de", "ama" gibi sıklıkla kullanılan ama cümledeki anlamı pek etkilemeyen kelimeler, analiz sırasında çıkartılabilirler. Bu sayede, cümledeki gerçek anlamı ve önemli kelimeleri daha doğru tespit etmek mümkün olabilir.
Stop word removal işlemi için bir stop word listesi oluşturulur ve analiz yapılacak metindeki kelimeler bu listede yer alan kelimelerle karşılaştırılır. Eşleşen kelimeler liste dışında tutulurken, eşleşmeyen kelimeler analiz için kullanılır.
Bu işlem, daha az veri üzerinde çalışılmasını sağladığı için işlem süresini de kısaltabilir. Ancak, stop word listesi oluşturulurken dil ve konuya özgü kelime seçimleri önemlidir. Yanlış kelime seçimleri doğru sonuçlar elde edilmesini engelleyebilir.
Lemmatization and Stemming
Lemmatization ve stemming, doğal dil işleme için önemli olan veri ön işleme adımlarından biridir. Bu adımlar, kelime hazinelerini basitleştirerek, benzer anlamlı kelimeleri aynı köke dönüştürerek işlem yapmayı mümkün kılar.
Lemmatization, kelimelerin köklerini bulmak için dil bilgisi kurallarını kullanır. Kelimenin kökünü bulduktan sonra, çoğul halleri gibi farklı varyasyonlarda kullanılan kelimeleri tek bir kök kelimeye dönüştürür. Stemming ise, kelime köklerini bulmak için morfolojik analiz kullanır. Kelimeyi belirli bir işleme tabi tutarak, kelime köklerini belirler. Böylece, farklı halleri olan kelimeleri tek bir kelimeye indirger.
Lemmatization | Stemming |
---|---|
Going | Going |
Goes | Go |
Gone | Gone |
Went | went |
Bu veri ön işleme adımları, doğal dil işlemede etkili bir sonuç elde edilmesini sağlar. Kelime hazineleri basitleştirilerek, benzer anlamlı kelimelerin aynı köke dönüştürülmesi, işlemlerde yapılan hataları en aza indirir. Bu sayede, daha kesin sonuçlar elde edilir ve doğal dil işlemeye uygun bir veri kümesi ortaya çıkar.
Part-of-Speech Tagging
Doğal Dil İşleme, metin verilerindeki doğal dil kullanımını analiz eden bir teknolojidir. Verilerin işlenmesi için veri ön işleme ise en önemli adımlardan biridir. Bu adımlardan biri olan Part-of-Speech Tagging, kelimelerin cümle içindeki görevlerinin belirlenmesi işlemidir.
Bu adımda, kelimenin öznesi, yüklemi, nesnesi, zarfı gibi cümledeki görevleri belirlenir. Bu işlem, metnin daha iyi anlaşılmasını sağlar. Bu adımda kullanılan bir diğer teknik ise Noun Phrase Chunking'dir. Bu teknik sayesinde özne ve nesne gibi önemli kelime grupları belirlenir ve daha doğru bir anlam çıkarımı yapılır.
- Part-of-Speech Tagging, doğal dil işleme sırasında sıklıkla kullanılan bir tekniktir.
- Bu adım sayesinde, kelimelerin cümle içindeki görevleri belirlenir.
- Ayrıca, Noun Phrase Chunking tekniği sayesinde özne ve nesne gibi önemli kelime grupları da belirlenir.
Özetle, Part-of-Speech Tagging, doğal dil işleme için oldukça önemli bir adımdır. Bu adımdan sonra metnin anlamı daha iyi anlaşılır ve daha doğru bir anlam çıkarımı yapılabilir.
Noun Phrase Chunking
Noun phrase chunking, doğal dil işleme sürecindeki veri ön işleme adımlarından biridir. Bu işlem özneyi ve nesneyi belirlemek gibi belirli ögeleri bir araya getirme amaçlıdır. Örneğin "Köpek parkta koşuyor." cümlesinde, "köpek" özne, "parkta" yer tayin edici sıfat öbeği ve "koşuyor" fiil olarak görülebilir. Bu işlem yapıldıktan sonra, cümledeki önemli bilgiler daha hızlı ve kolay şekilde çıkarılabilir.
Noun phrase chunking, doğal dil işleme uygulamalarındaki başarısı için; doğru ayrıştırma, kelime sınıflandırması ve kelime semantiği analizi gerektirir. Bu süreç, bir cümle parçasının farklı parçalarının gruplandırılması ile işlem yapar. Bu gruplandırma, gerçekleştirildiği takdirde, doğal dil işleme modelleri için daha iyi bir anlama ve anlamsal analiz yapılmasına yardımcı olacaktır.
Named Entity Recognition
Doğal dil işleme işlemleri içinde bulunan veri ön işleme adımlarından biri de named entity recognition işlemidir. Bu adımda metinde yer alan kişi adı, yer adı, tarih veya para birimi gibi özel isimler tespit edilir. Böylece metindeki önemli bileşenler belirlenerek daha iyi bir anlama yol açılır.
Named entity recognition işlemi, metinde yer alan belirli özel isimlerin tanınması için çeşitli yollar kullanır. Bunlardan biri, statik sözlüklerin kullanılmasıdır. Bu sözlüklerde tanınması gereken kişi adı, yer adı veya para birimi gibi özel isimler yer alır. Ancak bu yöntem doğal dil işleme için yeterli olmayabilir.
Bunun yerine, named entity recognition işlemi için genellikle machine learning algoritmaları kullanılır. Bu algoritmalar, metnin içinde yer alan kelimelerin birbirleriyle olan ilişkilerini analiz ederler ve belirlenen özel isimleri tanımak için modeller oluştururlar. Bu sayede daha verimli bir named entity recognition işlemi gerçekleştirilir.
Named entity recognition, özellikle büyük ölçekli kurumsal projelerde ve sosyal ağ analizlerinde önemli bir işlemdir. Bu adım sayesinde, metin içinde geçen önemli belirteçlerin tespit edilerek daha iyi bir anlam çıkarılabilir.
Sentiment Analysis
Sentiment analysis, metindeki duygu durumunu tespit etmek için kullanılan bir veri ön işleme adımıdır. Bu işlem genellikle müşteri geri bildirimleri, sosyal medya yorumları ve anket yanıtları gibi metin verilerinin analizi için kullanılır. Temel olarak, sentimant analizi, pozitif, negatif veya nötr olarak belirlenmiş duygu durumlarını tespit etmek için kullanılan bir yöntemdir.
Sentiment analizi, birçok farklı şekilde gerçekleştirilebilir. Rule-based yöntemler, kelime listeleri, makine öğrenimi algoritmaları ve derin öğrenme teknikleri gibi birçok farklı yaklaşım mevcuttur. Bu adım, doğal dil işlemedeki diğer adımlarla birlikte kullanılabilir ve veri ön işleme sürecinin önemli bir parçasını oluşturur.
Sentiment analiz işlemi, genellikle bir yüzde veya bir puanlama sistemine dayanır. Metin verisi pozitif bir duygu durumu içeriyorsa, analiz sonucunda pozitif bir sonuca ulaşılır. Benzer şekilde, metin verisi negatif bir duygu durumu içeriyorsa analiz sonucunda negatif bir sonuç üretilir. Nötr duygu durumu ise hiçbir duygu durumu içermeyen metin verileri için kullanılır.
Sentiment analizi, şirketlerin ürünlerine ve hizmetlerine yönelik müşteri görüşlerini izlemelerine yardımcı olur. Bu veriler, şirketlerin pazarlama stratejilerini ve müşteriye yönelik iletişimlerini planlamalarına yardımcı olur. Ayrıca, politikacılar ve seçim kampanyaları da sentimant analizi kullanarak seçmenlerin tepkilerini analiz edebilir.
Vectorization
Metin verilerinin doğal dil işleme süreçlerinde kullanılabilmesi için sayısal bir vektöre dönüştürülmesi gereklidir. Bu işleme vectorization denir. Vectorization işlemi sırasında her kelime bir sütun oluşturur ve her cümle bir satır oluşturur. Böylelikle metin verileri sayısal verilere dönüştürülür.
Bu işlem sırasında iki farklı yöntem kullanılmaktadır: TF-IDF ve word embedding. TF-IDF, bir kelimenin sıklığına ve metindeki önemine göre bir ağırlıklandırma işlemidir. Bu yöntem sayesinde kelime frekansı yüksek olan ancak anlamı düşük olan kelimelerin ağırlığı azaltılırken, nadir kullanılan ancak anlamı yüksek olan kelimelerin ağırlığı artırılır.
Word embedding ise, kelime vektörlerinin oluşturulduğu ve benzer anlamlı kelimelerin benzer bir uzayda konumlandırıldığı bir yöntemdir. Bu yöntem sayesinde, kelime şekli ve anlamı göz önüne alınarak benzer kelime grupları bir arada konumlandırılır. Bu sayede, doğal dil işleme gibi işlemler daha etkili bir şekilde gerçekleştirilebilir.
TF-IDF
TF-IDF Nedir?
TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), doğal dil işleme için önemli bir veri ön işleme tekniğidir. Bu işlem sırasında, metinde sıklıkla kullanılan kelimelerle az kullanılan kelimeler arasında ayrım yapılır. Bu sayede, sıklıkla kullanılan kelimelerin anlam taşımadığı ve metnin anlamı için daha az önemli olduğu anlaşılır.
TF-IDF, metindeki kelimelerin ne kadar önemli olduğunu belirlemek için kullanılır. Kelimelerin sıklığını ölçerek, ajansların hangi anahtar kelimeye odaklanması gerektiğini belirlemelerine yardımcı olur.
TF-IDF Nasıl Çalışır?
TF-IDF işlemi, kelimelerin sıklığına ve belgedeki önemine göre ağırlıklandırma yapar. Bu işlemde, belgedeki her kelimenin frekansı (TF) belirlenir ve belge koleksiyonundaki toplam frekansları (IDF) belirlenir. Ardından, her kelime için sonuç hesaplanır ve böylece tüm veri kümesindeki en önemli kelimeler belirlenir.
Kelime | TF | IDF | TF-IDF |
---|---|---|---|
doğal | 4 | 1.5 | 6 |
dil | 7 | 1.2 | 8.4 |
işleme | 3 | 2.5 | 7.5 |
veri | 5 | 2.0 | 10 |
- Kelime: Belgedeki her kelime ölçülür.
- TF: Kelimelerin sıklıkları ölçülür.
- IDF: Kelimelerin belge koleksiyonundaki toplam sıklıkları ölçülür.
- TF-IDF: Her kelimenin sonuçları hesaplanarak, en önemli kelimeler belirlenir.
TF-IDF işlemi, metnin doğru anlaşılmasına ve belirli kelimelerin belirgin hale gelmesine yardımcı olur. Bu nedenle, doğal dil işleme için vazgeçilmez bir ön işlem adımıdır.
Word Embedding
Veri ön işlemenin ardından doğal dil işleme için en önemli adımlardan biri de kelime vektörlerinin oluşturulmasıdır. Bu adım, kelime ve kelime gruplarını sayısal bir vektörle temsil ederek benzer anlamlı kelimeleri benzer bir uzayda konumlandırmayı amaçlar.
Word embedding işlemi sayesinde kelime vektörleri oluşturulur ve bu vektörler, kelimenin anlamına göre konumlandırılır. Örneğin, "anne" ve "baba" kelimeleri benzer anlama sahip olduğundan benzer bir uzayda konumlandırılırken, "anne" ve "yemek" kelimeleri farklı anlama sahip olduğundan birbirlerinden uzak bir uzayda yer alır.
Word embedding işlemi genellikle yapay sinir ağı tabanlı modellerle gerçekleştirilir. Bu modeller, yüz binlerce kelimenin kullanıldığı büyük veri setleri üzerinde eğitilir ve her kelimenin için bir vektör oluşturarak kelime vektörlerini oluşturur. Bu vektörler daha sonra doğal dil işleme uygulamalarında kullanılabilir.
Word embedding, doğal dil işlemenin birçok alanında kullanılır. Örneğin, kelime gruplarının anlamsal olarak birbiriyle ilişkilendirilmesi veya kelime tahmini gibi görevlerde kullanılabilir. Ayrıca, kelime vektörleri sayesinde belirli konularda daha yüksek kaliteli arama sonuçları elde etmek de mümkündür.