Birbirinden farklı veri kaynakları ile çalışanların ihtiyaç duyduğu metin önişleme, özellikle Python kullanarak kolayca yapılabilir Bu makalede, Python ile metin verilerinin işlenmesi ve temizlenmesi hakkında detaylı bilgi edinebilirsiniz İhtiyacınız olan pratik örnekler ve açıklamalar burada sizi bekliyor Hemen okuyun ve kullanmaya başlayın!
Metin madenciliği işlemlerinde metin verilerinin daha işlenebilir hale getirilmesi için ön işleme adımları yapılması gerekiyor. Bu işlemler sayesinde metin verilerindeki gereksiz kelimeler, noktalama işaretleri ve sayılar filtre edilerek kaldırılıyor. Ön işleme adımları sayesinde metin verileri daha net hale getiriliyor ve analizler daha doğru sonuçlar veriyor.
Metin verilerinin işlenmesi için kullanılabilecek bazı temel adımlar şunlardır: Büyük/küçük harf dönüşümü, noktalama işaretlerinin ve sayıların kaldırılması, tokenization, stop words ve stemming/lemmatization.
| Ön İşleme Adımları | Açıklama |
|---|---|
| Büyük/Küçük Harf Dönüşümü | Metin verilerinde kullanılan tüm karakterlerin büyük veya küçük harfe dönüştürülmesi. |
| Noktalama İşaretlerinin ve Sayıların Kaldırılması | Metin verilerinden noktalama işaretleri ve sayıların kaldırılması. |
| Tokenization | Metin verilerindeki kelimelerin ayrıştırılması. |
| Stop Words | Stop words dediğimiz sık kullanılan ama analiz açısından gereksiz kelimelerin filtre edilerek kaldırılması. |
| Stemming/Lemmatization | Metin verilerindeki kelimelerin kök veya temel formlarına indirgenmesi. |
Python dilinde birçok kütüphane sayesinde metin verilerinin ön işleme adımları kolaylıkla yapılabilir. Bunlar arasında en yaygın olarak kullanılanlar NLTK, SpaCy, TextBlob, Gensim ve Pattern gibi kütüphanelerdir. Bu kütüphaneler ile verilerin daha net ve anlamlı hale getirilmesi için farklı ön işleme adımları kolayca yapılabilir.
Ön işleme Nedir?
Metin verilerini işlerken, bazen metinlerde yapılacak analizler için önceden işlenmesi gerekebilir. İşte, metinlerin bu şekilde işlemesi işlemine "ön işleme" denir. Ön işleme, metin verilerinin daha işlenebilir hale getirilmesini sağlamak için yapılan adımların tümüdür.
Ön işleme için uygulanan adımlar, metin verilerinin niteliklerini hafifletir ya da kaldırır. Kullanılan yöntemler arasında büyük/küçük harf dönüşümü, noktalama işaretlerinin ve sayıların kaldırılması, kelime parçalama, Stop Words'lerin kaldırılması ve stemming/lemmatization işlemleri yer alır. Bu adımlar, verinin daha düzenli hale getirilmesini sağlar ve verinin işlenebilmesi için gereklidir.
Ön işleme, metin madenciliği tarafından yaygın bir şekilde kullanılan bir terimdir. Ön işleme işlemi, metin verileri üzerindeki analizlerin daha doğru ve güvenilir olmasını sağlar.
Veri Önişleme Adımları
Metin verilerinde kullanılan ön işleme adımları sayesinde veriler daha anlaşılır ve işlenebilir hale gelir. Metin verilerinin işlenmesi için kullanılabilecek bazı temel adımlar şunlardır:
- Büyük/Küçük Harf Dönüşümü: Metin verilerinde kullanılan tüm karakterlerin büyük veya küçük harfe dönüştürülmesi işlemidir. Bu sayede aynı kelimeler farklı yazımlarında olsa bile aynı kelime olarak işlenir.
- Noktalama İşaretlerinin ve Sayıların Kaldırılması: Metin verilerinden noktalama işaretleri ve sayıların kaldırılması işlemi yapılır. Bu sayede analiz işlemlerinde verinin işleyebilmesine odaklanılabilir.
- Tokenization: Metin verilerindeki kelimelerin ayrıştırılması işlemidir. Kelimeler, cümlelerden ayrılır ve tek tek ele alınır.
- Stop Words: Stop words dediğimiz sık kullanılan ama analiz açısından gereksiz kelimelerin filtre edilerek kaldırılması işlemidir. Bu kelimeler veri analizi yaparken, verinin işlenebilirliğini düşürür.
- Stemming/Lemmatization: Metin verilerindeki kelimelerin kök veya temel formlarına indirgenmesidir. Böylelikle, farklı yazımlarda yazılmış olsa bile aynı kelime olarak değerlendirilir.
Bu temel adımlar sayesinde, metin verileri daha işlenebilir ve analiz edilebilir hale gelir. Ancak, ön işleme adımları yeterli olmayabilir. Bu durumda, daha ileri düzey pre-processing adımları yapılabilir.
1. Büyük/Küçük Harf Dönüşümü
Büyük/küçük harf dönüşümü, metin verilerinin işlenebilirliğini artırmak için önemli bir ön işleme adımıdır. Bu adımda, metin verilerinde kullanılan tüm karakterlerin büyük veya küçük harfe dönüştürülmesi işlemi gerçekleştirilir. Bu sayede, verideki farklı yazım şekilleri aynı formatta tutularak analiz süreci basitleştirilir.
Örneğin, "Erdem ve ERDEM aynı kişiyi mi ifade ediyor?" gibi bir soruyla karşılaştığımızda, veriyi bu adımla işlemiş olursak, cevabı daha kolay ve doğru bir şekilde bulabiliriz. Büyük/küçük harf dönüşümü, Python'da oldukça kolaydır ve yapmak istediğimiz dönüşümü birkaç satırda gerçekleştirebiliriz.
Ayrıca, verilerin farklı kaynaklardan bir araya getirilmesi durumunda, farklı yazım şekilleriyle karşılaşabiliriz. Bu durumda, büyük/küçük harf dönüşümü yaparak farklı veri kaynaklarından gelen kelimeleri eşitleyebiliriz.
İşte bir örnek Python kodu:
```text = "Bu bir METİN örneğidir."text = text.lower() # Tüm karakterleri küçük harfe dönüştürür.print(text)```
Bu kod, "Bu bir METİN örneğidir." metnini "bu bir metin örneğidir." şeklinde dönüştürür. Büyük/küçük harf dönüşümü adımı, diğer ön işleme adımlarıyla birlikte, metin verilerinin doğru bir şekilde analiz edilmesini sağlar ve veri madenciliği sürecini daha kolay hale getirir.
2. Noktalama İşaretlerinin ve Sayıların Kaldırılması
Metin verilerinin ön işleme adımlarından biri de, noktalama işaretleri ve sayıların kaldırılmasıdır. Bu adım, metindeki gereksiz karakterleri kaldırarak, verilerin analiz edilebilmesi için daha sade hale getirir.
Noktalama işaretleri, metin verilerinde genellikle kelimeler arasında kullanılır ve bir kelimenin anlamını belirlemek yerine cümleye anlam katar. Bu nedenle, metin verilerinin analizinde noktalama işaretleri çoğunlukla gereksizdir. Örneğin, "Python, programlama dilidir." cümlesindeki virgül, analiz açısından gereksizdir. Bu nedenle, ön işleme adımlarında metinde bulunan tüm noktalama işaretleri kaldırılmalıdır.
Benzer şekilde, metin verilerinde yer alan sayılar genellikle analiz için gereksizdir. Sayılar, analiz sonuçlarını etkileyebilir ve verilerin doğruluğunu azaltabilir. Örneğin, "2021 yılında Türkiye'nin nüfusu 85 milyon kişi olarak kaydedilmiştir." cümlesindeki sayılar, analiz için gereksizdir. Bu nedenle, ön işleme adımlarında metinde bulunan tüm sayılar kaldırılmalıdır.
3. Tokenization
Tokenization, metin verilerindeki kelimelerin ayrıştırılması adımıdır. Bu adımda, metin verisi içerisindeki kelimeler ayıklanarak ayrıştırılır. Normal olarak, bir metin verisi içindeki kelimeler birbirinden boşluklarla ayrılırlar. Ancak bu durum her zaman geçerli değildir. Örneğin, "New York" gibi kelime grupları boşluklarla ayrılmaz. Tokenization, bu tür durumlarda bile kelimeleri ayrıştırarak tek tek ele almayı sağlar.
Tokenization işlemi, çeşitli yöntemlerle gerçekleştirilebilir. Bazı yöntemler harf grupları veya belirli karakterler aracılığıyla ayrıştırma yaparken, bazı yöntemler kelime anlamlarını dikkate alarak ayrıştırma yapmaktadır. Python'da kullanılan NLTK kütüphanesi, tokenization işlemini gerçekleştirebileceğiniz yöntemleri içermektedir.
Örneğin, "Merhaba dünya, nasılsın?" cümlesi tokenization işlemine tabi tutulduğunda, çıktı aşağıdaki gibi olacaktır:
- Merhaba
- dünya
- ,
- nasılsın
- ?
Tokenization işlemi, metin verileri üzerinde gerçekleştirilen diğer işlemler için önemlidir. Tokenization'in başarılı bir şekilde gerçekleştirilmesi, başka ön işleme adımlarının daha doğru bir şekilde yapılmasını sağlar.
4. Stop Words
Metin verileri üzerinde yapılan ön işleme adımlarının önemli bir kısmı stop words dediğimiz kelimelerin filtre edilmesidir. Stop words, metinlerde sık kullanılan ve analiz açısından gereksiz olan kelimelerdir. Bu kelimelerin çıkarılması metnin daha temiz ve anlamlı hale gelmesini sağlar.
Örneğin, İngilizce stop words listesi arasında "the", "and", "is" gibi sıklıkla kullanılan kelimeler yer almaktadır. Bu kelimeler, metin analizinde bir anlam ifade etmedikleri için çıkarılabilir. Benzer şekilde, Türkçe stop words listesi de "ve", "de", "ki" gibi sık kullanılan kelimeleri içermektedir.
Stop words filtresi, genellikle metin önişleme işlemlerinin en başında uygulanır. Bu işlem, metnin daha az gürültülü olmasını sağlayarak daha doğru sonuçlar elde etmeye yardımcı olur. Stop words filtresi için kullanabileceğiniz Python kütüphaneleri arasında NLTK, SpaCy, TextBlob ve Gensim yer almaktadır.
Bununla birlikte, stop words filtresinin kullanımı konusunda dikkatli olunması gerekmektedir. Çünkü bazı durumlarda stop words filtresinin uygulanması anlam kaybına yol açabilir. Örneğin, "not" kelimesi bir cümlede olumsuz anlam ifade etmektedir. Bu nedenle, stop words listesinde yer almaması gerekmektedir. Ancak stop words listesinde yer aldığı takdirde bu kelime cümlenin anlamını değiştirebilir.
5. Stemming/Lemmatization
Metin verilerindeki kelimelerin kök veya temel formlarına indirgenmesi.Stemming ve lemmatization, metin verilerindeki kelimelerin kök veya temel formlarına indirgenmesini sağlayan iki temel ön işleme yöntemidir. Stemming, kelimenin köküne basitçe benzer bir formda indirgerken, lemmatization kelimenin orijinal formuna daha fazla yakın bir formda indirgemektedir. Bu indirgeme işlemi, metin verilerinin analizi ve işlenmesi için oldukça önemlidir.
Stemming, kelimenin sonundaki ekleri atarak kelimenin köküne indirgeme işlemidir. Bu işlem sırasında kelime anlamı kaybolabilir ancak çoğu durumda kelime kökünün anlamı korunur. Örneğin, "görmeleri", "görmüyorlar", "gördüler" kelimeleri kök olarak "gör" kelimesine indirgenebilir.
Lemmatization, kelimenin orijinal formuna daha doğru bir şekilde indirgeme işlemidir. Lemmatization, kelimenin anlamını korur ve kelimenin sözlükteki referans haline getirerek kelimenin gerçek anlamına daha yakın bir şekilde indirger. Örneğin, "olarak", "olsun", "olsaydı" kelimeleri kök olarak "ol" kelimesine indirgenebilir.
Stemming ve lemmatization yöntemleri, metin verilerinin daha doğru ve anlamlı hale gelmesine yardımcı olur. Python kütüphaneleri, bu yöntemleri kullanarak metin verilerinin analizi ve işlenmesi için geliştirilmiştir. Örneğin, NLTK ve SpaCy gibi popüler Python kütüphaneleri, stemming ve lemmatization işlemlerini uygulamak için kullanılabilir. Bu kütüphaneler, metin verilerinin daha iyi anlaşılabilmesi için önemli bir araçtır.
Ön İşlemede Kullanılan Araçlar
Makine öğrenimi ve veri madenciliği gibi alanlarda, metin verilerinin analizi oldukça önemlidir. Metin verilerinin analizi için kullanılan en önemli adımlardan biri, metin verilerinin ön işleme adımlarını uygulamaktır. Bu adımlar verilerin daha işlenebilir bir hale getirilmesine olanak sağlar.
Makine öğrenimi ve veri madenciliği gibi alanlarda Python oldukça popüler bir programlama dilidir. Ön işleme adımları için de Python dilinde kullanabileceğiniz birkaç kütüphane bulunmaktadır. Bu kütüphaneler, ön işleme adımlarını daha kolay ve hızlı bir şekilde yapmanızı sağlar.
| Kütüphane Adı | Özellikleri |
|---|---|
| NLTK (Natural Language Toolkit) | Metin verilerindeki kelimeleri dönüştürme, sınıflandırma ve etiketleme gibi işlemler yapabilir. |
| SpaCy | Yüksek hızlı doğal dil işleme kütüphanesidir. Kelimeleri tokenization, sıralama, dönüştürme, stop words filtreleme gibi işlemleri yapabilir. |
| TextBlob | Metin verileri üzerinde çalışmak için basit bir arayüz sunar. Sentiment analysis, tokenize, stemming, lemmatization işlemlerini yapar. |
| Gensim | Metin verilerinde kullanılan kelimelerin kodlamalarını işleyerek kelime vektörleri oluşturur. |
| Pattern | Metin verilerinde kelime sınıflandırması ve sentiment analysis işlemleri yaparak özetler oluşturur. |
Yukarıdaki kütüphaneler ön işleme adımları konusunda oldukça başarılıdır. Bu kütüphaneler arasından kullanacağınız kütüphane, işlemin gerekliliklerine bağlı olarak değişebilir. Örneğin, sınıflandırma işlemi için NLTK tercih edilebilirken, kelime vektörlerini oluşturmak için Gensim tercih edilebilir.