Metin işleme ve ön işleme adımları, doğal dil işlemede temel önem taşır Bu uygulamalar sayesinde, NLTK ve Spacy gibi araçlarla otomatikleştirilmiş bir şekilde metin verileri analiz edilebilir Bu yazımızda, NLTK ve Spacy ile yapılan uygulamalar hakkında bilgi sahibi olacak ve metin analizi konusunda detaylı bir kavrayışa sahip olacaksınız
Merhaba! Bu makalede, doğal dil işleme ve önişleme adımları hakkında bilgi edinmenizi ve bu adımları NLTK ve Spacy kullanarak nasıl uygulayabileceğinizi öğrenmenizi sağlayacağız. Doğal dil işleme, insan dilini bilgisayarlar tarafından anlaşılabilir hale getirme işlemidir. Bu nedenle, metin işleme uygulamalarında önişleme adımları oldukça önemlidir. Önişleme adımları, metin verilerinin düzenlenmesi, temizlenmesi ve biçimlendirilmesi anlamına gelir. Bu adımlar, metin verilerini daha anlaşılır hale getirmek, verileri analiz etmek için kolaylaştırmak ve sonuçlarını iyileştirmek için kullanılır.
Bu makalede ayrıntılı olarak, NLTK ve Spacy ile önişleme adımlarına odaklanacağız. Özellikle, tokenization, stop words, lemmatization gibi adımların ne olduğunu ve nasıl kullanıldığını öğreneceksiniz. NLTK ve Spacy, iki popüler doğal dil işleme kütüphanesidir ve bu adımların uygulanmasını kolaylaştırır. NLTK, açık kaynak kodlu bir NLP kütüphanesidir ve Python dilinde yazılmıştır. Spacy de açık kaynaklı bir NLP kütüphanesidir ve hızlı ve verimli bir şekilde çalışır.
Ayrıca, makalede bir uygulama yapacağız. NLTK ve Spacy kullanarak basit bir metin sınıflandırma uygulaması gerçekleştireceksiniz. Bu uygulama sayesinde, önişleme adımlarını pratiğe dönüştürme fırsatı bulacaksınız. Veri kümesini temizleyip düzenlemeniz gereken birkaç csv dosyası kullanacağız. Veri ön işleme adımlarını, NLTK ve Spacy kullanarak gerçekleştireceğiz. Model eğitimi için kullabileceğiniz birkaç farklı sınıflandırma algoritması vardır. Sınıflandırma sonuçlarını değerlendireceğiz ve model performansının nasıl artırılabileceğinden bahsedeceğiz.
Doğal Dil İşleme Nedir?
Doğal dil işleme (NLP), bilgisayarların insan dilini anlayabilmesi için tasarlanmış bir alan olarak tanımlanabilir. Bir metindeki her kelimeyi anlama ve bunları analiz etme sürecidir. Doğal dil işleme, dil ve makine öğrenimi konularını birleştirir. İnsanlar tarafından yazılan doğal dildeki verileri toplar ve bunları bilgisayarlar tarafından anlaşılabilir bir hale getirir. Bu alan, hızla gelişen teknolojik dünyada oldukça önemli bir role sahiptir ve her geçen gün daha fazla kullanım alanı bulmaktadır.
Ön İşleme Adımları Nelerdir?
Metin işleme uygulamaları için ön işleme adımları oldukça önemlidir. Bu adımlar, verilerin düzenlenmesi, temizlenmesi ve biçimlendirilmesi denilen üç aşamadan oluşur. İlk aşama, verilerin düzenlenmesi adımıdır. Bu adımda, veriler daha kolay işlenebilmesi için yapılandırılır. Örneğin, csv dosyalarındaki veriler tablolara dönüştürülür.
İkinci adım verilerin temizlenmesidir. Bu adımda, veriler temizlenir ve küçük parçalara ayrılır. Örneğin, tarihleri veya sayıları ayırabiliriz. Ayrıca, kötü amaçlı kodların temizlenmesi gerekir.
Son adım, verilerin biçimlendirilmesidir. Bu adımda, veriler uygun bir formatta düzenlenir. Bu, verilerin daha sonra başka bir uygulamada kullanılabilmesini kolaylaştırır. Örneğin, e-posta adresleri veya URL'lerin doğru formatta olması gerekir.
Verilerin önceden işlenmesi adımları, doğal dil işleme projelerinin verimli çalışmasını sağlamak için önemlidir. Bu adımlar, verilerin daha kolay anlaşılmasını, modellerin daha yüksek doğrulukla çalışmasını ve sonunda daha başarılı sonuçlar elde edilmesini sağlar.
Tokenization (Sözcük Ayıklama)
Tokenization (Sözcük Ayıklama)
Doğal dil işleme uygulamalarında, metni işlemeye tabi tutabilmek için öncelikle sözcük ayıklama işlemi yapılır. Tokenization, metindeki kelime, cümle, paragraf ya da bölümleri küçük parçalara ayırmak için kullanılan bir yöntemdir. Bu sayede, metindeki her bir kelime ya da ifade ayrı ayrı işlem görebilir ve daha doğru sonuçlar elde edilebilir.
Sözcük ayıklama, metnin kelimelerine bölünmesi işlemidir. Bu işlem esnasında, noktalama işaretleri, bağlaçlar ve diğer sık kullanılan kelimeler genellikle atlanır. Sözcük ayıklama işlemi sayesinde, metindeki her bir kelimeyi ayrı bir veri olarak ele alabiliriz. Bu durum, metnin anlamını çıkarabilmemize yardımcı olur.
Tokenization işlemi yalnızca kelime ayıklama ile sınırlı değildir. Cümle ayıklama da yapılabilir. Cümle ayıklama işlemi, metnin cümlelere bölünmesi işlemidir. Metnin her bir cümlesi ayrı ayrı işlem görebilir ve daha doğru sonuçlar elde etmek için kullanılabilir.
Tokenization işleminin yapıldığı bir örnek:
| Örnek Metin | Bu bir örnek cümledir. |
| Tokenization Sonucu | [Bu, bir, örnek, cümledir, .] |
Yukarıdaki örnekte görüldüğü gibi, metin küçük parçalara ayrılarak her biri ayrı bir veri olarak ele alınabilir. Bu sayede, metnin anlamı daha doğru bir şekilde çıkarılabilir.
Word Tokenization (Kelime Ayıklama)
Kelime Ayıklama Nedir?
Kelime ayıklama, metnin kelime seviyesinde bölünmesi işlemidir. Yani metindeki kelimelerin belirlenerek ayrıştırılmasıdır. Bu işlem, metnin daha anlaşılır olmasını ve daha sonra gerçekleştirilecek olan doğal dil işleme adımlarının daha doğru bir şekilde yapılmasını sağlar. Kelime ayıklama işlemi, ülkemiz için Türkçe NLP uygulamalarında önemli bir adımdır.
Kelime Ayıklama Nasıl Yapılır?
Kelime ayıklama işlemi, NLP kütüphaneleri olan NLTK ve Spacy ile kolaylıkla gerçekleştirilebilir. İşlem öncesinde metin, büyük-küçük harf farklılıklarından, noktalama işaretlerinden ve özel karakterlerden arındırılmalıdır. Daha sonra, kelime ayıklama işlemi yapılarak metin parçalara ayrılır.
Örnek bir kelime ayıklama işlemi için aşağıdaki tabloyu inceleyebilirsiniz:
| Metin | Kelime Ayıklama Sonucu |
|---|---|
| Ankara'da yaşıyorum. | Ankara, da, yaşıyorum |
| Yarın 5 kilometre koşacağım. | Yarın, 5, kilometre, koşacağım |
Görüldüğü gibi, metin öncelikle noktalama işaretleri, özel karakterler ve büyük-küçük harf farklılıklarından arındırıldıktan sonra kelimelere ayrıştırılmıştır.
Kelime Ayıklama Neden Önemlidir?
Doğal dil işleme adımlarındaki birçok işlem, kelime seviyesinde gerçekleştirilmektedir. Bu nedenle, kelime ayıklama işlemi metnin daha doğru bir şekilde anlaşılmasını sağlar. Ayrıca, metnin analiz edilmesi veya sınıflandırılması gibi işlemler için de kelime seviyesinde bölünmüş metin parçaları gereklidir.
Bu nedenle, kelime ayıklama, doğal dil işleme adımları içerisinde önemli bir yere sahiptir ve uzmanlık gerektiren bir işlemdir.
Sentence Tokenization (Cümle Ayıklama)
Cümle ayıklama, metnin cümlelere bölünmesi işlemidir. Bu kelime ayıklama işleminden daha karmaşık bir işlemdir. Çünkü cümleler arasındaki bağlantılar ve kontekst önemlidir.
Cümle ayıklama, bir metin içerisindeki cümlelerin tanımlanması ve sonrasında işlem yapmak için cümlelerin ayrıştırılması işlemidir. Bu işlemi gerçekleştirmek için gösterilen çaba, metindeki cümlelerin doğru şekilde anlaşılmasını sağlar ve sonrasında gerçekleştirilecek işlemler için ön hazırlık yapar.
Bu adımda, NLTK ve Spacy gibi doğal dil işleme kütüphaneleri, cümle ayrıştırma işlemini gerçekleştirmek için kullanılabilecek birçok yöntem içerir. Bu yöntemler, metindeki cümle sayısını azaltarak işlem yapılmasını kolaylaştırır. Ayrıca, bu adımdaki hatalar diğer adımlara yansıyabilir, bu nedenle doğru bir şekilde uygulanması önemlidir.
Stop Words (Durak Kelimeler)
Doğal dil işleme uygulamalarında, bir metindeki en sık kullanılan kelimeler durak kelimeler olarak adlandırılır. Ancak, bu kelimeler bir metnin anlamını belirleyen veya anlamı değiştiren kelimeler değillerdir. Bu nedenle, ön işleme sırasında genellikle atlanırlar ve veri küçültülerek işlemlerin hızı artırılır.
Durak kelime listesi, her uygulama için farklılık gösterebilir. NLTK ve Spacy gibi doğal dil işleme kütüphaneleri, hazır bir durak kelime listesiyle birlikte gelir. Ancak, uygulama ihtiyacına göre durak kelime listesi kişiselleştirilebilir.
| Durak Kelimeler | ||
|---|---|---|
| a | acaba | ama |
| an | ancak | bazı |
| böyle | buna | çok |
Bu örnek durak kelime listesi, sadece birkaç kelimeyi içermektedir. Ancak, bir uygulamada kullanılan durak kelime sayısı genellikle yüzlerce kelimedir.
Veri kümesinin ön işleme aşamasında durak kelimelerin belirlenmesi ve çıkartılması, sonuçların daha tutarlı ve doğru olmasına yardımcı olur. Örneğin, bir metindeki durak kelimelerin çıkartılması, anahtar kelimelerin belirlenmesine ve metnin anlamının daha doğru bir şekilde anlaşılmasına yardımcı olur.
Lemmatization (Kelime Köklerine Ayırma)
Lemmatization, metindeki kelimelerin köklerine ayırarak kelimenin gerçek anlamını anlama işlemidir. Bu işlem, dilbilimcilerin çalışmalarında sıkça kullanılır. Kelime köklerine ayırma işlemi için kullanılan araçlar, genellikle kelime öğelerinin (morfolojik analiz) yapısal bir analizidir.
Lemmatization işlemi, metindeki kelimelerin farklı çekim formları, zaman kipleri, sayılar, eylem tipleri ve sıfat biçimleri gibi çeşitli değişkenlikleri göz önünde bulundurarak, her kelimenin gerçek anlamını anlamak için uygulanır. Bu sayede, örnek olarak kelimenin türevine göre belirli bir işlem yapıldığında, o kelimenin kök anlamını öğrenerek, metnin tamamındaki cümle yapılarını daha doğru bir şekilde analiz edebilirsiniz.
Bu işlem genellikle kelimelerin köklerini bir sözlük kullanarak belirler. İyi bir sözlük, kelime kökü ve çeşitli kelime formları arasındaki ilişkiyi gerçekçi bir şekilde yansıtır. Örneğin, "koşu" kelimesi, "koş" kelimesinin fiil çekimi olarak ele alınabilir. Bu tür bir analiz, doğal dil işleme uygulamaları olan otomatik çeviri, arama motorları ve metin sınıflandırma gibi konularda son derece önemlidir.
NLTK ve Spacy
Doğal dil işleme adımlarının hızlı ve verimli bir şekilde uygulanabilmesi için kullanabileceğiniz iki popüler kütüphane, NLTK ve Spacy'dir. NLTK, Python dilinde yazılmış ve açık kaynak kodlu bir NLP kütüphanesidir. Metin işleme adımlarının yanı sıra, dilbilimsel analizler için de kullanılabilir.
Spacy, NLTK kadar esnek değildir ancak hızlı ve verimli çalışmasıyla bilinir. Ayrıca, tam anlamıyla yüksek seviyeli bir NLP kütüphanesi olduğu için, uygulama geliştiricileri tarafından tercih edilir. Bu iki kütüphane, kelime ayıklama, cümle ayıklama, kelime köklerine ayırma gibi önemli adımların uygulanmasını daha kolay hale getirir.
Her iki kütüphane de açık kaynak kodlu olduğu için, topluluk tarafından geliştirilebilir ve güncellenebilir. Bu da, metin işleme uygulamaları için daha fazla özellik kazandırır. Ayrıca, belirli bir projeye özgü ihtiyaçlarınıza uyarlanacak uygulamalar da oluşturabilirsiniz.
NLTK Nedir?
NLTK Nedir?
Natural Language Toolkit (NLTK), Python dilinde yazılmış açık kaynak kodlu bir doğal dil işleme kütüphanesidir. İnsan dilini bilgisayarlar tarafından işlenmesini sağlayan en popüler araçlardan biridir. NLTK, geniş bir veri seti ve çeşitli dil modülleri sunarak doğal dil işleme uygulamaları için birçok işlevi sağlar. Bu nedenle, araştırmacılar, farklı işlevleri yerine getirmek için NLTK'yi sıklıkla kullanırlar.
NLTK, metin önişleme adımlarını kolaylaştırmak için doğal dildeki sınavlarda kullanılan araçlar ve test verileri içerir. Kelime tokenizasyonu, cümle tokenizasyonu, durak kelime kaldırma, kelime kökünü ayırma, part-of-speech etiketleme, kelime eşleştirme ve sınıflandırma dahil birçok doğal dil işleme fonksiyonunu destekler.
Python dilini ve doğal dil işleme kütüphanesini zaten bilen herkes NLTK'yi kolayca kullanabilir. Yeni başlayanlar içinse, NLTK zor olabilir. Ancak, NLTK'nin online belgelerinde kullanıcıya yol gösteren bir rehberlik bulunmaktadır. Ayrıca, NLTK toplumunun NLTK ile ilgili aklınıza gelebilecek tüm soruları cevaplamak için bir forumu vardır. NLTK'nin açık kaynak kodlu olması, kullanıcıların istedikleri şekilde programı değiştirme ve özelleştirme özgürlüğüne sahip olmalarını sağlar.
Spacy Nedir?
Spacy, doğal dil işleme alanındaki en popüler açık kaynak kodlu kütüphanelerden biridir. Python dilinde yazılmış olan bu kütüphane, hızlı ve verimli bir şekilde çalışırken, yüksek doğruluk oranı sağlamaktadır. Spacy, kelime ayıklama (word tokenization), cümle ayıklama (sentence tokenization), stop words (durak kelimeler), kelime köklerine ayırma (lemmatization) gibi önemli doğal dil işleme adımlarını içermektedir.
Spacy ile doğal dil işleme yapmak oldukça kolaydır. Kütüphanenin içinde zaten eğitilmiş olan modeller sayesinde, metinlerin sınıflandırılması, anlam analizi, kelime eşleme gibi işlemler yapmak son derece kolaylaşır. Ayrıca, kendi modellerinizi de eğitebilirsiniz.
Spacy, NLP alanındaki birçok görevde kullanılan bir kütüphanedir. Metin sınıflandırması, adlandırma tanıma, anlamsal analiz gibi birçok doğal dil işleme görevinde kullanılabilir. Spacy, özellikle işletmelerin, araştırmacıların ve veri bilimcilerin doğal dil işleme görevlerini hızlı ve etkili bir şekilde yapmalarına yardımcı olur.
Uygulama: Metin Sınıflandırma
Bu makalede, doğal dil işleme adımlarını ön işleme adımları kullanarak tamamlayarak, NLTK ve Spacy araçlarını kullanarak basit bir metin sınıflandırma uygulaması yapacağız. Bu uygulama, veri kümesinin küçük bir parçasını kullanarak gerçekleştirilecek, ancak temel metodolojiyi anlama açısından oldukça faydalı olacaktır.
İlk adım, veri kümesine hazırlıktır. Bu uygulamada, birkaç csv dosyası kullanarak, verileri toplayacağız ve birleştireceğiz. Bu veriler temizlenip düzenlenecek ve üç farklı kategoriye ayrılacak. Ardından, veri ön işleme adımlarını, kelime ayıklama, cümle ayıklama, durak kelimelerin atılması vb. işlemlerle tamamlayacağız.
Son olarak, NLTK ve Spacy kullanarak birkaç farklı sınıflandırma modeli eğiteceğiz. Bu modeller arasında Naive Bayes, Logit, Random Forest vb. sayılabilir. Ayrıca, model performansının nasıl ölçüleceği ve değerlendirileceği de açıklanacak. Sonuçlar değerlendirildikten sonra, model performansını iyileştirmek için bazı teknikler sunulacaktır.
Bu uygulama, NLTK ve Spacy'nin nasıl kullanılabileceğini gösterirken, metin sınıflandırmanın nasıl yapıldığına dair temel fikirler de sunuyor. Bu adımlar, daha büyük ve karmaşık bir veri kümesiyle uygulandığında, metin sınıflandırma uygulamalarının yapılmasına olanak tanır.
Veri Kümesi Hazırlama
Doğal dil işleme uygulamaları için veri kümesi hazırlanması önemlidir. Bu adım, doğru sonuçların elde edilmesinde büyük önem taşır. Bu makalede, NLTK ve Spacy kullanarak metin sınıflandırma uygulaması yaparken, veri kümesi olarak birkaç csv dosyası kullanacağız.
Veri kümesi hazırlama adımında, kullanacağımız veri setlerini temizleyip düzenlememiz gerekiyor. Bu adımda, verileri işlemeye uygun hale getireceğiz. Veri setine ait gereksiz bilgileri çıkarmak, veri setinde bulunan özel karakterler ve sayılar gibi verileri temizlemek bu adımın en önemli kısımlarından biridir. Ayrıca, veri kümesinde eksik veriler bulunması durumunda, bu verileri de tamamlamalıyız.
Veri kümesinin hazırlanması sırasında, verileri listeler, tablolar ve grafikler şeklinde görselleştirmek de oldukça faydalıdır. Bu sayede, verilerin daha kolay anlaşılması ve analiz edilmesi mümkün hale gelir.
Bu adımda, veri kümesinin hazırlanması, doğru sonuçların elde edilmesinde kritik öneme sahip bir adımdır. Bu nedenle, veri kümesindeki bilgilerin doğru bir şekilde temizlenmesi ve düzenlenmesi, doğru sonuçların elde edilmesi için oldukça önemlidir.
Veri Ön İşleme
Veri ön işleme, doğal dil işleme uygulamalarında oldukça önemlidir. Bu adım, verilerin düzenlenmesi, temizlenmesi ve biçimlendirilmesini içerir. Metin ön işlemeyi gerçekleştirirken, NLTK ve Spacy gibi doğal dil işleme kütüphanelerinden faydalanabilirsiniz.
Metninizi ön işlemeden geçirirken, öncelikle verilerinizi okuyup anlamak için ham verileri kullanabilirsiniz. Daha sonra, veriler üzerinde bir takım adımlar gerçekleştirerek metninizi düzenleyebilirsiniz. Bu adımlar arasında kelime ayıklama, durak kelime kaldırma ve kelime köklerine ayırma gibi işlemler yer alabilir.
Kelime ayıklama işlemi, metninizi kelime düzeyinde bölmenizi sağlar. Bu adımda, NLTK ve Spacy gibi doğal dil işleme kütüphaneleri, size kelime seçenekleri sunar ve böylece kelime seçimleriniz daha doğru ve tutarlı olabilir.
Veri ön işleme işleminin bir diğer önemli adımı, durak kelime kaldırma adımıdır. Durak kelimeler, bir metinde en sık kullanılan kelimelerdir ve çoğu zaman anlamı zayıflatırlar. Bu nedenle, metninize daha güçlü bir anlam verebilmek için NLTK veya Spacy gibi doğal dil işleme kütüphanelerinden faydalanarak durak kelimeleri kaldırabilirsiniz.
Kelime köklerine ayırma işlemi, bir kelimenin gerçek anlamını anlayabilmeniz için kullanılabilir. Bu adımda, kelimeyi kök şekline dönüştürerek kelimenin anlamını daha net bir şekilde anlayabilirsiniz. Bu işlemin gerçekleştirilmesi, daha tutarlı ve anlaşılır bir metin oluşturmanıza yardımcı olabilir.
Sınıflandırma Modelleri
Sınıflandırma modelleri, verileri sınıflandırmak için kullanılan algoritmalardır. Metin sınıflandırması uygulamalarında farklı sınıflandırma algoritmaları kullanılarak farklı sonuçlar elde edilebilir.
Bununla birlikte, en yaygın kullanılan sınıflandırma algoritmalarından bazıları şunlardır:
- Naive Bayes Sınıflandırıcısı: Bu sınıflandırıcı, verilerin kesinlikle birbirinden bağımsız olduğunu varsayar ve bu nedenle 'saf' olarak adlandırılır.
- Destek Vektör Makineleri: SVM, bir metnin sınıflandırılması için farklı özelliklerin kullanılmasına dayanan bir algoritmadır. Sınıflandırma işlemi, özel bir konsept olan uzay boyutunda gerçekleşir.
- Karar Ağaçları: Bu algoritma, verileri belirli bir sınıfa eşleştirmek için bir ağaç yapısı kullanır. Her düğüm, bir belirli bir özellik için karar aşamasında kullanılır.
Tüm bu algoritmalardan hangisinin kullanılacağına, uygulamanın ihtiyaçlarına, veri setinin büyüklüğüne ve özelliklerine göre karar verilir. Uygun bir algoritma seçimi, daha doğru sonuçlar elde etmenizi sağlayacaktır.
Model Performansı
Bir metin sınıflandırma modelinin performansı, modelin doğruluğunu belirlemede kullanılan birkaç farklı metrikle ölçülebilir. İki ana ölçüm yöntemi, doğruluk ve F1 skoru olarak bilinir.
Doğruluk, modelin doğru tahminlerinin toplam sayısının tüm tahminlerin toplamına bölünmesiyle elde edilir. Ancak, doğruluk her zaman en iyi performans ölçüsü değildir, özellikle dengesiz veri kümelerinde kullanıldığında. Bu nedenle, F1 skoru daha iyi bir performans ölçüsüdür. F1 skoru, hassasiyet ve geri çağırma ölçümlerinin harmonik ortalamasıdır. Hassasiyet, doğru tahmin edilen verilerin toplam doğru tahminlerine bölünmesiyle elde edilirken, geri çağırma, aktif veri örneklerinden kaçının tespit edildiğinin toplam sayısına bölünür.
Model performansını artırmak için, öncelikle daha iyi bir veri kümesi kullanarak başlayabilirsiniz. Temizlenmiş, dengeli ve tam bir veri kümesi, doğru sonuçlar elde etmek için çok önemlidir. Ayrıca, farklı özellik seçenekleri ve sınıflandırma algoritmaları deneyerek modelin performansını artırabilirsiniz.
Ayrıca, hiperparametre ayarlama, overfitting ve underfitting işlemlerini de göz ardı etmeden daha iyi sonuçlar elde edebilirsiniz. Bunlardan herhangi biri, modelin performansını etkileyebilir ve daha iyi bir sonuç elde etmek için ayarlama yapılması gerekebilir.
Ölçüm sonuçlarını daha iyi bir şekilde anlamak için, hata matrisi ve sınıf raporunu kullanabilirsiniz. Hata matrisi, modelin yanlış sınıflandırma yaptığı örnekler için bir çözüm sağlar. Sınıf raporu ise, doğruluk, hassasiyet ve geri çağırma gibi performans ölçülerini sınıf bazında gösterir.