İçeriğe atla
Üyelik kaydınızı yaparak son yazılan içeriklerden haberdar olun! ×
  • makale
    18
  • yorum
    0
  • görüntüleme
    19.060

Bu blogdaki Makaleler

Lexical Processing

TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)

TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), belirli bir terimin bir dokümanda ne kadar önemli olduğunu belirlemek için kullanılan bir istatistiksel ölçümdür. Bu yöntem, metin madenciliği ve bilgi geri kazanımı alanlarında, belgelerden bilgi çıkarma ve belge sıralama gibi görevlerde yaygın olarak kullanılır. TF-IDF Nasıl Çalışır? TF-IDF, iki farklı metriği birleştirir: Terim Sıklığı (TF) ve Ters Belge Sıklığı (IDF). Bu iki metrik, bir kelimenin bir dokümanda ne kadar önemli oldu
Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA tarafından Lexical Processing kategorisinde yayınlandı

0
Lexical Processing

Lemmatization

Lemmatization, doğal dil işleme (NLP) alanında kullanılan bir metin ön işleme yöntemidir. Bu yöntem, bir kelimenin çeşitli biçimsel formlarını (örneğin, çekimlenmiş formları) temel alarak kelimenin sözlükte geçen kök veya lemmasına indirger. Lemmatization, stemming'e benzer; ancak lemmatization süreci daha sofistike ve dilbilgisel açıdan daha doğru sonuçlar üretir, çünkü kelimeyi köküne indirgerken dilbilgisel bilgileri (kelimenin cinsiyet, zaman, çoğul vs. bilgilerini) dikkate alır. Lemmat
Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA tarafından Lexical Processing kategorisinde yayınlandı

0
Lexical Processing

Kelime Köklerine İndirgemek - Stemming

Stemming, doğal dil işleme (NLP) alanında kullanılan bir metin ön işleme yöntemidir. Bu yöntem, kelimeleri köklerine indirgemek amacıyla kullanılır. Kelimenin kökü, üzerine çekim ekleri eklenerek farklı kelime formları türetilebilen temel kısmıdır. Stemming işlemi, kelimenin sonundaki ekleri çıkararak bu köke ulaşmayı amaçlar. Stemming'in Amacı Stemming'in temel amacı, kelime türevlerini aynı kök formuna indirgeyerek bir metindeki kelime sayısını azaltmak ve böylece dil modelleme, meti
Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA tarafından Lexical Processing kategorisinde yayınlandı

0
Lexical Processing

Bag of Words

"Bag of Words" (BoW), doğal dil işleme (NLP) ve metin madenciliği alanlarında kullanılan temel bir modeldir. Bu model, bir metni kelimelerin (token'ların) sıklıklarını içeren bir vektör olarak temsil eder. Metindeki kelimelerin sıralaması veya cümle yapısı gibi bilgiler göz ardı edilir; sadece kelime varlıkları ve bu kelimelerin dokümanda ne kadar sık geçtiği dikkate alınır. Bag of Words Nasıl Çalışır? Tokenleştirme: İlk adım, metni kelimelere veya token'lara ayırmaktır. Sözlük Ol
Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA tarafından Lexical Processing kategorisinde yayınlandı

0
Lexical Processing

Splitting Words

"Splitting Words" terimi, doğal dil işleme (NLP) alanında sıklıkla kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, genellikle metin önişleme aşamasında kullanılır ve büyük metin bloklarını daha küçük parçalara veya kelimelere ayırmak için uygulanır. İngilizcede bu işleme "tokenization" denir. Temel amacı, dil işleme sistemlerinin daha kolay işleyebileceği daha küçük birimlere metni ayırmaktır. Örneğin, "Splitting Words NLP" cümlesi "Splitting", "Words", ve "NLP" olarak üç farklı kelimeye bölünebilir.
Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA tarafından Lexical Processing kategorisinde yayınlandı

0
Lexical Processing

Stopwords

"Stopwords", genellikle doğal dil işleme (NLP) ve metin madenciliği uygulamalarında, bilgi sağlamayan ve çoğu analiz için gereksiz kabul edilen kelimelerdir. Stopword'ler, bir dilde çok sık kullanılan ancak cümlenin genel anlamına katkıda bulunmayan kelimeleri kapsar. İngilizce'de bu tür kelimeler "the", "is", "at", "which" ve "on" gibi sık kullanılan bağlaçlar, edatlar ve yardımcı fiiller olabilir. Stopword'lerin Önemi ve Kullanımı Veri Temizleme: Stopword'ler, veri temizleme sür
Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA tarafından Lexical Processing kategorisinde yayınlandı

0
Lexical Processing

Lexical Processing

Doğal Dil İşleme (NLP) alanında, "lexical processing" (leksikal işleme), metin verilerini işleme sürecinin bir parçası olarak kelime ve ifadelerin yapısal ve semantik özelliklerini analiz etmeyi içerir. Bu süreç, metindeki kelimelerin anlamlarını ve kullanımlarını anlamak için gerekli olan bilgileri çıkarmaya yönelik çeşitli teknikleri kapsar. NLP'de Lexical Processing’in Temel Bileşenleri Tokenization (Tokenizasyon): Metni anlamlı birimler olan tokenlara ayırma işlemidir. Bu tokenlar
Doğuhan ELMA

Doğuhan ELMA tarafından Lexical Processing kategorisinde yayınlandı

0
×
×
  • Create New...