Doğal Dil İşleme (DNI), insan dilini anlamak ve yorumlamak için bilgisayarların kullanılmasını içeren bir yapay zeka alt dalıdır. DNI, metinleri anlama, dilin özelliklerini çıkarma, metinleri sınıflandırma ve metinlere yanıt üretme gibi birçok farklı görevi çözebilir. Ancak, bir metni anlamlandırmadan önce ilk adım, metni daha küçük dilimlere veya "tokenlara" ayırmaktır. Bu sürece "tokenizasyon" denir ve Türkçe için de geçerlidir.
Tokenizasyon, metni semantik olarak anlamlı parçalara bölen bir işlemdir. Metni cümleler, kelimeler, heceler veya daha küçük birimlere ayırabilir. Türkçe için tokenizasyon yaparken, dikkate almanız gereken birkaç önemli nokta vardır:
1. Cümle Ayrıştırma: Türkçe metinlerde cümleler genellikle noktalama işaretleriyle ayrılmıştır. Tokenizasyon işlemi sırasında metni noktalama işaretlerine göre bölebilirsiniz. Bununla birlikte, bu yaklaşım tamamen güvenilir değildir çünkü bazı özel durumları göz ardı edebilir. Örneğin, bazı kısaltmalar veya rakamlar, noktalama işaretlerinden dolayı yanlış bir şekilde iki ayrı cümle olarak algılanabilir. Bu nedenle, cümle ayrıştırma işlemi sırasında belirli dilbilgisi kurallarını dikkate almanız önemlidir.
2. Kelime Ayrıştırma: Cümleleri ayrıştırdıktan sonra, metni daha küçük birimlere bölmek için kelime ayrıştırma işlemi gereklidir. Kelimeleri ayırmak için kelime köklerini veya eklerini dikkate alabilirsiniz. Ancak, Türkçe dilbilgisi kurallarının karmaşıklığı, kelime ayrıştırma sürecini zorlaştırabilir. Örneğin, bazı ekler başka bir kelimenin kökü ile birleşebilir veya bazı kelimelerin birden fazla anlamı olabilir. Bu durumlar, kelime ayrıştırma algoritmasının doğru sonuçlar üretmesini zorlaştırır ve dikkatlice ele alınmalıdır.
3. İstisnaları Yakalama: Türkçe diline özgü bazı istisnaları tanımak önemlidir. Örneğin, bazı kelimeler kısaltmalar veya özel isimler olarak kullanılabilir ve bunların yanlış şekilde ayrıştırılması anlamın değişmesine neden olabilir. Bu tür özel durumları dikkate alarak tokenizasyon algoritmasını uyarlamak önemlidir.
Türkçe için tokenizasyon işlemi oldukça karmaşık olabilir, bu yüzden mevcut dilbilgisi kurallarını ve özel durumları dikkate alacak bir yapı geliştirmek önemlidir. Gelişmiş doğal dil işleme kütüphaneleri, Türkçe için özel olarak tasarlanmış dilbilgisi kurallarını ve tokenizasyon algoritmalarını sağlayabilir ve bu sayede doğru sonuçlar üretilmesini sağlayabilir."
