Doğal Dil İşleme (DDİ), bilgisayarların insan dilini anlama, yorumlama, üretme ve işleme yeteneğini geliştirmeyi amaçlayan bir disiplindir. DDİ, dilbilim, yapay zeka ve bilgisayar bilimi alanlarının birleşimiyle ortaya çıkmıştır. Türkçe dilinde yapılan DDİ çalışmaları, Türkçe metinler üzerinde analiz ve işlemler yapmayı hedefler.
DDİ projelerinde iyi bir sonuç elde etmek için genellikle etkili bir veri kümesine ihtiyaç duyulur. Veri kümesi, modelin öğrenmesi ve tahmin yapması için kullanılan bilgi kaynağıdır. Türkçe DDİ projeleri için oluşturulan veri kümeleri, Türkçe metinlerin analizine dayanır. Bu makalede, Türkçe DDİ projelerinde veri kümesi oluşturma ve etiketleme süreci adımlarını ayrıntılı bir şekilde inceleyeceğiz.
1. Veri Toplama:
Bir DDİ projesinde, öncelikle kullanılacak veri kümesini toplamak gerekir. Bu süreç, çeşitli kaynaklardan (kitaplar, makaleler, sosyal medya, web siteleri vb.) Türkçe metinleri toplayarak başlar. Veri kümesinin çeşitliliği, çeşitli kaynaklardan metinlerin seçilmesiyle sağlanmalıdır.
2. Veri Ön İşleme:
Toplanan metinler, veri kümesine eklenmeden önce ön işlemeden geçirilmelidir. Ön işleme adımları arasında metinlerin küçük harflere dönüştürülmesi, noktalama işaretlerinin kaldırılması, sayıların ve özel karakterlerin çıkarılması, stop-word'lerin (örneğin: "ve", "veya", "bir") kaldırılması ve gereksiz boşlukların temizlenmesi gibi işlemler yer alır.
3. Veri Bölümleme:
Veri kümesi, eğitim, doğrulama ve test olmak üzere üç parçaya bölünmelidir. Eğitim veri seti, modelin üzerinde öğrenme yapacağı ve tahmin yapacağı veriye dayanır. Doğrulama veri seti, modelin eğitim sırasında performansını izlemek ve hiperparametre ayarlamak için kullanılır. Test veri seti ise modelin nihai performansını değerlendirmek için kullanılır.
4. Etiketleme:
DDİ projelerinde veri kümesinin etiketlenmesi, metinlerin analizine dayanır. Örneğin, metin sınıflandırma veya duygu analizi projelerinde, metinlere uygun etiketler atanır. Sınıf etiketleri önceden belirlenmiş kategorileri temsil eder (örneğin: olumlu, olumsuz, nesne, kişi, yer vb.). Etiketleme süreci genellikle uzman veya gönüllüler tarafından gerçekleştirilir.
5. Veri Temizleme:
Etiketleme sürecinden sonra veri kümesi, yanlış etiketlenmiş veya gereksiz bilgiler içeren örnekleri içerebilir. Bu nedenle, veri kümesi temizlenmeli ve hatalı etiketlenmiş örnekler çıkarılmalıdır. Ayrıca, veri dengesizlikleri de göz önünde bulundurularak, sınıflar arasında eşit miktarda örnek içeren bir veri kümesi oluşturulmaya çalışılmalıdır.
6. Veri Dönüşümü:
Metinler, makine öğrenmesi algoritmalarının kullanabileceği sayısal veya vektör temrepresentasyonlarına dönüştürülmelidir. Bu dönüşüm adımları arasında kelime seçimi, kelime gömme (word embedding) ve vektörleştirme (vectorization) yer alır. Bu adımların amacı, metinleri sayısal veriye dönüştürerek, makine öğrenmesi modellerinin kullanabileceği bir biçimde temsil etmektir.
Türkçe DDİ projelerinde veri kümesi oluşturma ve etiketleme süreci, veri toplama, ön işleme, bölümleme, etiketleme, veri temizleme ve dönüşüm adımlarını içerir. Bu adımların dikkatli bir şekilde uygulanması, DDİ modellerinin doğru, güvenilir ve tutarlı sonuçlar üretmesini sağlar. Türkçe DDİ projelerindeki veri kümesi oluşturma ve etiketleme süreci, dilimize özgü özellikler göz önünde bulundurularak özenle gerçekleştirilmelidir."
.jpg)
