Tokenizasyon, doğal dil işleme (NLP) alanında kullanılan bir işlemdir. Doğal dil işleme, insan dilini bilgisayarlar tarafından anlaşılabilir ve işlenebilir hale getiren bir disiplindir. Bu işlem genellikle metin verileriyle çalışır ve metinden anlamlı bilgiler çıkarmak veya metinler üzerinde analiz yapmak için çeşitli teknikler kullanır.
Tokenizasyon, metni daha küçük birimlere bölmek anlamına gelir. Bu küçük birimlere "token" denir ve genellikle kelime veya karakterlerden oluşur. Tokenizasyon, metni daha küçük birimlere bölmekle kalmaz, aynı zamanda dilbilgisi yapısını da dikkate alır. Örneğin, İngilizce bir cümleyi "kelimeler" olarak bölmek yerine, "kelimeler"i "karakterler" olarak da bölebilir.
Türkçe dilinde tokenizasyon, metinleri kelimelerine veya karakterlerine ayırmak için çeşitli yöntemler kullanır. Türkçe, İngilizce’den farklı dilbilgisi yapısına sahiptir ve bu nedenle Türkçe metinleri İngilizce metinlerden farklı bir şekilde işlemek gerekebilir.
Türkçe tokenizasyon için bazı yaygın teknikler şunlardır:
1. Boşluklara göre bölme : Türkçe metinlerde en yaygın kullanılan tokenizasyon yöntemlerinden biri, metindeki boşluklara göre bölmedir. Boşluklar, genellikle kelime sınırlarını belirlemek için kullanılır. Ancak bu yöntem yeterli olmayabilir çünkü bazı özel durumlarda boşluklar ayrı bir kelime olmasa da metin içinde bulunabilir.
Örneğin, "Ankara'ya gitmeyi düşünüyor musun?" cümlesinde, "Ankara'ya" tek bir kelime olarak kabul edilmelidir. Bu nedenle bu yöntem yetersiz kalabilir.
2. Morfolojik analiz : Türkçede, kelimeler köklere ve eklerin çeşitli kombinasyonlarına ayrılabilir. Bu nedenle Türkçe tokenizasyon için morfolojik analiz kullanılabilir. Morfolojik analiz, metindeki kelimeleri kök ve eklerine böler ve böylece daha spesifik bir tokenizasyon sağlar.
Örneğin, "kitaplarımı okuyorum" cümlesinde, "kitaplar" kelimesi "kitap" köküne ve çoğul eki "lar"ına ayrılmalıdır.
3. Özel kurallar : Türkçe, bazı özel durumlar için belirli tokenizasyon kurallarına sahiptir. Bu kurallar, özel isimler, kısaltmalar veya belirli kelime kombinasyonları gibi durumları ele alır.
Örneğin, "A.Ş." şeklinde bir kısaltma metinde bulunursa, kısaltma bütünlüğünü koruyan bir token olarak kabul edilebilir.
Türkçe tokenizasyon, dilbilgisi yapısını ve Türkçe'nin özel kurallarını dikkate alarak yapıldığında daha doğru sonuçlar elde edilebilir. Bu tokenizasyon işlemi, daha sonra dil analizi, metin sınıflandırma, duygu analizi gibi NLP uygulamalarında kullanılabilir.
Tokenizasyon, doğal dil işleme alanında önemli bir adımdır ve doğru yapıldığında daha iyi sonuçlar elde etmek için önemlidir. Türkçe gibi diller için geçerli olan özel kuralların dikkate alınması, daha doğru ve anlamlı tokenler elde edilmesine yardımcı olur."
