NLP ile Düz Metin Ön İşleme: Veri Madenciliği Ve Makine Öğreniminde Yüzleşme

Adı : NLP ile Düz Metin Ön İşleme: Veri Madenciliği Ve Makine Öğreniminde Yüzleşme

Günümüzde milyarlarca insanın ürettiği verilerin işlenmesi ve anlamlı hale getirilmesi, sadece insanların değil aynı zamanda yapay zeka sistemlerinin de yoğun çabaları arasındadır. Bu noktada doğal dil işleme (NLP), veri madenciliği ve makine öğrenimi alanlarında karşımıza çıkan önemli bir disiplindir. NLP, dilin yapısını, fonksiyonlarını ve işlevlerini anlama ve işleme yoluyla, doğal dillerden yapısal olmayan bilgiyi çıkarmayı hedefler.
NLP ile yapılan metin ön işlemeleri, metnin içerdiği bilgilerin ve yapısının, makine öğrenimi ve veri madenciliği gibi diğer alanlarda kullanılan sistemlerin anlayacağı bir formata dönüştürülmesini sağlar. Bu işlemlerle, doğal dillerdeki kelimelerin köklerine indirgenmesi (stemming), sözcük gruplarının ayrıştırılması (tokenization), durak sözcüklerin çıkarılması (stop word removal), büyük/küçük harf düzenlemeleri (case normalization), tarihsel zenginliği olan sözcüklerin modern sözcüklerle değiştirilmesi (lemmatization) gibi önemli işlemler gerçekleştirilir.
Tokenization, bir metni kelime veya kelimecikler haline ayırma işlemidir. Bu işlem doğal dil işlemesi için kritik öneme sahiptir. Örneğin İstanbul'da yaşıyorum cümlesi ayrıştırıldığında İstanbul, da ve yaşıyorum şeklinde üç ayrı kelime olarak tanımlanır. Bu ayrıştırma işlemi, metin sınıflandırması, öğrenme algoritmalarına sunulacak verinin belirlenmesi ve kelime benzerliği gibi birçok uygulamada kullanılır.
Stemming, kelimenin köküne inme işlemidir. Bu işlem, kelime çeşitliliği ve kullanılan kelime sayısını azaltır. Örneğin yürüdüm, yürüyorum ve yürütülmüş kelimeleri aynı köke indirgenerek yürü kelimesi elde edilir. Böylece metindeki kelime sayısı azalır ve daha kısa ve anlaşılır bir forma dönüştürülür.
Stop word removal, geniş bir yelpazede kullanılan ve gerçek anlamı olmayan, yalnızca bir sentaks işlevi gören sözcüklerin (durak sözcükler), metinden çıkarılmasıdır. Örneğin bir, ve, veya gibi durak sözcüklerin, metnin analizinde belirgin bir anlamı olmadığından çıkarılması gerekmektedir.
Lemmatization, bir kelimenin sözlük anlamına en yakın hale getirilmesini sağlayan işlemdir. Örneğin, araba kelimesinin kamyon veya otomobil gibi anlamlarına en yakın benzeri taşıt kelimesidir. Lemmatization işlemi, dilimize özgü farklı kelime yapılarının birbirine benzerliğini ortaya çıkarır.
NLP ile yapılan örnek bir proje, bir sosyal medya paylaşım sitesi verilerinin sınıflandırılması olabilir. Bu projede, metin ön işleme işlemlerinden sonra, paylaşımlar içeriklerine göre sınıflandırılabilir. Örneğin, spor, seyahat, teknoloji gibi kategorilere ayrıştırılıp, ilgi alanlarından önerilerde bulunmak veya pazarlama stratejilerini geliştirmek mümkündür.
Bir diğer örnek ise, medikal alanda kullanılabilir. Bu alanda, hastalıklar, semptomlar ve ilaçlar gibi kelime gruplarının tespiti ve sınıflandırılması mümkündür. Bu şekilde, doğru teşhislerin konulmasına yardımcı olunabilir veya hastalığın seyrinin takibinde kullanılabilir.
Sonuç olarak, NLP ile yapılan metin ön işlemeleri, doğal dillerdeki büyük veri kümelerinde, anlamlı bilginin çıkarılmasını hızlandırır ve veri madenciliği ve makine öğreniminde önemli bir rol oynar. Tokenization, stemming, stop word removal ve lemmatization gibi önemli işlemlerle, veriler daha anlaşılır ve kullanılır hale getirilir. Bu sayede, doğru kararların alınması ve geleceğe yönelik öngörülerin yapılması mümkün olur.