Doğal Dil İşleme (NLP), metin verilerini işlemek ve anlamak için kullanılan bir alan olup çeşitli sorunları ele alır. İşte NLP’nin ele aldığı bazı sorunlar:
- Tokenization: Metni parçalara ayırma işlemi. Bu, metin madenciliği, sınıflandırma ve dil modeli oluşturma gibi NLP görevleri için önemlidir 1.
- Stopwords Çıkarılması: Gereksiz kelimelerin (örneğin “ve”, “veya”, “ama” gibi) çıkarılması. Bu, metin analizi ve özetleme için kullanılır.
- Kelime Köküne İndirgeme (Stemming): Kelimelerin kök haline getirilmesi. Örneğin, “koşmak” kelimesinin “koş” olarak ifade edilmesi.
- Kelime Lemmatizasyonu: Kelimelerin sözlük anlamlarına uygun hale getirilmesi. Örneğin, “geliyorum” kelimesinin “gel” olarak ifade edilmesi.
- Dilbilgisel İşlevlerin Çözümlenmesi (POS Etiketlemesi): Kelimelerin dilbilgisel işlevlerinin belirlenmesi. Örneğin, bir kelimenin isim, sıfat veya fiil olup olmadığının tespiti.
- Özel İsim Tanıma (NER): Metin içindeki özel isimlerin tanınması. Bu, kişi adları, şirketler, ülkeler gibi özel isimleri belirlemek için kullanılır.
NLP, bu ve daha birçok sorunu ele alarak metin verilerini anlamlandırır ve işler. 😊 12
