Metin İşleme ve Öznitelik Çıkarımı: Veriyi Algoritmalara Hazırlama
Ham metin verisi, makineler için karmaşık ve yapılandırılmamış bir yığındır. Makine öğrenimi algoritmalarının bu veriyi yorumlaması için metnin sayısal özelliklere dönüştürülmesi gerekir. Bu süreç, metin işleme ve öznitelik çıkarımı (feature extraction) olarak adlandırılır. Doğru yapılandırılmış bir hazırlık süreci, sınıflandırmadan çeviriye kadar tüm NLP görevlerinin temelini oluşturur.
Özellikle sosyal medya içerikleri; emojiler, yazım hataları ve argo ifadelerle doludur. Metin işleme, bu gürültüyü temizleyerek modelin öğrenmesi gereken gereksiz özellik sayısını azaltır. Sonuç olarak temizlenmiş veri, NLP modellerinin doğruluğunu ve performansını doğrudan artırır.
Temel Ön İşleme Adımları ve Teknikler
Metni standart hale getirmek için uzmanlar belirli prosedürleri takip eder. İlk olarak, tutarlılık sağlamak amacıyla tüm metin küçük harfe dönüştürülür. Ardından, değer katmayan noktalama işaretleri ve sayılar ayıklanır. “Ve”, “veya”, “ise” gibi durdurma sözcükleri (stop words) sistemden çıkarılır.
Dahası, metni anlamlı parçalara ayırmak için şu yöntemler uygulanır:
-
Tokenizasyon: Metni kelime veya karakter bazlı küçük birimlere böler.
-
Gövdeleme ve Lemmatizasyon: Kelimeleri köklerine indirger. Örneğin, “koşuyor” kelimesi “koşmak” köküne dönüştürülür.
-
Normalizasyon: Metni analiz edilebilir, sade bir yapıya kavuşturur.
Sayısal Temsil: Kelime Gömme ve Vektörler
Ön işleme tamamlandığında, metnin matematiksel bir karşılığa ihtiyacı vardır. Geleneksel yöntemlerden biri olan Bag of Words (BoW), kelimelerin frekansını sayar. Ancak bu yöntem kelime sırasını ve bağlamı göz ardı eder. TF-IDF ise nadir bulunan ama bilgi değeri yüksek kelimelere daha fazla ağırlık vererek BoW yöntemini geliştirir.
Günümüzde ise daha gelişmiş bir yaklaşım olan kelime gömmeleri (word embeddings) tercih edilir. Word2vec, GloVe ve FastText gibi teknikler, kelimeleri yoğun vektörler olarak temsil eder. Bu sistemde “kral” ve “kraliçe” gibi kelimeler anlamsal yakınlıklarına göre birbirine benzer vektör değerleri alır.
Aksine, modern NLP sistemleri artık BERT ve GPT gibi bağlamsal gömme modellerini kullanır. Bu modeller, “banka” kelimesinin bir finans kurumu mu yoksa bir kıyı şeridi mi olduğunu cümlenin akışından ayırt eder. Sonuç olarak, statik vektörlerin yerini dinamik ve bağlama duyarlı yapılar almıştır.
