Giriş: Makine Öğrenmesi ve Cümle Analizi Nedir?
Makine öğrenmesi (ML), yapay zekanın (AI) bir alt dalı olarak, bilgisayarların açıkça programlanmadan büyük veri kümelerini analiz ederek görevleri öğrenmesini sağlayan hesaplama yöntemlerini ifade eder. Bu disiplin, bilgisayarların deneyim yoluyla öğrenme yeteneğini taklit etmeye odaklanır, böylece daha fazla veriyle karşılaştıkça performanslarını ve doğruluklarını otonom olarak iyileştirebilirler. Esasen, makine öğrenmesi “makine öğretimi” anlamına gelir; makineye ne öğretilmesi gerektiğini biliriz ve makinenin öğrenmesi için uygun formatta, ilgili ve temiz veriler sunmak bizim görevimizdir. Makine öğrenmesi algoritmaları, girdilere dayanarak verilerdeki örüntüler hakkında tahminler veya sınıflandırmalar yapmak için kullanılır. Algoritmik programlamanın aksine, makine öğrenmesi modelleri genelleme yapabilir ve daha önce görmedikleri yeni durumlarla başa çıkabilirler.
UC Berkeley, bir makine öğrenmesi algoritmasının öğrenme sistemini üç ana bölüme ayırmaktadır: karar süreci, hata fonksiyonu ve mannequin optimizasyon süreci. Karar süreci, algoritmanın girdilere dayalı olarak bir tahmin üretme mekanizmasını ifade eder. Hata fonksiyonu, modelin tahminlerinin doğruluğunu değerlendirir. Mannequin optimizasyon süreci ise, modelin performansını artırmak için modelin ağırlıklarını yinelemeli olarak ayarlar. Bu süreç, modelin bir doğruluk eşiğine ulaşılana kadar devam eder. Makine öğrenmesinin bu yeteneği, dilin karmaşık ve sürekli değişen yapısına uyum sağlamak için özellikle değerlidir.
Cümle analizi, doğal dil veya bilgisayar dillerindeki sembollerin, biçimsel bir dilbilgisi kurallarına göre analizini içeren yapay zekanın önemli bir yönüdür. Bu süreç, bir metnin (cümle veya ifade) kurucu parçalarına ayrılmasını ve bu parçaların dilbilgisel rollerinin belirlenmesini içerir. Cümle analizinin temel amacı, bir cümledeki kelimeler arasındaki dilbilgisel ilişkileri anlamaktır. Bu, bağımlılık ayrıştırması (dependency parsing), bölüm-konuşma (part-of-speech — POS) etiketleme, adlandırılmış varlık tanıma (named entity recognition — NER) ve kelime anlamı belirsizliğini giderme gibi çeşitli teknikleri kapsar. Cümle analizi, müşteri yorumları, sosyal medya gönderileri ve haber makaleleri gibi yapılandırılmamış metin verilerinden anlamlı bilgileri çıkarmayı sağlayarak veri analizini önemli ölçüde geliştirir. Duygu analizi gibi teknikler aracılığıyla metinden öznel nitelikler, tutumlar, duygular ve hatta alaycılık gibi ince anlamlar bile çıkarılabilir. Bu yetenek, makine çevirisi, konuşma tanıma ve metin özetleme gibi çeşitli yapay zeka uygulamaları için temel oluşturur.
Cümle Analizi için Temel NLP Kavramları
Doğal dil işleme (NLP), bilgisayarların insan dilini tanımasını, anlamasını ve üretmesini sağlamak için hesaplamalı dilbilim, istatistiksel modelleme, makine öğrenmesi ve derin öğrenmeyi birleştirir. Makine öğrenmesi, NLP ve metin analizinde, yapılandırılmamış metni kullanılabilir verilere ve içgörülere dönüştüren temel metin analizi işlevlerini ve NLP özelliklerini iyileştirmek, hızlandırmak ve otomatikleştirmek için merkezi bir rol oynar. NLP modelleri genellikle büyük miktarda etiketlenmiş veri üzerinde eğitilir. Ancak, bu tür etiketlenmiş veri kümelerinin oluşturulması zaman alıcı bir süreç olduğundan, kendi kendine denetimli öğrenme (SSL) gibi yaklaşımlar, manuel etiketleme ihtiyacını azaltarak NLP’yi desteklemek için giderek daha fazla önem kazanmaktadır. Makine öğrenmesi, NLP modellerinin büyük miktarda veriden öğrenmesini ve dilin karmaşıklıklarını (örneğin, sarkazm, metaforlar, dilbilgisi istisnaları) daha iyi anlamasını sağlayarak cümle analizi yeteneklerini önemli ölçüde artırır. Bu, NLP’nin müşteri incelemeleri, sosyal medya gönderileri ve haber makaleleri gibi yapılandırılmamış metin verilerinden değerli içgörüler çıkarmasını mümkün kılar.
Python ile Cümle Analizi için Gerekli Kütüphaneler
Python, makine öğrenmesi ile cümle analizi yapmak için zengin bir ekosistem sunar. Bu amaçla kullanılabilecek başlıca kütüphaneler şunlardır:
- NLTK (Pure Language Toolkit): Python’da doğal dil işleme için yaygın olarak kullanılan ücretsiz ve açık kaynaklı bir kütüphane olan NLTK , tokenleştirme, POS etiketleme, kök bulma (stemming), lemmatizasyon, duygu analizi ve NER gibi çeşitli NLP görevleri için kapsamlı araçlar ve algoritmalar içerir. NLTK, NLP alanına yeni başlayanlar için mükemmel bir başlangıç noktasıdır ve geniş bir yelpazede NLP görevlerini destekleyen modülleri ve korpusları içerir.
- spaCy: Büyük metin verilerini işlemek ve analiz etmek için basit ve verimli bir yol sağlayan bir başka popüler Python kütüphanesi de spaCy’dir. spaCy, gelişmiş tokenleştirme, lemmatizasyon, POS etiketleme, NER ve bağımlılık ayrıştırması gibi özellikler sunar. Üretim ortamlarında performansı ve trendy tasarımı nedeniyle genellikle NLTK’ye tercih edilir.
- scikit-learn: Makine öğrenmesi için kapsamlı araçlar sunan scikit-learn , metin sınıflandırması (örneğin, duygu analizi), kümeleme ve özellik çıkarma gibi görevler için çeşitli algoritmalar ve araçlar içerir. scikit-learn, metin verilerini makine öğrenmesi modelleri için uygun sayısal özelliklere dönüştürmek ve çeşitli sınıflandırma algoritmalarını uygulamak için güçlü bir temel sağlar.
- Transformers (Hugging Face): Transformer tabanlı modelleri (örneğin, BERT, RoBERTa) kullanmayı kolaylaştıran Transformers kütüphanesi , yüksek kaliteli cümle ve metin gömümleri (embeddings) hesaplamak için önceden eğitilmiş modeller sunar. Bu kütüphane, duygu analizi, metin sınıflandırması ve NER gibi çeşitli NLP görevlerinde son teknoloji performans sağlar ve derin öğrenme tabanlı NLP modellerini kullanmak isteyenler için güçlü ve kullanımı kolay bir araçtır.
Adım 1: Metin Verisinin Hazırlanması
Cümle analizi için ilk adım, uygun metin verisinin hazırlanmasıdır. Bu süreç, veri toplama, ön işleme, tokenleştirme ve isteğe bağlı olarak cease phrase kaldırma ve kök bulma/lemmatizasyon adımlarını içerir.
Metin verisi, metin dosyaları, veritabanları veya net scraping gibi çeşitli kaynaklardan toplanabilir. Toplanan veriler genellikle HTML etiketleri, özel karakterler ve gereksiz boşluklar gibi gürültüler içerir. Bu nedenle, analizden önce bu gürültülerin temizlenmesi önemlidir. Metnin küçük harfe dönüştürülmesi de isteğe bağlı bir adımdır ve kelimelerin tutarlı bir şekilde işlenmesine yardımcı olabilir.
Tokenleştirme, metin verilerinin kelimelere veya kelime parçalarına ayrılması işlemidir. Bu adım için NLTK veya spaCy gibi kütüphaneler kullanılabilir. Farklı tokenleştirme yöntemleri (örneğin, kelime tabanlı, alt kelime tabanlı) analiz sonuçlarını etkileyebilir. Örneğin, “don’t” kelimesini “do” ve “n’t” olarak ayırmak, cümlenin anlamını daha doğru bir şekilde yakalamaya yardımcı olabilir.
Cease phrase kaldırma, “ve”, “ile”, “için” gibi sık kullanılan ancak anlamsal olarak çok az katkısı olan kelimelerin metinden çıkarılması işlemidir. NLTK ve spaCy, cease phrase listeleri ve bunları kaldırmak için yöntemler sunar. Bu adım, analizdeki gürültüyü azaltmaya ve modelin daha önemli kelimelere odaklanmasına yardımcı olabilir.
Adım 2: Cümle Analizi için Makine Öğrenmesi Teknikleri
Metin verisi hazırlandıktan sonra, cümle analizi gerçekleştirmek için çeşitli makine öğrenmesi teknikleri kullanılabilir. Bu tekniklerden bazıları şunlardır:
- Duygu Analizi (Sentiment Evaluation): Bir metin parçasının olumlu, olumsuz veya nötr olup olmadığını belirleme sürecidir. Bu görev için NLTK’deki VADER gibi lügat tabanlı yaklaşımlar , scikit-learn ile eğitilmiş Naive Bayes, Logistic Regression veya SVM gibi sınıflandırıcılar , spaCy ile TextBlob veya Asent entegrasyonu ve Hugging Face Transformers kütüphanesi ile önceden eğitilmiş duygu analizi modelleri (örneğin, BERT tabanlı) kullanılabilir.
- İsimlendirilmiş Varlık Tanıma (Named Entity Recognition — NER): Metindeki kişi, kuruluş, yer, tarih gibi varlıkların tanımlanması ve kategorize edilmesidir. NLTK’nin ne_chunk() fonksiyonu , spaCy’nin önceden eğitilmiş NER modelleri ve özel mannequin eğitimi , scikit-learn ile kural tabanlı veya denetimli öğrenme yaklaşımları ve Hugging Face Transformers ile önceden eğitilmiş NER modelleri (örneğin, BERT tabanlı) bu görev için kullanılabilir.
- Cümle Parçalama ve Kelime İşaretleme (Sentence Segmentation and Phrase Tokenization): Metni cümlelere ayırmak için NLTK’nin sent_tokenize() ve spaCy’nin sentencizer bileşeni , cümleleri kelimelere ayırmak için ise NLTK’nin word_tokenize() ve spaCy’nin tokenleştirme özellikleri kullanılır.
- Bölüm-Konuşma Etiketleme (Half-of-Speech Tagging — POS Tagging): Kelimelerin dilbilgisel rollerini belirlemek için NLTK’nin pos_tag() fonksiyonu , spaCy’nin token nesnelerinin pos_ ve tag_ özellikleri , Hugging Face Transformers ile POS etiketleme için önceden eğitilmiş modeller ve scikit-learn ile POS etiketleme (örneğin, Karar Ağaçları, CRF) kullanılabilir.
- Bağımlılık Ayrıştırması (Dependency Parsing): Cümledeki kelimeler arasındaki dilbilgisel ilişkileri analiz etmek için spaCy’nin bağımlılık ayrıştırma yetenekleri kullanılır.
Adım 3: Modellerin Eğitilmesi ve Değerlendirilmesi
Makine öğrenmesi modellerini eğitmek ve değerlendirmek için tipik olarak aşağıdaki adımlar izlenir:
- Veri Kümesinin Bölünmesi: Veri kümesi, modeli eğitmek için kullanılan bir eğitim kümesine, modelin hiperparametrelerini ayarlamak ve aşırı uyumu önlemek için kullanılan bir doğrulama kümesine ve modelin nihai performansını değerlendirmek için kullanılan bir take a look at kümesine ayrılır. scikit-learn’deki train_test_split fonksiyonu bu işlem için kolaylık sağlar.
- Mannequin Eğitimi: Seçilen makine öğrenmesi algoritmaları (örneğin, Naive Bayes, Logistic Regression, SVM, Transformer tabanlı modeller) eğitim verileri üzerinde eğitilir.
- Hiperparametre Ayarlaması: Modelin performansını optimize etmek için doğrulama kümesi kullanılarak hiperparametre ayarlaması yapılır (örneğin, grid search, random search).
- Mannequin Değerlendirmesi: Eğitilen modelin performansı, take a look at kümesi üzerinde değerlendirme metrikleri (doğruluk, kesinlik, geri çağırma, F1 skoru, karmaşıklık matrisi vb.) kullanılarak ölçülür.
Örneklerle Cümle Analizi Uygulamaları
Cümle analizi, çeşitli gerçek dünya uygulamalarında kullanılmaktadır. İşte bazı örnekler:
- Duygu Analizi: Müşteri yorumlarından, sosyal medya gönderilerinden veya ürün incelemelerinden duygu çıkarımı.
- İsimlendirilmiş Varlık Tanıma: Haber makalelerinden kişi, kuruluş ve yer adlarının çıkarılması; biyomedikal metinlerden gen, protein ve hastalık adlarının tanınması; finansal raporlardan şirket isimleri ve ekonomik göstergelerin çıkarılması.
- Diğer Uygulamalar: E-posta filtreleme, akıllı asistanlar, arama motorları, tahmini metin, dil çevirisi, gramatik hata düzeltme, konu modelleme ve soru cevaplama sistemleri.
Kaynak
- MACHINE LEARNING Definition & That means — Merriam-Webster, https://www.merriam-webster.com/dictionary/machine%20learning
- Machine studying, defined | MIT Sloan, https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/machine-learning-explained
- What Is Machine Studying (ML)? — IBM, https://www.ibm.com/think/topics/machine-learning
- Machine Studying (ML) for Pure Language Processing (NLP) — Lexalytics, https://www.lexalytics.com/blog/machine-learning-natural-language-processing/
- Syntactic Evaluation: Synthetic Intelligence Defined — Netguru, https://www.netguru.com/glossary/syntactic-analysis-artificial-intelligence-explained
