tag metin-isleme

Bu sayfada metin-isleme etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Bag of Words (Kelime Torbası ya da BoW), doğal dil işleme alanında metni makine öğrenimi algoritmalarının işleyebileceği sayısal forma dönüştürmek için kullanılan en temel yöntemlerden biridir. Model, bir metindeki her kelimeyi sıra ve bağlamdan bağımsız biçimde yalnızca frekansına göre temsil eder; kelimeler metaforik olarak bir "torbaya" atılır ve hangisinin önce, hangisinin sonra geldiği bilgisi yok sayılır. BoW üç adımda çalışır: metin tokenize edilerek kelimeler ayrıştırılır ve "ve", "bir", "bu" gibi bilgi taşımayan stop word'ler temizlenir; tüm belgeler üzerinden benzersiz kelimelerden oluşan bir sözcük dağarcığı (vocabulary) inşa edilir; her belge bu dağarcık boyutunda bir vektöre dönüştürülür. Vektördeki her boyut bir kelimeye karşılık gelir ve değeri o kelimenin belgede kaç kez geçtiğini gösterir. Büyük bir veri kümesinde oluşan matris genellikle son derece seyrek olur, zira her belge sözcük dağarcığının yalnızca küçük bir bölümünü barındırır. Yöntemin en önemli avantajı basitliği ve yorumlanabilirliğidir. Metin sınıflandırma, spam tespiti, konu modelleme ve duygu analizi gibi klasik NLP görevlerinde hızlı ve güvenilir bir başlangıç noktası olarak kullanılır. Hesaplama maliyeti düşüktür ve büyük veri kümelerinde kolayca ölçeklenebilir. Bununla birlikte BoW'un ciddi kısıtlamaları vardır. Kelime sırası tamamen görmezden gelindiğinden "Türkiye İngiltere'yi yendi" ve "İngiltere Türkiye'yi yendi" cümleleri özdeş vektörlerle temsil edilir. Eş anlamlı kelimeler farklı boyutlar olarak değerlendirilir; çok anlamlı kelimeler tek bir boyuta sıkıştırılır. Yüksek boyutluluk ve seyreklik ise bellek ve hesaplama açısından zorluk çıkarır. NLP tarihinin gelişim çizgisinde BoW temel bir başlangıç noktasıdır. TF-IDF bunu kelime ağırlıklandırmasıyla geliştirmiş; Word2Vec ve GloVe bağlamsal anlam ilişkilerini yakalamıştır; günümüz transformer tabanlı dil modelleri ise metin temsilini çok daha zengin semantik düzeyde gerçekleştirmektedir. Kaynak kısıtlı ortamlarda ve klasik makine öğrenimi pipeline'larında BoW pratikliğini korumaktadır.

code_blocks

Bag of Words (Kelime Torbası)

Bag of Words (Kelime Torbası ya da BoW), doğal dil işleme alanında metni makine öğrenimi algoritmalarının işleyebileceği sayısal forma dönüştürmek için kullanılan en temel yöntemlerden biridir. Model, bir metindeki her kelimeyi sıra ve bağlamdan bağımsız biçimde yalnızca frekansına göre temsil eder; kelimeler metaforik olarak bir "torbaya" atılır ve hangisinin önce, hangisinin sonra geldiği bilgisi yok sayılır. BoW üç adımda çalışır: metin tokenize edilerek kelimeler ayrıştırılır ve "ve", "bir", "bu" gibi bilgi taşımayan stop word'ler temizlenir; tüm belgeler üzerinden benzersiz kelimelerden oluşan bir sözcük dağarcığı (vocabulary) inşa edilir; her belge bu dağarcık boyutunda bir vektöre dönüştürülür. Vektördeki her boyut bir kelimeye karşılık gelir ve değeri o kelimenin belgede kaç kez geçtiğini gösterir. Büyük bir veri kümesinde oluşan matris genellikle son derece seyrek olur, zira her belge sözcük dağarcığının yalnızca küçük bir bölümünü barındırır. Yöntemin en önemli avantajı basitliği ve yorumlanabilirliğidir. Metin sınıflandırma, spam tespiti, konu modelleme ve duygu analizi gibi klasik NLP görevlerinde hızlı ve güvenilir bir başlangıç noktası olarak kullanılır. Hesaplama maliyeti düşüktür ve büyük veri kümelerinde kolayca ölçeklenebilir. Bununla birlikte BoW'un ciddi kısıtlamaları vardır. Kelime sırası tamamen görmezden gelindiğinden "Türkiye İngiltere'yi yendi" ve "İngiltere Türkiye'yi yendi" cümleleri özdeş vektörlerle temsil edilir. Eş anlamlı kelimeler farklı boyutlar olarak değerlendirilir; çok anlamlı kelimeler tek bir boyuta sıkıştırılır. Yüksek boyutluluk ve seyreklik ise bellek ve hesaplama açısından zorluk çıkarır. NLP tarihinin gelişim çizgisinde BoW temel bir başlangıç noktasıdır. TF-IDF bunu kelime ağırlıklandırmasıyla geliştirmiş; Word2Vec ve GloVe bağlamsal anlam ilişkilerini yakalamıştır; günümüz transformer tabanlı dil modelleri ise metin temsilini çok daha zengin semantik düzeyde gerçekleştirmektedir. Kaynak kısıtlı ortamlarda ve klasik makine öğrenimi pipeline'larında BoW pratikliğini korumaktadır.

arrow_forward