tag representation-learning

Bu sayfada representation-learning etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Kelime gömme (word embedding), kelimeleri yüksek boyutlu gerçek sayı vektörlerine dönüştüren temsil öğrenme tekniğidir. Bu yaklaşım, kelimelerin anlamsal ve sözdizimsel ilişkilerini matematiksel uzayda yansıtır: anlamca yakın sözcükler uzayda birbirine yakın konumlanırken farklı anlamlılar uzakta kalır. Klasik bag-of-words yaklaşımı kelimeleri birbirinden bağımsız bir-sıcak (one-hot) vektörlerle temsil ederdi; bu yöntem "kral" ile "hükümdar" arasındaki anlamsal bağı yakalayamıyordu. Word2Vec (2013, Google) ve GloVe (2014, Stanford) mimarileriyle birlikte dense vektör temsilleri yaygınlaştı. Word2Vec'in ünlü örneğinde "kral − erkek + kadın ≈ kraliçe" vektör aritmetiği, modelin anlam ilişkilerini öğrendiğini kanıtladı. Statik kelime gömmelerinin (Word2Vec, GloVe, FastText) temel sınırlaması bağlam körlüğüdür: "banka" kelimesi finans veya nehir kenarı anlamına geldiğinde aynı vektörü alır. Bu sorunu BERT ve GPT gibi bağlamsal dil modelleri çözdü: aynı kelime farklı cümlelerde farklı temsiller üretir. Türkçe için özelleştirilmiş gömmeler mevcuttur: BERTurk, TURK-BERT ve çeşitli FastText modelleri geniş Türkçe corpus'larla eğitilmiştir. Türkçe'nin yapışkan morfolojisi nedeniyle alt-kelime gömmeleri (subword embeddings) ve karakter tabanlı modeller özellikle önem kazanmaktadır. Modern büyük dil modellerinde kelime gömmeleri artık modele özgü ve bağlamsal olup BERT-tarzı tokenizasyon ile çalışır; bu gömmeler arama sistemleri, öneri motorları ve sınıflandırma görevlerinde temel bileşen olmayı sürdürmektedir.

code_blocks

Word Embedding (Kelime Gömme)

Kelime gömme (word embedding), kelimeleri yüksek boyutlu gerçek sayı vektörlerine dönüştüren temsil öğrenme tekniğidir. Bu yaklaşım, kelimelerin anlamsal ve sözdizimsel ilişkilerini matematiksel uzayda yansıtır: anlamca yakın sözcükler uzayda birbirine yakın konumlanırken farklı anlamlılar uzakta kalır. Klasik bag-of-words yaklaşımı kelimeleri birbirinden bağımsız bir-sıcak (one-hot) vektörlerle temsil ederdi; bu yöntem "kral" ile "hükümdar" arasındaki anlamsal bağı yakalayamıyordu. Word2Vec (2013, Google) ve GloVe (2014, Stanford) mimarileriyle birlikte dense vektör temsilleri yaygınlaştı. Word2Vec'in ünlü örneğinde "kral − erkek + kadın ≈ kraliçe" vektör aritmetiği, modelin anlam ilişkilerini öğrendiğini kanıtladı. Statik kelime gömmelerinin (Word2Vec, GloVe, FastText) temel sınırlaması bağlam körlüğüdür: "banka" kelimesi finans veya nehir kenarı anlamına geldiğinde aynı vektörü alır. Bu sorunu BERT ve GPT gibi bağlamsal dil modelleri çözdü: aynı kelime farklı cümlelerde farklı temsiller üretir. Türkçe için özelleştirilmiş gömmeler mevcuttur: BERTurk, TURK-BERT ve çeşitli FastText modelleri geniş Türkçe corpus'larla eğitilmiştir. Türkçe'nin yapışkan morfolojisi nedeniyle alt-kelime gömmeleri (subword embeddings) ve karakter tabanlı modeller özellikle önem kazanmaktadır. Modern büyük dil modellerinde kelime gömmeleri artık modele özgü ve bağlamsal olup BERT-tarzı tokenizasyon ile çalışır; bu gömmeler arama sistemleri, öneri motorları ve sınıflandırma görevlerinde temel bileşen olmayı sürdürmektedir.

arrow_forward