Doğal Dil İşleme (DNI) metin sınıflandırma, metin verilerini analiz ederek belirli bir sınıfa atama veya kategoriye yerleştirme işlemidir. Son yıllarda metin verilerinin hızla artmasıyla birlikte, metin sınıflandırma yöntemleri de önem kazanmıştır. Metin sınıflandırma, haberlerin otomatik olarak kategorilere ayrılması, duygusal durumun belirlenmesi gibi birçok uygulamada kullanılmaktadır. Bu makalede, metin sınıflandırmada yaygın olarak kullanılan özellik çıkarma yöntemlerini ele alacağız ve Türkçe örnekleriyle açıklayacağız.
1. Bag-of-Words (BoW) Modeli: Bu yöntemde metinler, kelimelerin frekanslarının veya varlık yokluklarının vektör temsilcileri olarak işlenir. Önce metinler cümlelere bölünür, ardından her bir cümledeki kelimelerin frekansı hesaplanır. Bu frekans bilgisi, metinlerin özellik vektörlerini oluşturur. Örneğin, "Bu kedi çok sevimli" cümlesi için özellik vektörü [1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, ...] olacaktır.
2. Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF): Bu yöntemde, metinlerdeki her bir kelimenin belgenin içindeki önemini ölçmek için kullanılır. Bir kelimenin sıklığı (term frequency) belgenin içinde ne kadar çok tekrar ediyorsa, o kelimenin önemi de o kadar yüksek olur. Ancak, tüm belgelerde aynı oranda tekrar eden yaygın kelimelerin önemi düşüktür. Bu nedenle, ters belge frekansı (inverse document frequency) kullanılır. Bu yöntemde, her bir kelimenin belgedeki yaygınlığına ve tüm belgelerdeki yaygınlığına bakılarak bir özellik vektörü oluşturulur. TF-IDF, kelimenin belgeye olan katkısını belirlemek için kullanılır.
3. Word Embeddings: Bu yöntemde, kelime temsilcileri vektörlerle ifade edilir. Bu vektörler genellikle büyük bir metin korpusuyla eğitilerek elde edilir. Word2Vec, GloVe gibi modeller kelime temsilcilerini oluşturur. Bu yöntemde, kelimenin anlamı ve semantik ilişkiler temsil edilir ve metinlerdeki kelime temsilcileri, kelimenin anlamı hakkında bilgi sunar. Örneğin, "kral" ve "kraliçe" kelimeleri arasındaki ilişki, "kadın-erkek" ilişkisi olarak temsil edilebilir.
4. N-Gramlar: Bu yöntemde, metinlerdeki ardışık kelimelerin birleşiklerinden oluşan özellikler kullanılır. N-Gramlar, belirli bir kelimenin etrafındaki N sayıda kelimenin birleşiklerini ifade eder. Örneğin, "Bu kedi çok sevimli" ifadesi için, 2-Gramlar şu şekilde olabilir: ["Bu kedi", "kedi çok", "çok sevimli"]. N-gramlar, metinlerin daha spesifik özelliklerle temsil edilmesini sağlar.
5. Metin Vektörleştirme Modelleri: Bu yöntemde, önceden eğitilmiş dil modelleri kullanılarak metinlerin temsil edilmesi sağlanır. Örneğin, BERT (Bi-directional Encoder Representations from Transformers), GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) gibi modeller, metinleri etkili bir şekilde temsil edebilmek için kullanılır. Bu modeller, metin verilerini daha kapsamlı ve anlamlı bir şekilde temsil etme avantajına sahiptir.
Bu yöntemler, metin sınıflandırmasında kullanılan özellik çıkarma yöntemlerinin sadece birkaç örneğidir. Her bir yöntemin avantajları ve dezavantajları vardır ve uygulanacak duruma göre farklı yöntemler tercih edilebilir. Türkçe metinler için tüm bu yöntemlerin başarıyla kullanılabileceği ve metin sınıflandırmasında fayda sağlayabileceği unutulmamalıdır."
