Doğal Dil İşleme (DDİ), bilgisayarların insan dilini anlaması ve yorumlaması için tasarlanmış bir yapay zeka alanıdır. DDİ, metin verilerini analiz edip anlamlandırarak çeşitli görevlerle ilgilenir, bunlardan biri de metin sınıflandırmadır. Metin sınıflandırma, bir metni belirli bir kategoriye veya sınıfa atama işlemidir. Türkçe metin sınıflandırma, Türkçe metinlerin analiz edilerek çeşitli kategorilere ayrılması anlamına gelir.
Çok sınıflı metin sınıflandırma, bir metnin birden fazla kategoriyle ilişkilendirilebileceği bir sınıflandırma problemidir. Örneğin, bir haber öyküsü hem "spor" hem de "politika" kategorilerine atanan bir metin olabilir. Çok sınıflı metin sınıflandırma, bu tür metinleri birden fazla kategoriye doğru etiketlemek için kullanılır.
Çok sınıflı metin sınıflandırma probleminde, genellikle belirli bir metin veri kümesi kullanılır. Bu veri kümesi, önceden etiketlenmiş metinlerden oluşur. Yani, her bir metin, önceden tanımlanmış olan bir veya daha fazla kategoriyle ilişkilendirilmiştir. Algoritma, bu önceden etiketlenmiş veri kümesinde yer alan metinleri kullanarak bir model oluşturur ve daha sonra yeni gelen metinleri bu modele göre sınıflandırır.
Metin sınıflandırma algoritmaları genellikle iki aşamalı bir süreç takip eder. İlk aşamada, metinlerden çeşitli özelliklerin çıkarılması gerekmektedir. Özellikler, metindeki kelime sıklıkları, cümle yapısı, kullanılan dil öğeleri gibi çeşitli öznitelikler olabilir. Bu özellikler, metinlerin sayısal bir temsilini sağlamak için kullanılır.
İkinci aşamada, elde edilen özellikler bir sınıflandırma algoritmasına verilir. Bu algoritma, özellik vektörünü metni bir sınıfa atamak için kullanır. Yaygın olarak kullanılan sınıflandırma algoritmalarından bazıları Naive Bayes, Destek Vektör Makineleri (SVM) ve Yapay Sinir Ağlarıdır.
Türkçe metin sınıflandırma, Türkçe dilinde yazılmış metinlerin sınıflandırılmasıdır. Türkçe'nin özellikleri ve dil bilgisi yapısı, metin sınıflandırma modellerinin tasarlanmasında dikkate alınması gereken önemli faktörlerdir. Türkçe içerisindeki gramer kuralları, kelime kökleri ve dilbilgisi yapıları, sınıflandırma algoritmasının performansını etkileyebilir.
Ayrıca, Türkçede kelime bazlı değil de kök bazlı analiz yapmak, metin sınıflandırmadaki doğruluk oranını artırabilir. Türkçe metin sınıflandırma için kullanılan veri kümesi de Türkçe diline özgü olmalıdır. Bu veri kümesi, çeşitli kategorilerdeki örnek metinleri içermeli ve her metnin doğru kategorisiyle etiketlenmiş olmalıdır. Veri kümesi genellikle makaleler, yorumlar, sosyal medya gönderileri gibi Türkçe metinleri içerir.
Türkçe metin sınıflandırma doğal dil işleme alanında önemli bir konudur. Çok sınıflı metin sınıflandırma ise Türkçe metinlerin birden fazla kategoriyle ilişkilendirilebileceği bir sınıflandırma problemidir. Türkçe metin sınıflandırma modelleri, Türkçe'nin dil bilgisi yapısı ve diğer dil özelliklerini dikkate alarak tasarlanmalıdır. Bu modeller, analiz etmek istediğimiz Türkçe metinlerin anlamlarını ve kategorilerini doğru bir şekilde tanımlamamıza yardımcı olabilir."
.jpg)
