Doğal Dil İşleme (DDİ), bilgisayarların ve yapay zekanın insan dilini anlama ve yorumlama yeteneği olarak tanımlanır. Bu alan, makine öğrenimi, yapay zeka ve linguistik disiplinlerinin birleşimiyle ilgilenir ve metin tabanlı verileri anlamak, analiz etmek ve işlemek amacıyla çeşitli yöntemler kullanır. DDİ'nin önemli bir bileşeni, metinlerdeki kelime ve cümlelerin anlamlarını ayırt etmek için etiketleme işlemidir.
Etiketleme, bir kelimenin veya cümlenin yapısal veya anlamsal özelliklerini belirlemek için etiketler veya etiketlerle işaretlemeyi içerir. Bu etiketler, sözcükleri veya cümleleri belirli bir kategoriye veya sınıflandırmaya yerleştirmek için kullanılır. Türkçe için yapılmış etiketleme işlemleri, dilbilgisel analizlerin yanı sıra dil öğrenme, metin sınıflandırma, bilgi çıkarma ve çeviri gibi alanlarda kullanılır. Türkçe etiketleme işlemlerinin temel amacı, metindeki kelimelerin ve cümlelerin anlamını daha iyi anlamak ve doğru bir şekilde yorumlamaktır.
Türkçe etiketleme işlemi için kullanılan bazı etiketler ve tanımları şunlardır:
1. İsim (Noun): Varlıkları, nesneleri veya kavramları temsil eden kelimeleri tanımlar. Örneğin: "kitap", "masa".
2. Fiil (Verb): Eylemleri veya durumları ifade eden kelimeleri tanımlar. Örneğin: "koşmak", "yakmak".
3. Sıfat (Adjective): İsimlere özellik ekleyen kelimeleri tanımlar. Örneğin: "güzel", "yüksek".
4. Zarf (Adverb): Fiilleri, sıfatları veya zarfları değiştiren kelimeleri tanımlar. Örneğin: "hızlıca", "çok".
5. Zamir (Pronoun): İsimlerin yerine kullanılan kelimeleri tanımlar. Örneğin: "ben", "onlar".
6. Edat (Preposition): İsimler veya zamirlerle birlikte kullanılan kelimeleri tanımlar. Örneğin: "için", "üzerinde".
7. Bağlaç (Conjunction): Cümleleri veya kelime gruplarını birleştiren kelimeleri tanımlar. Örneğin: "ve", "veya".
8. Ünlem (Interjection): Heyecan, duygu veya şaşkınlık ifade eden kelimeleri tanımlar. Örneğin: "ah", "vay".
Türkçe etiketleme işlemleri genellikle makine öğrenimi tabanlı yöntemler kullanılarak gerçekleştirilir. Büyük veri setleri kullanılarak öğrenilen modeller, yeni metinlerde etiketleme işlemini gerçekleştirebilir ve metnin anlamını daha iyi anlamamıza yardımcı olabilir. Doğal Dil İşleme ve etiketleme alanındaki ilerlemeler, metin tabanlı uygulamaların geliştirilmesinde büyük bir etkiye sahiptir ve Türkçe'nin anlaşılmasını ve işlenmesini daha etkili hale getirmektedir.
"
