Doğal Dil İşleme (DDİ), bilgisayarların insan dilini anlaması ve işlemesi için kullanılan bir yapay zeka dalıdır. NLP olarak da kısaltılan bu alanda, metinlerin analiz edilmesi, yorumlanması ve anlam çıkarılması gibi işlemler gerçekleştirilir. Bu makalede, Türkçe doğal dil işleme projelerinde önemli bir adım olan beyaz boşlukların tokenizasyonu konusunu ele alacağız.
Tokenizasyon, metinlerin daha küçük birimlere, yani kelimelere veya sembollere ayrılması işlemidir. Beyaz boşluklar, metindeki boşluklar, tablar, satır sonları gibi unsurları ifade eder. Tokenizasyon, beyaz boşlukları tarayarak metni anlamlı parçalara ayırır ve bu parçaları işlemek için kullanır. Bu işlem, metin verilerinin daha iyi anlaşılması, sınıflandırılması, özetlenmesi ve daha birçok NLP uygulamasının gerçekleştirilmesi için kritik bir öneme sahiptir.
Türkçe dilindeki beyaz boşluklar, genellikle kelime ayracı olarak kullanılır. Türkçe'nin aglutinatif bir dil olması nedeniyle, kökleri farklı eklerle birleştirerek yeni kelimeler oluşturabiliriz. Bu nedenle, beyaz boşlukların doğru bir şekilde tokenleştirilmesi, Türkçe metinlerin anlaşılması için önemlidir.
Beyaz boşlukların tokenizasyonunda kullanılan bazı yöntemler vardır. Bunlardan biri, basit bir boşluk karakteriyle tokenleştirme yapmaktır. Bu yöntem, Türkçe metinlerde kelime ayracı olarak kullanılan boşlukları göz önünde bulundurarak, metni boşluk karakterlerine göre ayırır. Ancak bu yöntem, bazı durumlarda doğru sonuçlar vermeyebilir. Örneğin, ikili kelimeler veya özel terimler gibi durumlar, boşluklarla ayrılmadan bile anlamlı birer kelime olarak kullanılabilir. Bu nedenle, daha sofistike yöntemler kullanılarak daha doğru sonuçlar elde etmek mümkündür.
Beyaz boşlukların tokenizasyonunda kullanılabilecek başka bir yöntem ise regular expression kullanmaktır. Regular expression, metinlerde desenleri arayan ve bu desenlere göre tokenleştirme yapan bir tekniktir. Türkçe diline özel bir regular expression kullanarak, beyaz boşlukları doğru bir şekilde tokenleştirmek mümkündür. Bu şekilde, Türkçe kelimelerin yanı sıra özel terimler ve ikili kelimeler gibi durumları da doğru bir şekilde ele alabilirsiniz.
beyaz boşlukların tokenizasyonu, Türkçe metinlerin doğal dil işleme projelerinde önemli bir adımdır. Metinleri anlamlı parçalara bölmek, metinleri daha iyi anlamak ve işlemek için önemlidir. Basit boşluk karakterleri veya regular expression gibi yöntemler kullanılarak beyaz boşlukları doğru bir şekilde tokenleştirmek mümkündür. Doğru bir şekilde yapılan beyaz boşluk tokenizasyonu, Türkçe metinlerin NLP projelerinde daha başarılı sonuçlar elde etmesine yardımcı olur."
