Türkçe Doğal Dil İşleme (TDNİ), insan dilini anlayan ve işleyebilen algoritmalar ve modellerin kullanımını içeren bir yapay zeka alanıdır. Bu teknoloji, sosyal medya verilerini toplamak ve onları analiz etmek için de kullanılmaktadır. Sosyal medya, insanların düşüncelerini, fikirlerini ve duygularını ifade ettiği bir platformdur. Bu nedenle, sosyal medya verileri analiz edilerek, kullanıcıların sosyal medya üzerindeki etkileşimleri hakkında önemli bilgiler elde etmek mümkündür.
TDNİ teknikleri, sosyal medya verilerini toplamak ve bu verileri işlemek için birçok farklı yöntem ve araç sunar. Bu veri toplama süreci, metin madenciliği (text mining) teknikleri kullanarak gerçekleştirilebilir. Metin madenciliği, bir metin veri kümesinin yapısal ve istatistiksel modellerini çıkaran ve içerisindeki önemli bilgileri ortaya çıkaran bir dizi yöntem ve tekniktir.
Veri toplama süreci, önce sosyal medya platformlarındaki verilere erişimi sağlamayı gerektirir. Sosyal medya platformları genellikle kullanıcıların API (Application Programming Interface) aracılığıyla verilerine erişim sağlar. API, geliştiricilere belirli bir platformun özelliklerini kullanma imkanı veren bir arayüzdür.
Sosyal medya verileri, kullanıcının profiline, takip ettiği kişilere, paylaştığı içeriğe, beğenilerine, yorumlarına ve retweetlerine dayanarak toplanabilir. Bu verilere erişildikten sonra, TDNİ teknikleri kullanılarak tekstil verisinin temizlenmesi, düzenlenmesi ve ayrıştırılması gerekmektedir. Bu aşamada, metin verisi üzerinde ön işleme adımları uygulanmalıdır.
Bu adımlar arasında, kelimelem (tokenization), kök çıkarma (stemming) ve stop kelimelerin (stop words) kaldırılması yer alır. Kelimelem, metin verisini cümle ve kelimelerine ayırmak için kullanılan bir yöntemdir. Kök çıkarma, kelimenin kökünü veya köküne en yakın halini bulma işlemidir. Stop kelimeler ise, metin verisinde yer alan yaygın veya anlamsız kelimelerdir ve TDNİ analizinde genellikle dikkate alınmazlar.
Metin verisinin ön işleme adımlarının ardından, veri analizi ve modeleme işlemine geçilir. Bu aşamada, TDNİ modelleri kullanılarak sosyal medya verileriyle ilişkili çeşitli analizler gerçekleştirilir. Örneğin, bir makine öğrenimi modeli kullanılarak, metin verisinde duygu analizi yapılabilir. Bu analiz, metin verisinde yer alan duygusal ifadeleri tespit ederek, bir cümle veya bir metnin pozitif, negatif veya nötr olduğunu belirleyebilir.
Diğer bir TDNİ analizi örneği ise, metinlerdeki konuların belirlenmesidir. Bu analiz, metin verisindeki önemli kelimeleri bulmak ve benzer içeriği olan belirli grupları bulmak için kullanılır. Bu tür analizler, sosyal medya verilerinin pazarlama stratejilerini geliştirmek veya kriz yönetimi gibi alanlarda kullanılması için değerli bilgiler sağlayabilir.
Türkçe Doğal Dil İşleme (TDNİ) sosyal medya verilerini toplamak ve bunları analiz etmek için birçok farklı yöntem ve araç sunar. Metin madenciliği teknikleri kullanılarak, sosyal medya verileri üzerinde yapılan analizlerle, düşünceleri, fikirleri ve duyguları anlamak mümkündür. Bu bilgiler, pazarlama stratejilerini ve kampanyalarını geliştirmek, kullanıcı memnuniyetini artırmak ve kriz yönetimi gibi çeşitli alanlarda fayda sağlayabilir."
