or
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Natural Language Processing (NLP) içinde metin işlemenin temel gerekliliklerini öğren. Tokenization, durak (stop) sözcük ve noktalama işaretlerini kaldırma, ayrıca küçük harfe çevirme, stemming ve lemmatization ile metin normalleştirme tekniklerinde ustalaşarak metin verisini ileri analiz ve içgörü çıkarımı için hazırla.
Ham metni güçlü sayısal özelliklere dönüştür. Belgeler arasında sözcük önemini yakalamak için Bag-of-Words ve TF-IDF temsilleri oluştur, ardından Word2Vec ve GloVe gibi kelime gömme (embedding) yöntemleriyle derin anlamsal örüntüleri keşfet. Metnini canlandırmak için sıklık, önem ve benzerliği görselleştir.
Geçerli egzersiz
Önceden eğitilmiş modellerin gücünden yararlanarak gelişmiş metin sınıflandırma görevlerini gerçekleştir. Duygu analizi, konu sınıflandırma ve doğal dil çıkarımı için Hugging Face pipeline’larını kullan. Hiçbir şeyi sıfırdan kurmana gerek kalmadan, en güncel modellerle anlamsal benzerliği ve dilbilgisel doğruluğu değerlendir.
Modern NLP uygulamalarının özüne, token sınıflandırma ve metin üretimi teknikleriyle dal. NER ve PoS etiketleme ile anlamlı varlıkları ve dilbilgisel yapıları çıkarmayı öğren. Hem çıkarımsal hem de özetleyici soru yanıtlama yöntemlerinde ustalaş ve Hugging Face pipeline’larıyla özetleme, çeviri ve dil modelleme dahil gelişmiş üretim görevlerini keşfet.