Doğal Dil İşleme: Tokenizasyon ve Vektörleştirme

Doğal dil işleme (NLP), bilgisayarların insan dilini anlaması ve işlemesi için kullanılan bir alandır. Bu süreçte iki önemli aşama bulunur: tokenizasyon ve vektörleştirme.

Tokenizasyon

Tokenizasyon, metni küçük parçalara (token\'lara) ayırma işlemidir. Bu parçalar genellikle kelimeler veya cümlelerdir. Tokenizasyonun amacı, dilin yapısını daha iyi anlamaktır.

• Kelime Tabanlı Tokenizasyon: Metin kelimelere bölünür.
• Cümle Tabanlı Tokenizasyon: Metin cümlelere bölünür.

Vektörleştirme

Vektörleştirme, token\'ların sayısal bir temsile dönüştürülmesidir. Bu sayede, makineler metni daha kolay işleyebilir. Vektörleştirme yöntemleri şunlardır:

• Bag of Words: Token\'ların frekansları ile temsil edilir.
• TF-IDF: (Term Frequency-Inverse Document Frequency) önemli kelimeleri belirler.
• Word Embeddings: Kelimeleri anlamı ile temsil eden vektörlerdir (örneğin, Word2Vec).

Bu süreçler, NLP uygulamalarının temel taşlarını oluşturur ve metin üzerinde farklı analizler yapılmasını sağlar.