Metin madenciliği temel adımları: tokenizasyon, stop-word, lemma
Metin Madenciliği Temel Adımları
Metin madenciliği, veriden anlam çıkarma sürecidir. Bu süreçte takip edilen başlıca adımlar şunlardır:- Tokenizasyon: Metnin kelimelere veya cümlelere ayrılmasıdır. Bu adım, analizin temel birimini belirler.
- Stop-word Temizleme: Anlamı taşımayan ve sıkça kullanılan kelimelerin (örneğin, \"ve\", \"bu\", \"ile\") metinden çıkarılmasıdır. Bu, analizde gürültüyü azaltır.
- Lemmatizasyon: Kelimelerin kök haline indirilmesi işlemidir. Örneğin, \"koşmak\", \"koştu\" gibi farklı biçimlerin \"koş\" şeklinde birleştirilmesidir.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Bayesçi istatistik: önsel (prior), olabilirlik ve sonsal (posterior)
- dbt ile dönüşüm katmanı: modelleme ve test yazımı
- Veri bilimi projelerinde dokümantasyon ve raporlama şablonu
- Model değerlendirme metrikleri: accuracy, precision, recall ve F1
- Regülerleştime: L1, L2 ve Elastic Net farkları ve etkileri
- İsim–adres gibi PII verilerini maskeleme ve sentetik veri üretimi
- Model kaydı ve yaşam döngüsü yönetimi nasıl yapılır?
- Python’da veri analizi için en çok kullanılan kütüphane hangisidir?
- Veri bilimi projelerinde model doğrulama yöntemleri arasında çapraz doğrulamanın avantajları ve sınırlamaları nelerdir
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme tekniklerinin model başarısı üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir
- Veri biliminde outlier detection yöntemleri nelerdir?
- Veri bilimi hangi meslekleri dönüştürecek?
- ARIMA modeli nasıl çalışır?
- Veri mimarisi nasıl tasarlanır?
- Matplotlib nasıl kullanılır?
- Zaman serisinde mevsimsellik ve trend bileşenleri nasıl ayrıştırılır?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımlarının model başarısı üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir
- Anormal veri (outlier) nasıl tespit edilir?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme tekniklerinin model başarısına etkisi nasıl değerlendirilir
- Anomali tespiti: izolasyon ormanı, LOF ve robust z-skoru