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
- Mühendislikte data science nedir ve hangi alanlarda kullanılır?
- Eğitim ve öğretimde geniş kapsamlı veri analizi için hangi optimizasyon teknikleri kullanılır?
- Model açıklanabilirliği: SHAP ve LIME nasıl çalışır?
- Veri bilimi projelerinde overfitting probleminin ortaya çıkma nedenleri ve bu sorunu önlemek için kullanılan yöntemler nelerdir?
- Veri bilimi projelerinde model performansını artırmak için hangi optimizasyon teknikleri ve veri ön işleme yöntemleri birlikte kullanılır?
- Büyük veri mühendisliği nedir?
- Derin sinir ağı nasıl eğitilir?
- Lojistik regresyon nedir ve hangi durumlarda kullanılır?
- Büyük veri teknolojileri nelerdir?
- Transfer öğrenme: ResNet, EfficientNet gibi modeller nasıl uyarlanır?
- Veri Nedir?
- Maliyet duyarlı öğrenme ve iş metriği ile model metriğini hizalama
- Jupyter Notebook nedir?
- Örnekleme stratejileri: rastgele, tabakalı ve zaman tabanlı örnekleme
- Anormal veri (outlier) nasıl tespit edilir?
- Seaborn nedir ve ne işe yarar?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımlarının model doğruluğu üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir?
- Veri analisti maaşları ne kadar?
- Doğrusal regresyon nasıl çalışır?
- Özellik etkileşimleri ve polinom özellikler model performansını nasıl etkiler?