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
- Veri Madenciliği Nedir? Nasıl Yapılır?
- Gradient Boosting, XGBoost ve LightGBM farkları nelerdir?
- Özellik önemini (feature importance) doğru yorumlamak için nelere dikkat etmeli?
- ROC–AUC ve PR–AUC neyi ölçer, hangi durumda hangisi daha anlamlıdır?
- Veri bilimi için hangi diller kullanılır?
- Seaborn kütüphanesi ne işe yarar?
- Bayesçi istatistik: önsel (prior), olabilirlik ve sonsal (posterior)
- Python mu R mi? Veri bilimi için dil seçimi ve ekosistem karşılaştırması
- Hadoop nedir?
- Derin öğrenmede epoch nedir?
- Yapay zekâ alanında kullanılan en yaygın optimizasyon algoritmaları nelerdir?
- Grafik türleri nelerdir?
- Yeni başlayanlar için veri bilimi rehberi nedir?
- DataFrame nedir ve nasıl oluşturulur?
- Veri ürünlerinin OKR ve KPI’larını nasıl belirlersiniz?
- ARIMA modeli nasıl çalışır?
- Görüntü sınıflandırmada CNN temelleri: konvolüsyon ve havuzlama
- Veri sızıntısı (data leakage) nedir, nasıl önlenir?
- İstatistiksel modelleme nedir?
- Underfitting nedir?