NLP Boru Hattı Süreci

NLP (Doğal Dil İşleme) boru hattı, metin verilerini işlemek için izlenen adımları içerir. Aşağıda bu adımlar sıralanmıştır:

• Temizlik: Verinin gereksiz unsurlardan arındırılması.
  • Özel karakterlerin kaldırılması
  • Büyük harflerin küçük harfe dönüştürülmesi
  • Durak kelimelerin (stop words) çıkarılması
• Vektörleme: Metin verilerinin sayısal hale dönüştürülmesi.
  • Bag of Words (BoW)
  • Tf-idf (Term frequency-inverse document frequency)
  • Word Embeddings (ör. Word2Vec, GloVe)
• Model: Veriler üzerinde makine öğrenimi veya derin öğrenme modellerinin uygulanması.
  • Regresyon modelleri
  • Karar ağaçları
  • Sinir ağları
• Değerlendirme: Modelin başarımının ölçülmesi.
  • Doğruluk (Accuracy)
  • Kesinlik (Precision)
  • Çekme oranı (Recall)
  • F1 skoru

Bu adımların her biri, NLP projelerinin başarıyla tamamlanması için kritik öneme sahiptir. Her aşama, metin verilerinin kalitesini ve modelin performansını doğrudan etkiler.