NLP boru hattı: temizlik, vektörleme, model ve değerlendirme akışı
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
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Pandas kütüphanesi nedir?
- Hiperparametre optimizasyonu: GridSearch, RandomSearch ve Bayesian
- KNN algoritması nasıl çalışır?
- Veri bilimi ile makine öğrenmesi arasındaki farklar nelerdir?
- Girdi önem analizi ile iş süreçlerinde karar destek
- İçerik denetimi ve toksisite tespiti için veri seti hazırlama
- Veri mühendisi ne iş yapar?
- Veri biliminde denetimli öğrenme ile denetimsiz öğrenme arasındaki temel farklar nelerdir ve hangi durumlarda biri diğerine tercih edilir?
- Veri bilimi hangi meslekleri dönüştürecek?
- Veri dağılımı nedir?
- Anonimleştirme nedir?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımlarının model doğruluğu üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir?
- Kullanıcı segmentasyonu için gözetimsiz öğrenme akışı
- Derin sinir ağı nasıl eğitilir?
- Random forest nasıl çalışır?
- Büyük veri (Big Data) nedir?
- One-hot encoding nedir?
- Python’da veri analizi için en çok kullanılan kütüphane hangisidir?
- Veri bilimi projelerinde model performansını değerlendirirken hangi metriklerin kullanılması daha etkili sonuçlar sağlar
- Seaborn kütüphanesi ne işe yarar?