Doğal Dil İşleme (NLP) Temasına Dön
Kodlama • Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi

NLP NEDİR?

Kodlama Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi – Doğal Dil İşleme (NLP) ünitesi kapsamında NLP NEDIR? konusunun konu anlatımı, anlama, kavrama ve pekiştirme testleri ile ücretsiz PDF çalışma kağıtlarına bu sayfadan ulaşabilirsiniz.

TESTLER

Öğrencilerimiz için hazırladığımız seviye odaklı test sistemimiz:

  • Anlama Testleri: Temel kavramları ve tanımları ölçen başlangıç seviyesi testlerdir.
  • Kavrama Testleri: Bilgilerin uygulamasını ve konunun mantığını ölçen orta seviye testlerdir.
  • Pekiştirme Testleri: Analiz ve karmaşık problem çözmeyi hedefleyen ileri seviye testlerdir.

ALIŞTIRMA SORULARI

Konuyu pekiştirmek için hazırladığımız alıştırma soru setleri:

  • Alıştırma Soruları: Konuyu öğrendikten sonra bilgilerinizi test etmeniz için hazırlanmış pratik soru setleridir.
  • Ücretsiz PDF: Tüm alıştırma soruları ücretsiz olarak indirilebilir ve yazdırılabilir formattadır.
Bu konu için alıştırmalar hazırlanıyor...

KONU ANLATIMI

MEB müfredatına uygun hazırlanan konu anlatımlarımız:

  • Konu Anlatımı PDF: Konunun tüm önemli noktalarını kapsayan, sade ve anlaşılır dille hazırlanmış ders notlarıdır.
  • Web İçeriği: Konuyu adım adım anlatan, görsel destekli dijital konu anlatımına aşağıdan ulaşabilirsiniz.
BENİM OKULUM

Doğal Dil İşleme (NLP)


Bilgisayarların insan dilini anlayıp işlemesini sağlayan YZ dalıdır.



NLP Görev Türleri



  • 📝 Metin Sınıflandırma: Spam tespiti, duygu analizi

  • 🌐 Makine Çevirisi: Google Translate, DeepL

  • ❓ Soru Cevaplama: Arama motorları, chatbot'lar

  • 📄 Metin Özetleme: Haber özetleme

  • 🏷️ Varlık İsmi Tanıma: Kişi, yer, kurum tespiti

  • 💬 Diyalog Sistemleri: ChatGPT, Siri, Alexa



Temel NLP Süreçleri


import nltk
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')

from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords

metin = "Python ile makine öğrenmesi çok güzel bir deneyim."

# Tokenizasyon
kelimeler = word_tokenize(metin.lower())
print(kelimeler)

# Dur kelimelerini kaldırma
tr_stopwords = set(stopwords.words('turkish'))
temiz = [k for k in kelimeler if k not in tr_stopwords]
print(temiz)


Duygu Analizi (Sentiment Analysis)


from transformers import pipeline

# Önceden eğitilmiş model kullan
duygu_analizi = pipeline("sentiment-analysis")

yorumlar = [
    "Bu ürün gerçekten harika!",
    "Çok kötü bir deneyimdi.",
    "Fiyat biraz pahalı ama kaliteli."
]

for yorum in yorumlar:
    sonuc = duygu_analizi(yorum)
    print(f"'{yorum}' → {sonuc[0]['label']}")
1