Doğal Dil İşleme - Temel Kütüphaneler

Merhaba! Bu yazımızda doğal dil işleme ile ilgili temel kütüphaneleri anlatmış olacağız. Günümüzde Python programlama dili ile birlikte birçok kütüphane popüler olmuş ve artık vazgeçilmez olmuştur. Özellikle Python'un popüler ve açık kaynak olması ile birlikte birçok geliştirici herkese açık bir şekilde kendi kütüphanelerini yayınlamaktadır. Bu kütüphaneleri isteyen herkes rahatça kullanabilmektedir ve paylaşımcı bir kültür oluşturmaktadır. Bu sayede Python ve kütüphaneleri en çok kullanılan dil ve kütüphaneler olmuştur.

Kütüphane kavramı ise paketlerden, modüllerden, sınıflardan, fonksiyonlardan vb. bileşenlerden oluşur. Python içinde bir dosyaya istediğiniz dosyadan bu özellikleri import(ekleme) yapabilir ve en baştan kod yazmadan tek bir satır kod ile işinizi yapabilirsiniz. Özellikle yapay zeka ve veri bilimi alanındaki kütüphaneler kolayca kullanılabilmesi için iyi bir kütüphane yapısında yazılmış, hız ve performasn konusunda optimize edilmiş kütüphanelerdir. Sağlam altyapı ile birlikte sağlam projeler çıkarmaya olanak sağlamaktadır. Bu yazımızda ise popüler kütüphaneleri konu alacağız.

NLTK

NLTK (Natural Language Toolkit), Python programlama dili için açık kaynaklı bir doğal dil işleme (NLP) kütüphanesidir. Metinleri anlamak ve işlemek için çeşitli araçlar ve kaynaklar sunar. NLTK, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çok çeşitli NLP görevlerini yerine getirmek için kullanılabilir. 

• Metin ön işleme: Metin temizleme, tokenizasyon, gövde çıkarma ve etiketleme gibi temel NLP görevlerini gerçekleştirmek için kullanılır.
• Dilbilgisi ve sintaktik analiz: Metinlerin dilbilgisel yapısını ve kelimelerin ve cümlelerin anlamsal ilişkilerini analiz etmek için kullanılır.
• Semantik: Metinlerin anlamını ve anlamlarını temsil etmek ve işlemek için kullanılır.
• Duygu analizi: Metinlerdeki duyguları ve duyguları belirlemek için kullanılır.
• Makine çevirisi: Metinleri bir dilden diğerine çevirmek için kullanılır.
• Metin üretme: Makaleler, e-postalar ve raporlar gibi yeni metinler oluşturmak için kullanılır.

NLTK, araştırmacılar, geliştiriciler ve öğrenciler de dahil olmak üzere geniş bir kullanıcı yelpazesi tarafından kullanılır. NLP'ye giriş yapmak veya metin işleme yeteneklerini geliştirmek isteyenler için değerli bir araçtır. Kurulum için :

pip install nltk

Ayrıntılı bilgi için : https://www.nltk.org/ 

SPACY

spaCy, Python programlama dili için açık kaynaklı ve güçlü bir doğal dil işleme (NLP) kütüphanesidir. Metinleri anlamak ve işlemek için çeşitli araçlar ve kaynaklar sunarak, dilbilgisi analizi, duygu analizi, makine çevirisi ve metin üretme gibi birçok NLP görevini gerçekleştirmenize olanak tanır.

spaCy'nin Temel Özellikleri:

Yüksek Performans: spaCy, büyük metin kümelerini bile hızlı ve verimli bir şekilde işleyebilme yeteneğine sahiptir.

Kapsamlı İşlevsellik: Tokenizasyon, etiketleme, adlandırılmış varlık tanıma, bağıntı analizi, duygu analizi ve makine çevirisi gibi çok çeşitli NLP görevlerini yerine getirebilir.

Kolay Kullanım: spaCy, sade ve kullanımı kolay bir API'ye sahiptir, bu da onu yeni başlayanlar için bile erişilebilir kılar.

Çok Dilli Destek: spaCy, 70'den fazla dili destekleyerek geniş bir dil yelpazesine hitap eder.

Kurulum için:

pip install spacy

Ayrıntılı bilgi için : https://spacy.io/

ZEMBEREK

Zemberek, Türkçe doğal dil işleme için açık kaynaklı bir kütüphanedir. Python programlama dili ile geliştirilmiş olan Zemberek, Türkçe metinlerin ayrıştırılması, etiketlenmesi, analizi ve üretimini kolaylaştırır.

Morfolojik Analiz: Kelimelerin kökenlerini, eklerini ve biçimbilimsel özelliklerini belirler.

Sözdizimi Analizi: Cümlelerin yapısını ve kelimeler arasındaki ilişkileri analiz eder.

Anlam Analizi: Kelimelerin ve cümlelerin anlamlarını temsil eder ve işler.

Adlandırılmış Varlık Tanıma: Kişi adları, yer adları ve kurum adları gibi özel varlıkları metinlerde tanır.

Duygu Analizi: Metinlerdeki duyguları ve görüşleri algılar ve sınıflandırır.

Metin Üretimi: Makaleler, e-postalar ve raporlar gibi yeni Türkçe metinler oluşturur.

 Kurulum ve ayrıntılı bilgi için : https://pypi.org/project/zemberek-python/