Doğal Dil İşleme (NLP), bilgiyle etkileşimimizi ve dünya çapındaki makinelerle iletişim kurma şeklimizi yeniden şekillendiren dönüştürücü bir güç olarak ortaya çıktı. NLP, bilgisayar bilimi, dil bilimi ve yapay zekanın kesişiminde bulunan ve bilgisayarların insan bilişini yansıtacak şekilde insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlamaya odaklanan bir alandır.  NLP dünya çapında sağlık, finans, müşteri hizmetleri ve diğer endüstriler gibi çeşitli sektörlerde ilerlemeye devam ederken, iyi bir Veri bilimci veya NLP mühendisi olmak için uygulamalı NLP projeleri aracılığıyla pratik deneyim kazanmak önemlidir.  NLP uygulamalarının kapsamı hem geniş hem de çeşitlidir; çok çeşitli endüstrileri ve kullanım durumlarını kapsar. Duygu analizi ve sohbet robotlarından dil çevirisine, konuşma tanıma ve bilgi alımına kadar. NLP odaklı uygulamalar, arama motorlarının doğruluğunu artırır, müşteri etkileşimlerini otomatikleştirir, çok dilli iletişimi kolaylaştırır ve hatta yasal belge analizine yardımcı olur. Bu çeşitlilik, NLP'nin ne kadar esnek olduğunu vurguluyor ve teknikleri konusunda bilgili uzmanlara acil ihtiyaç duyulduğunu vurguluyor.  Ders kitabı bilgisi ve teorik anlayış hala NLP öğrenmenin değerli bileşenleridir, ancak bireyi ancak bir yere kadar götürebilirler. NLP'deki gerçek ustalık, öğrencilerin zorlukların üstesinden gelmek, çeşitli algoritmalarla deneyler yapmak ve pratik zorlukların üstesinden gelmek için gerçek dünyadaki projelere dahil oldukları uygulamalı deneyimlerden gelir. Bu, metin verilerinin ön işlenmesi, özellik mühendisliği, uygun modellerin seçilmesi, parametrelere ince ayar yapılması ve sonuçların etkili bir şekilde değerlendirilmesi hakkında paha biçilmez bilgiler elde etmenize yardımcı olacaktır.  Bu makalede, NLP tekniklerinde uzmanlaşmanıza ve farklı zorlukları çözebilmenize yardımcı olacak pratik uygulamaya odaklanan farklı NLP proje fikirlerini öğreneceksiniz.     Duygu Analizi  Duygu analizi, inceleme, tweet veya müşteri geri bildirimi gibi bir metin parçasının ardındaki duyguyu veya duygusal tonu belirlemeyi içeren bir NLP tekniğidir. Duygu analizinin temel amacı metinde ifade edilen duyguyu olumlu, olumsuz veya nötr olarak kategorize etmektir. Bu süreç kamuoyunun anlaşılması, bilinçli iş kararlarının alınması, marka itibarının izlenmesi ve müşteri memnuniyetinin değerlendirilmesi açısından önemlidir.  Sosyal medya ve çevrimiçi incelemeler çağında duyarlılık analizi, işletmelerin müşteri geri bildirimlerini geniş ölçekte anlamalarına yardımcı olarak iyileştirme alanlarını belirlemelerine ve müşteri deneyimini iyileştirmelerine olanak tanır. Marka algısının izlenmesine ve yönetilmesine yardımcı olmanın yanı sıra duyarlılık değişimlerine dayalı olarak pazar eğilimlerini tahmin etmeye de yardımcı olur.  Duyarlılık analizi modellerini eğitmek ve değerlendirmek için çeşitli veri kümeleri mevcuttur. Bu veri kümeleri, denetimli makine öğrenimini kolaylaştırmak için genellikle duyarlılık etiketleriyle (pozitif, negatif, nötr) etiketlenir. Bazı popüler veri kümeleri şunları içerir:    İkili duyarlılık etiketlerine (olumlu/olumsuz) sahip film incelemelerini içeren bir veri kümesi. Duygu analizi modeli kıyaslaması için yaygın olarak kullanılır. IMDb Film İncelemeleri:    Bu veri kümesi, Amazon'da satılan çeşitli ürünlere ilişkin incelemeleri içerir ve incelemelere duyarlılık etiketleriyle açıklamalar eklenir. Amazon Ürün İncelemeleri:    Genellikle sosyal medya duyarlılık analizi için kullanılan, duyarlılık etiketleriyle etiketlenmiş tweet'lerin veri kümeleri. Twitter Duyarlılık Analizi:  Bir duyarlılık analizi projesi oluşturmak, programlama dillerinin, kitaplıkların ve araçların bir kombinasyonunu içerir. Teknoloji yığını, NLP'de kütüphaneleri için popüler bir dil olan Python'u içerir; Çeşitli NLP görevleri için NLTK; Makine öğrenimi için Scikit-Learn; Derin öğrenme için TensorFlow veya PyTorch; Veri manipülasyonu için pandalar; Verimli veri depolama için SQLite veya MySQL; ve sürüm kontrolü ve başkalarıyla işbirliği için GitHub veya GitLab.  Duygu analizi üzerine başlayabileceğiniz birkaç NLP projesinin listesi:   E-ticaret ürün incelemeleri - İkili sıralama ve duyarlılık analizi   Duyarlılık Analizi ve Metin Üretimi için Çoktan Bire LSTM  Metin Sınıflandırması   NLP'de metin sınıflandırması, metin parçalarını içerik ve anlamlarına göre otomatik olarak önceden tanımlanmış kategorilere veya sınıflara ayırma veya etiketleme sürecini içerir. Bu görev, bilgisayarlara e-postalar, makaleler veya sosyal medya gönderileri gibi büyük miktarlardaki metin verilerini spam veya spam değil, spor veya teknoloji gibi konular ve daha fazlası gibi belirli kategorilere atayarak anlamayı ve düzenlemeyi öğretmeyi amaçlamaktadır.  Metin sınıflandırma, metin içeriğinin sistematik olarak sınıflandırılmasını sağlayarak bilgi organizasyonunda bir temel taşı görevi görür. Bu sınıflandırma işletmelerin, araştırmacıların ve bireylerin bilgilere hızlı bir şekilde erişmesini, sıralamasını ve analiz etmesini sağlar.  Spam tespiti, konu sınıflandırması ve daha fazlası gibi çok çeşitli metin sınıflandırma görevlerini kapsayan, halka açık çeşitli veri kümeleri vardır. Örnekler arasında konu sınıflandırması için 20 Haber Grubu veri kümesi ve e-posta kategorizasyonu için Enron e-posta veri kümesi yer alır.  Bir metin sınıflandırma projesi oluşturmak, NLP kitaplıklarının ve makine öğrenimi çerçevelerinin gücünden yararlanan uygun bir teknoloji yığınının oluşturulmasını içerir. NLTK'yi çeşitli NLP görevleri için kullanabilirsiniz; Makine öğrenimi için Scikit-Learn; Derin öğrenme için TensorFlow veya PyTorch; Veri manipülasyonu için pandalar; Verimli veri depolama için SQLite veya MySQL; ve sürüm kontrolü ve başkalarıyla işbirliği için GitHub veya GitLab.  Metin sınıflandırmayla ilgili başlayabileceğiniz birkaç NLP projesinin listesi:   Naive Bayes kullanarak Çoklu ClassText Sınıflandırma Modeli Oluşturun   PyTorch Projesi LSTM Metin Sınıflandırma Modeli Oluşturacak  Konu Modelleme   NLP'de konu modelleme, bir metin koleksiyonunda mevcut olan ana temaları veya konuları otomatik olarak tanımlamayı ve çıkarmayı içeren bir tekniktir. Sıklıkla bir arada görünen ve tutarlı konuları temsil eden kelimeleri bir arada gruplayarak metin verilerinin altında yatan yapıyı ortaya çıkarmayı amaçlamaktadır. Bu, belgelerde tartışılan ana konulara dair içgörü kazanmaya yardımcı olur ve içerik önerme, bilgi alma ve özetleme gibi çeşitli uygulamalara olanak tanır.  NLP'de konu modellemeye yönelik veri kümeleri, haber makaleleri, akademik makaleler, sosyal medya gönderileri, incelemeler, bloglar, yasal belgeler ve daha fazlası gibi çeşitli metin kaynaklarını içerir. Bu veri kümeleri metinlerdeki ana konuları otomatik olarak tanımlamak ve çıkarmak için kullanılır. Uygulamaya bağlı olarak veri kümeleri sağlık kayıtları, e-posta arşivleri veya alana özgü özel verileri içerebilir.  Bir konu modelleme projesi oluşturmak için bir teknoloji yığını Python programlama dilini ve metin işleme için NLTK veya spaCy, makine öğrenimi görevleri için Scikit-Learn ve konu modelleme algoritmaları için Gensim gibi kütüphaneleri içerebilir. TensorFlow veya PyTorch gibi derin öğrenme çerçeveleri, gelişmiş konu modelleme yaklaşımları için kullanılabilir; Pandalar veri işleme için ve SQLite veya MySQL verimli veri depolama için kullanılabilir. Sürüm kontrolü, veri ön işlemeden model eğitimine ve tahminlere kadar projenin çeşitli aşamalarını kapsayan araçların birleşimi olan GitHub veya GitLab gibi platformlar aracılığıyla yönetilir.  Konu modellemeyle ilgili başlayabileceğiniz birkaç NLP projesinin listesi:   Müşteri yorumlarını gruplandırmak için Kmeans kümelemesini kullanan konu modelleme   RACE Veri Kümesini Kullanarak LDA Konu Modelleme Python'una Dair NLP Projesi  Ad Varlık Tanıma   Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER), metin içindeki kişi adları, yerler, kuruluşlar, tarihler ve daha fazlası gibi belirli varlıkları tanımlamayı ve sınıflandırmayı içeren bir NLP görevidir. NER, yapılandırılmamış metin verilerine yapı ve anlam sağlamak, bilgi çıkarmayı, içerik analizini ve bilgi almayı mümkün kılmak için bu varlıkları otomatik olarak kategorilere ayırmayı amaçlamaktadır.  NER, metindeki belirli varlıkları otomatik olarak tanımlamak ve sınıflandırmak için bilgi erişimi, sohbet robotları, finansal analiz, sağlık hizmetleri ve haber kategorizasyonu gibi farklı alanlarda kullanılır; bu, çeşitli sektörlerde arama ve içerik analizini ve karar almayı geliştirmeye yardımcı olur.  NER görevleri için uyarlanmış veri kümeleri, adlandırılmış varlıkların ve bunlara karşılık gelen kategorilerin açıklamalı örneklerini içeren metin içerir ve NER modelleri için eğitim ve değerlendirme materyali görevi görür. Ortak veri kümeleri arasında İngilizce NER için CoNLL-2003, İngilizce kuruluşlar için Groningen Anlam Bankası (GMB) ve Afrika dilleri için masakhaNER yer alır.  Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER) projesi oluşturmak, Python'u, varlık tanıma için spaCy veya NLTK gibi NLP araçlarını, özellik mühendisliği için Scikit-Learn gibi makine öğrenimi çerçevelerini ve sinirsel işlemler için TensorFlow veya PyTorch gibi derin öğrenme platformlarını içeren bir teknoloji yığınının oluşturulmasını içerir. Ağ tabanlı modeller. Flair veya AllenNLP gibi NER'e özgü kütüphaneler süreci geliştirir. Bu yığın birlikte NER modellerinin kapsamlı geliştirilmesini kolaylaştırır.  NER'de başlayabileceğiniz birkaç NLP projesinin listesi:   NLP Projesi, Spacy kullanarak Python'da Özgeçmiş Ayrıştırıcı Oluşturacak   MasakhaNER: Afrika Dilleri için Adlandırılmış Varlık Tanıma  Makine Çevirisi   NLP'de makine çevirisi, hesaplamalı teknikler ve algoritmalar kullanılarak metin veya konuşmanın bir dilden diğerine otomatik olarak çevrilmesi sürecini ifade eder. Bu süreç, bilgisayarlara kaynak dildeki bir metnin (örneğin İngilizce) anlamını ve yapısını anlamalarını ve hedef dilde (örneğin Swahili dilinde) eşdeğer bir metin oluşturmayı öğretmeyi içerir.  Turizm ve seyahatte makine çevirisi, farklı yerleri ziyaret eden ve farklı diller konuşan kişilere yardımcı olur. Menüler, tabelalar ve seyahat rehberleri gibi şeyleri tercüme ederek gezginlerin işini kolaylaştırır. Hükümet diplomasisinde makine çevirisi, ülkelerin önemli belgeleri ve mesajları çevirerek birbirleriyle konuşmasına yardımcı olur. Bu, ülkelerin birlikte çalışmasına ve birbirlerini daha iyi anlamalarına yardımcı olur.  Makine çevirisi veri kümeleri, çeviri modellerini eğitmek ve test etmek için farklı dillerdeki cümle çiftlerini içerir. Bu veri kümeleri, Europarl ve MultiUN kullanıcı katkılı çeviriler gibi paralel derlemleri ve daha fazlasını içerir. Belirli alanlar için özel veri kümeleri oluşturulabilir.  Makine çevirisi teknolojisi yığını, Python gibi programlama dillerini, spaCy gibi NLP kitaplıklarını, OpenNMT gibi özel makine çevirisi çerçevelerini, Transformers gibi önceden eğitilmiş modelleri, Pandas gibi veri işleme araçlarını ve hizalama/belirteçleştirme araçlarını içerir. Modellerin eğitimi için TensorFlow veya PyTorch gibi derin öğrenme çerçeveleri kullanılır. Yığın, veri ön işlemeyi, model eğitimini, konuşlandırmayı ve değerlendirmeyi kapsayan çeviri modellerinin geliştirilmesine olanak tanır.  Makine çevirisiyle başlayabileceğiniz birkaç NLP projesinin listesi:   Metni İngilizceden Fransızcaya çeviren bir Makine Çevirisi projesi   İngilizce-İtalyanca Nöral Makine Çevirmeni  Soru Cevaplama   NLP'de Soru Yanıtlama (QA), kullanıcı tarafından oluşturulan sorulara yanıt olarak belirli bir metin veya belgeden kesin yanıtların otomatik olarak çıkarılması sürecini ifade eder. QA sistemleri, ilgili bilgileri bulmak ve doğru yanıtlar üretmek için soruların anlamını ve metnin içeriğini anlamayı amaçlar. Bu sistemler, arama motorları, müşteri desteği, eğitim platformları ve bilgi erişimi gibi çeşitli alanlara uygulanarak kullanıcıların kapsamlı metinleri manuel olarak okumaya gerek kalmadan belirli bilgileri hızlı bir şekilde elde etmelerine olanak tanır.  Soru Yanıtlama görevleri için kullanılan veri kümeleri, soru çiftlerini ve bunlara karşılık gelen yanıtları içerir ve farklı soru ve metin türlerini kapsayacak şekilde çeşitli formatlarda ve türlerde gelir. Bazı yaygın QA veri kümesi türleri şunları içerir:    Wikipedia makalelerinden alınan sorular ve bunlara yanıt içeren ilgili paragraflardan oluşan, yaygın olarak kullanılan bir veri kümesi. SQuAD (Stanford Soru Yanıtlama Veri Kümesi):    Bilgi yarışması yarışmalarından gelen soruları içeren, Wikipedia'dan alınan ve kanıt belgelerini içeren bir veri kümesi. TriviaQA:    İnsanlar tarafından haber makalelerine dayanarak oluşturulan ve karşılık gelen cümlelerin yanıt görevi gördüğü sorular. NewsQA:  Bir QA projesi oluşturmak, Python gibi programlama dillerinin ve metin ön işleme ve dil analizi için spaCy veya NLTK gibi kitaplıkların kullanılmasını içeren belirli bir teknoloji yığınını içerir. QA modellerini oluşturmak ve eğitmek için TensorFlow veya PyTorch gibi derin öğrenme çerçevelerinden yararlanılır. Hugging Face's Transformers gibi özelleştirilmiş QA kitaplıkları, QA görevleri için önceden eğitilmiş modeller ve araçlar sağlar.  Soru Cevaplama konusunda başlayabileceğiniz birkaç NLP projesinin listesi:   SQUAD'da Soru Cevapları   FinBERT-QA-dizüstü bilgisayarlar  Otomatik Konuşma Tanıma   NLP'deki Otomatik Konuşma Tanıma (ASR), konuşulan dili yazılı metne dönüştüren teknolojiyi ifade eder. ASR, ses kayıtlarından veya gerçek zamanlı konuşmalardan konuşulan kelimeleri doğru ve okunabilir metin formatına dönüştürmek için hesaplamalı algoritmaların ve modellerin kullanımını içerir. ASR, transkripsiyon hizmetleri (Ref), sesli asistanlar (Amazon Alexa, Apple Siri ve Google Assistant) ve daha fazlasını içeren geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir ve konuşma dili aracılığıyla insan-bilgisayar etkileşimini mümkün kılar.  Otomatik Konuşma Tanıma (ASR) sistemlerini geliştirmek için kullanılan veri kümeleri, eşleştirilmiş ses kayıtlarından ve bunlara karşılık gelen metin formatındaki transkripsiyonlardan oluşur. Bu veri kümeleri ASR modellerinin eğitimi ve değerlendirilmesi için çok önemlidir. Yaygın olarak kullanılan bazı ASR veri kümeleri şunları içerir:    Gönüllüler tarafından sağlanan çok dilli ses kayıtları ve transkripsiyonları içeren, dünya çapında çeşitli diller için ASR modelleri oluşturmak amacıyla kullanılan açık kaynaklı bir veri kümesi. CommonVoice:    Bu veri kümesi, çeşitli konuşma kalıpları ve aksanlar sağlayan, hizalanmış transkripsiyonlara sahip sesli kitaplar içerir. LibriSpeech:    Kuruluşlar veya topluluklar, belirli alan adları veya sektörlerle ilgili konuşmaları kaydederek kendi veri kümelerini oluşturabilirler. Özel Oluşturulmuş Veri Kümeleri:  Otomatik Konuşma Tanıma (ASR) projesi oluşturmak, Python gibi programlama dillerini, librosa gibi ses işleme kitaplıklarını, Kaldi veya Mozilla DeepSpeech, Nemo gibi özel ASR kitaplıklarını, model geliştirme için TensorFlow veya PyTorch gibi derin öğrenme çerçevelerini, ASR-'yi içeren bir teknoloji yığınını içerir. Entegrasyon için SpeechRecognition veya vosk gibi belirli kitaplıklar ve veri kümesini geliştirmek için SoX gibi veri artırma araçları.  Konuşma tanıma konusunda başlayabileceğiniz birkaç NLP projesinin listesi:   YSA Kullanarak Uçtan Uca Konuşma Duygu Tanıma Projesi   Konuşma Tanıma Makedonca  Çözüm  NLP proje tabanlı öğrenme, teorik bilgiyi gerçek dünyadaki durumlara uygulamanıza olanak tanıyan uygulamalı deneyim sunar. Bu yaklaşım, işbirliğini ve ekip çalışmasını teşvik ederken eleştirel düşünmeyi, problem çözmeyi ve yaratıcılığı teşvik eder. Projelere katılmak kodlama, veri işleme, model oluşturma ve dağıtım konularında pratik beceriler kazanmanıza yardımcı olur. Ayrıca istihdam edilebilirliğinizi ve güveninizi artırmanıza yardımcı olur.  Tutkularınızla örtüşen ve uzmanlığınızla uyumlu projeleri seçmek önemlidir. Gerçekten ilginizi çeken projeleri seçmek motivasyonu yüksek tutar ve öğrenme deneyimini daha keyifli hale getirir. Mevcut becerilerinizden ve bilginizden yararlanmak, daha sorunsuz bir öğrenme eğrisi ve daha yüksek başarı şansı sağlar. Projeleri ilgi alanlarınız ve uzmanlığınızla uyumlu hale getirerek yalnızca öğreniminizi en üst düzeye çıkarmakla kalmayacak, aynı zamanda güçlü yönlerinizi ve kararlılığınızı yansıtan değerli sonuçlar da yaratacaksınız.

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

2022 - Data Science Demon

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Artificial Intelligence

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Data

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Data Science

NLP Becerilerinizi Geliştirecek 7 NLP Proje Fikri

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

Claude Sonnet 3.5 Sistem Bilgi Sızıntısı: Adli Analiz

Başarılı Buluta Geçiş İçin Tam Kılavuz: Stratejiler ve En İyi Uygulamalar

AI/ML Datalake için Referans Mimarisi Oluşturmaya Yönelik Mimar Kılavuzu

İş Akışınızı 10 Kat Nasıl İyileştirirsiniz: 17 Temel Uygulama

Claude Sonnet 3.5 Sistem Bilgi Sızıntısı: Adli Analiz

Başarılı Buluta Geçiş İçin Tam Kılavuz: Stratejiler ve En İyi Uygulamalar

AI/ML Datalake için Referans Mimarisi Oluşturmaya Yönelik Mimar Kılavuzu

İş Akışınızı 10 Kat Nasıl İyileştirirsiniz: 17 Temel Uygulama

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps