AI ile doğal dil işleme (NLP) projeleri nasıl yapılır?

Doğal Dil İşleme (NLP) Projeleri için AI Kullanımı: Adım Adım Kılavuz

1. Temel NLP İşlemleri:

python

# Metin temizleme
import re
def temizle(metin):
    return re.sub(r'[^\w\s]', '', metin.lower())

# Tokenization
from nltk.tokenize import word_tokenize
tokens = word_tokenize("Merhaba dünya!")

2. Hazır Modellerle Hızlı Başlangıç:

python

from transformers import pipeline

# Duygu analizi
duygu_analiz = pipeline("sentiment-analysis", model="savasy/bert-base-turkish-sentiment-cased")
print(duygu_analiz("Film müthişti!"))

# Metin üretme
text_generator = pipeline("text-generation", model="dbmdz/gpt2-turkish")
print(text_generator("Yapay zeka", max_length=50))

3. Özel Model Eğitimi:

python

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
from transformers import Trainer, TrainingArguments

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("dbmdz/bert-base-turkish-cased")
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("dbmdz/bert-base-turkish-cased", num_labels=5)

# Eğitim ayarları
training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=16
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=val_dataset
)

trainer.train()

4. Metin Vektörleştirme:

python

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(["örnek metin 1", "örnek metin 2"])

5. Uygulama Örnekleri:

• chatbot: Rasa veya Dialogflow entegrasyonu
• Metin Sınıflandırma: Haber kategorilendirme
• Özetleme: BERT tabanlı özetleme modelleri
• Soru-Cevap: BERT veya ELECTRA modelleri

Önemli Kütüphaneler:

• transformers (Hugging Face)
• nltk (Temel NLP işlemleri)
• spaCy (Endüstriyel NLP)
• gensim (Topic modeling)

Veri Hazırlama İpuçları:

• Türkçe için özel karakter temizleme
• Stopword listeleri oluşturma
• Lemmatization için TRmorph gibi araçlar

Optimizasyon:

• GPU kullanımı (CUDA)
• Mixed precision training
• Model quantization

Üretim Ortamı İçin:

• FastAPI veya Flask entegrasyonu
• ONNX formatında model kaydetme
• Docker container’ı oluşturma

Türkçe Özel Durumlar:

• Kelime köklerini bulmada zorluk
• Az kaynaklı dil olduğu için transfer learning önemli
• Özel tokenizer gereksinimi

Örnek Proje Yapısı:

text

nlp_projesi/
├── veri/
│   ├── ham/
│   └── işlenmiş/
├── modeller/
├── src/
│   ├── veri_hazırlama.py
│   ├── eğitim.py
│   └── değerlendirme.py
└── requirements.txt

Sonraki Adımlar:

1. Küçük bir veri setiyle başlayın
2. Baseline model oluşturun
3. Modeli yavaş yavaş geliştirin
4. Üretim ortamına taşıyın