Doğal Dil İşleme (NLP), insan dilini anlama ve işleme üzerine odaklanan bir alan olup, metin verileriyle çalışmanın temelini oluşturur. Latent Semantic Analysis (LSA) ve Latent Dirichlet Allocation (LDA), NLP alanında sıkça kullanılan iki temel yöntemdir.
Latent Semantic Analysis (LSA)
Latent Semantic Analysis (LSA), metin belgelerindeki gizli semantik ilişkileri keşfetmek ve belgeler arasındaki benzerlikleri ölçmek için kullanılır. Temeled, metin belgelerini bir matris formatına dönüştürür ve ardından bu matrisi indirger. Bu indirgeme işlemi, metinler arasındaki semantik benzerliklerin keşfedilmesini sağlar. LSA, belgeler arasındaki benzerliklerin yanı sıra belgelerdeki gizli temaları da keşfetme yeteneğine sahiptir.
Çalışma Adımları
- Belge koleksiyonundaki her terimin ve her belgenin terim frekanslarına dayalı bir matrisi oluşturulur.
- TF-IDF matrisi, SVD gibi bir matris ayrıştırma tekniği kullanılarak düşük boyutlu bir matrise dönüştürülür.
- Belirli bir benzerlik metriği kullanılarak belgeler arasındaki benzerlik ölçülür.
Latent Dirichlet Analysis (LDA)
LDA, metin belgelerindeki gizli temaları ve bu temaların belgeler arasındaki dağılımını modellemek için kullanılan bir olasılık temelli bir modeldir. Metin belgelerindeki kelimelerin belirli konularla ilişkilendirilmesine dayanır. Her belgenin birden fazla tema tarafından temsil edildiği varsayılır ve LDA, bu gizli temaları ve belgeler arasındaki tema dağılımlarını çıkarır. Bu, belgeleri temsil etmek için daha esnek bir model sunar ve belgelerin içerdiği konuların anlaşılmasına yardımcı olur.
Çalışma Adımları
- Metin belgeleri, belirli bir kelime dağarcığına ve sayısal bir temsil yöntemine dönüştürülür.
- LDA modeli eğitilir.
- Model eğitildikten sonra her bir tema belirlenir. Temalar, en yüksek olasılığa sahip kelimelerin bir araya getirilmesiyle tanımlanır.
- Her belge, içerdiği temaların dağılımı ile temsil edilir.
