Metin madenciliği (text mining), metin içeriklerinden anlamlı bilgi veya veri elde etmek için kullanılan bir makine öğrenimi ve veri madenciliği tekniğidir. Metin madenciliği, yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış metin verilerinden değerli bilgi ve içgörülerin çıkarılması sürecini ifade eder. Metin madenciliği, sosyal medya, arama motorları, özellikle de e-posta ve doküman yönetim sistemleri gibi çeşitli alanlarda kullanılır. Metin madenciliği; metin içeriğinin anahtar noktalarını veya özetini elde etmek, metin içeriğinin belirli kategorilere atanması, metin içeriğinin anahtar kelime veya etiketlerini elde etmek, metin içeriğinin anlamını elde çıkarmak, metin içerikleri arasında benzerlik oranlarını elde etmek gibi çok sayıda işlev için kullanılmaktadır.

Metin Madenciliği Nasıl Yapılır?

Metin madenciliği, veri madenciliği, yapay zeka (artificial intellience) ve makine öğrenimi teknikleri kullanarak yapılır. Genel olarak, metin madenciliği için aşağıdaki adımlar takip edilir:

• Veri Toplama: Metin madenciliği için kullanılacak veri, web sayfalarından, dosyalardan veya veritabanlarından toplanır.
• Veri Temizliği: Toplanan veri içerisinde yanlış, eksik veya gereksiz bilgiler bulunabilir. Bu bilgiler temizlenir ve düzenlenir.
• Veri Ön İşleme: Veri temizlendikten sonra, metinler tokenlaştırılır.
• Özellik Çıkarımı: Veri ön işlemeden sonra, metin içeriklerinden anlamlı bilgi çıkarılması için özellikler çıkarılır. Örneğin, metin içeriklerindeki anahtar kelimeler veya metin içeriklerinin konusu.
• Model Eğitimi: Özellikler çıkarıldıktan sonra, metin madenciliği için kullanılacak olan model eğitilir.
• Model Testi: Eğitilen model, test verisi ile test edilir ve performansı değerlendirilir.
• Sonuç Çıkarımı ve Uygulama: Eğitilen model, gerçek veri ile uygulandıktan sonra elde edilen sonuçlar yorumlanır ve uygulama alanlarında kullanılır.

Metin Madenciliği Proje Örneği

Diyelim ki projenin amacı, müşteri memnuniyeti hakkında bilgi edinmek ve iyileştirme alanlarını belirlemek için bir perakende şirketinin web sitesindeki müşteri geri bildirim verilerini analiz etmek. İlk adım, şirketin web sitesinden müşteri geri bildirim verilerini toplamak olacaktır. Bu, müşteri yorumları için şirket tarafından sağlanan bir API aracılığıyla verilere erişerek yapılabilir. Veriler toplandıktan sonra, temizlenmesi ve analize hazırlanması için ön işleme tabi tutulması gerekecektir. Bu, özel karakterlerin kaldırılması, tüm metnin küçük harfe dönüştürülmesi, durak kelimelerinin (stop-word) kaldırılması ve metnin tokenize edilmesi gibi görevleri içerebilir. Sonrasında keşifsel veri analizi yapılır. Bu analizde kelime frekanslarını hesaplama, kelime bulutları oluşturma ve ortalamalar veya oranlar alma gibi görevleri içerebilir. Bu projenin ana hedeflerinden biri müşteri memnuniyeti olduğu için müşteri geri bildirim verileri üzerinde duygu analizi yapılması gerekir. Bu, etiketli bir veri kümesi üzerinde bir makine öğrenimi modelinin eğitilmesini ve ardından müşteri geri bildirim verilerini olumlu, olumsuz veya tarafsız olarak sınıflandırmak için modelin kullanılmasını içerir. Müşteri geri bildirim verilerini daha derinlemesine anlamak için konu modellemesi gerçekleştirilir. Son olarak, duygu analizi ve konu modellemesinden elde edilen sonuçlar analiz edilecek ve verilerden değerli bilgiler çıkarılacaktır. Bu bilgiler olumsuz geri bildirim alan belirli ürünler veya hizmetler ya da müşteri geri bildirimlerinde sürekli olarak gündeme gelen belirli konular gibi iyileştirme alanlarını belirlemek için kullanılabilir. Uygulama aşamasında analiz sonucu elde edilen bilgiler şirkette bazı değişiklikler yapmak veya süreç veya sistemi geliştirmek için kullanılabilir. Örneğin, belirli bir ürün sürekli olarak olumsuz geri bildirim alıyorsa, şirket bu ürünü durdurmayı veya geri bildirime dayalı olarak bu üründe iyileştirmeler yapmayı seçebilir. Bu yazıda belirtilen adımların sadece genel bir örnek olduğunu ve veri kümesi, algoritma seçimi ve değerlendirme ölçütü gibi projenin özelliklerinin eldeki soruna ve verilere bağlı olarak değişeceğini unutmayın.

Metin Madenciliği Hangi Alanlarda Kullanılır?

Metin madenciliği, birçok farklı alanda kullanılabilir. Aşağıda metin madenciliğinin kullanılabileceği bazı alanlar verilmiştir:

• Sentiment Analizi: Metin içeriklerindeki duygusal tonu analiz etmek için kullanılır. Örneğin, bir ürün hakkında yazılan yorumların pozitif, negatif veya nötr olarak sınıflandırılması.
• Metin Sınıflandırması: Metin içeriklerinin belirli kategorilere göre sınıflandırılması. Örneğin, haber makalelerinin siyaset, ekonomi veya sağlık kategorilerine göre sınıflandırılması.
• Metin Özetleme: Uzun metin içeriklerinin kısa ve öz bir şekilde özetlenmesi.
• Anahtar Kelime Çıkarımı: Metin içeriklerindeki anahtar kelimelerin çıkarılması.
• Konu Modellenmesi: Metin içeriklerindeki konuların belirlenmesi.
• Zaman Serisi Analizi: Metin içeriklerinde zaman içerisinde değişen trendlerin belirlenmesi.
• Metin Entegrasyonu: Farklı kaynaklardan toplanan metin içeriklerinin birleştirilmesi ve analiz edilmesi.
• Varlık İsmi Tanımlama (Named Entity Recognition): Metinlerde yer alan kişi, yer, şirket vb. isimlerin belirlenmesi.
• Yeni Metin Üretme: Metinlerde yer alan bilgilerden yola çıkarak yeni metinler üretme.

Doğal Dil İşleme Nedir?

Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing /NLP), metin madenciliği süreçlerinin bir benzeri olan doğal dil verilerinin analizi ve sentezi için hesaplama tekniklerinin uygulanmasıdır. Doğal dil işleme ve metin madenciliği terimleri çoğu zaman birbirleri yerine kullanılmaktadır. Her iki kavram da bilgisayarlar ve insanlar arasındaki etkileşime odaklanan bir yapay zeka alanıdır. Doğal dil işleme, sürekli geliştirilen yeni teknikler ve teknolojilerle hızla büyüyen bir alandır. Sağlık, finans, e-ticaret ve müşteri hizmetleri gibi çok çeşitli sektörlerde kullanılmaktadır. Bu alanlarda mevcut olan metin verisi miktarının artmasıyla birlikte NLP, iç görü elde etmek ve veriye dayalı kararlar almak için önemli bir araç haline gelmektedir.

Doğal Dil İşleme (NLP) Projesi Örneği

Proje: Film İncelemelerinin Duygu Analizi. Amaç: Bir film eleştirisinin olumlu, olumsuz veya nötr olup olmadığını belirlemek.

• Adım 1: Veri Toplama: Web siteleri, forumlar ve sosyal medya platformları gibi çeşitli kaynaklardan film incelemelerinden oluşan bir veri kümesi toplanır.
• Adım 2: Veri Ön İşleme:  Özel karakterler ve sayılar gibi ilgisiz bilgileri kaldırarak veriler temizlenir. Verileri tokenize edilir, yani tek tek kelimelere veya ifadelere ayrılır. Durdurma sözcükleri kaldırılır (“ve” ve “veya” gibi metne anlam katmayan yaygın sözcükler).
• Adım 3: Özellik Çıkarma: Metinden kelimeler, bigramlar ve trigramlar gibi özellikler çıkartılır. Bu özellikleri kullanarak her bir kelime veya kelime grubu vektörleştirilir. Başka bir ifadeyle yapısal forma dönüştürülerek , değişkenler olarak atanır.
• Adım 4: Modelleme: Naive Bayes veya Destek Vektör Makinesi (SVM) gibi bir makine öğrenimi modeli, yapısal forma dönüştürülmüş veriyi ve karşılık gelen duygu etiketleri kullanarak eğitilir.
• Adım 5: Değerlendirme: Doğruluk ve kesinlik gibi ölçütler kullanılarak modelin performansı değerlendirilir. Gerekirse modele ince ayarlar yapılmalıdır.

Bu, bir NLP projesinin çok temel bir örneğidir, ancak dil çevirisi, varlık tanıma, metin özetleme ve daha fazlası gibi farklı projelerde kullanılabilecek birçok başka NLP görevi ve tekniği bulunmaktadır.

 Doğal Dil İşleme Algoritmaları Nelerdir?

Doğal dil işleme (NLP) için kullanılan algoritmalardan bazıları şunlardır. Morfolojik analiz: Kelime ve cümlelerin yapısını incelemeye yarayan bir yöntemdir. Örneğin, bir kelimenin fiil, isim, sıfat gibi dilbilgisel özelliklerini tespit etmeye yarar. Lemmatizasyon: Kelime köklerini bulmaya yarayan yöntemdir. Örneğin, “koştu” kelimesinin kökü “koş” olarak belirlenebilir. POS (Part-of-Speech) Tagging: Kelimelerin dilbilgisel rollerini belirlemeye yarayan yöntemdir. Örneğin, “koşmak” kelimesinin fiil olduğunu belirler. Named Entity Recognition (NER): Metinde isimleri veya yer adlarını tespit etmeye yarayan yöntemdir. Örneğin, “Barack Obama ABD Başkanıdır” cümlesinde “Barack Obama” ve “ABD” isimleri tespit edilir. Sentiment Analysis: Metinde kişinin duygu veya görüşlerini belirlemeye yarayan yöntemdir. Örneğin, “Bu film gerçekten harika” cümlesinde pozitif bir duygu olduğu belirlenir. Language Translation: Bir dilden başka bir dile çevirmeye yarayan yöntemdir. Örneğin, “Merhaba” kelimesi ingilizceye “Hello” olarak çevrilir. Text Summarization: Metnin özetini üretmeye yarayan yöntemdir. Örneğin, bir haber makalesinin özeti olarak en önemli bilgileri içerebilecek bir paragraf oluşturulur. Bu sadece NLP için kullanılabilecek bazı algoritmaların bir listesidir ve daha fazlası da mevcuttur.