Doğal Dil İşleme / Terimler

AurgelmirSH

AurgelmirSH

Üye
5 Haz 2022
51
46
Ginnungagap
Merhaba arkadaşlar, herkese iyi forumlar.
Bu başlıkta, bir önceki açtığım konuda geçen belli terimlerden bahsedeceğim, keyifli okumalar.​
Tahmini Okuma Süresi: 5 dakika, 20 saniye​

Morfoloji ve Morfolojik Analiz Nedir?​

Morfoloji, dilbilim ve dil işleme alanlarında, kelime veya kelime gruplarının biçimsel ve anlamsal özelliklerinin tanımlanması ve incelenmesi olarak tanımlanır. Bu, kelime veya kelime gruplarının nasıl birleştiğini, eklerinin nasıl kullanıldığını, kelime türlerinin nasıl belirlendiğini ve kelimelerin nasıl şekillendirildiğini gösterir. Morfolojik analiz, dil içindeki kelimelere ait anlamları belirlemek ve yapılarını anlamak için yapılan bir işlemdir. Bu işlem, metinleri veya konuşmaları analiz etmek ve anlamlarını çözmek için gereklidir. Dil işleme teknolojilerinde, metinlerin anlamını çözmek, metin sınıflandırması ve metin çevirisi gibi uygulamalarda kullanılır. Ayrıca, dil öğrenme ve dil öğretme uygulamalarında da morfolojik analiz önemli bir rol oynar.

Leksikografi Nedir?​

Leksikografi, dilbilim alanında, bir dildeki kelime ve terimlerin tanımı, anlamı, kullanımı ve örneklerinin tanımlanması, sınıflandırılması ve saklanması işlemidir. Bir dilin sözlüksel yapısını tanımlama ve belgeleme işlemidir. Leksikografik veriler, bir dildeki kelime ve terimlerin tanımı, anlamı, kullanımı ve örnek cümlelerini içeren bir veritabanından oluşur. Bu veriler, dil öğrenme, dil işleme, çeviri, metin yapılandırma ve anlam çözme gibi uygulamalarda kullanılır. Bir dilin sözlüksel yapısını belirlemek için kullanılabilir ve dilbilimsel çalışmalarda ve dil teknolojisi uygulamalarında önemli bir rol oynar. Ayrıca, leksikografik veriler, dil öğrenme ve dil öğretme uygulamalarında da kullanılabilir. Leksikografik verilerin oluşturulması, bir dilin tüm kelime ve terimlerinin incelenmesi, tanımlanması ve sınıflandırılması işlemidir ve bu işlem, dilbilimciler, dil işleme uzmanları ve veritabanı yöneticileri tarafından yapılır.

Parsing (Ayrıştırma) Nedir?​

Parsing, dilbilim ve bilgisayar bilimlerinde, metin veya söylem içeriğinin anlamını tanımlamak için yapılandırılması ve yapısının ayrıştırılması işlemine denir. Doğal dil işleme (NLP) uygulamalarında ve çok sayıda diğer alanda kullanılır. Parsing işlemi, girdi metnin yapısını analiz ederek yapısal bir ağaç veya diğer benzer bir yapıya dönüştürür. Bu ağaç, metnin anlamını ve gramatikal yapısını tanımlar. Örneğin, bir cümledeki kelime ve ifadelerin ne zaman özne, nesne, belirteç veya diğer gramatik unsur olarak kullanıldığı gibi kavramları belirler. Parsing, çok sayıda farklı yöntemle yapılabilir ve farklı uygulamalar için en uygun yöntem farklılık gösterebilir. En yaygın yöntemler arasında derleme teknikleri, ayrık analiz, ağaç yapıları ve yapısal tanımlama yöntemleri bulunur. Parsing, metnin anlamını ve gramatikal yapısını belirlemek için kritik bir adımdır ve doğal dil işleme uygulamalarının çok sayıda adımının temelidir. Örneğin, metnin anlamını belirlemek için kullanılan birçok yöntem, öncelikle metnin parsing yapısına dayanır. Ayrıca, parsing sonuçları, metin sınıflandırma, metin çevirisi ve diğer uygulamalarda kullanılabilir.

Deep Learning Nedir?​

Deep Learning, makine öğrenmesinin bir alt dalıdır ve derin öğrenme ağları adı verilen çok katmanlı sinir ağlarını kullanır. Bu ağlar, insan beynindeki sinir hücrelerinin fonksiyonlarını modellemek için tasarlanmıştır. Deep Learning, verileri öğrenme ve gösterme sürecini otomatik olarak gerçekleştirir. Bu süreç, verilerin önceliği olarak tanımlanması, verilerin öncelikli olarak belirlenen özelliklerine göre öğrenilmesi ve sonunda bu özelliklerin farklı durumlar için doğru tahmin yapmasıdır. Deep Learning, verilerin çok sayıda katman aracılığıyla işlenmesi prensibi üzerine kuruludur. Her bir katman, verileri daha da ayrıntılı hale getirir ve daha önce öğrenilen bilgilerle birleştirir. Bu süreç, verilerin daha iyi anlaşılmasına ve daha doğru tahminler yapılmasına yardımcı olur. Birçok farklı alanda kullanılabilir, örneğin; görüntü tanıma, ses tanıma, metin tanıma, görsel sanat tahmin etme gibi. Ayrıca, Deep Learning, insanlar tarafından yapılan işlerin otomatikleştirilmesi ve verilerin daha iyi anlaşılması için de kullanılabilir. Deep Learning, çok sayıda veri ve güçlü işlem gücü gerektirir. Ancak, son yıllarda artan veri miktarı ve bulut bilişim teknolojilerinin gelişmesi, Deep Learning uygulamalarının daha da yaygınlaşmasına yardımcı olmuştur.

Okuduğunuz için teşekkürler, diğer konularda görüşmek üzere.​

 
Kruvazör

Kruvazör

Yazılım Ekibi Lideri
28 Mar 2020
1,722
2,534
Wrong Side Of Heaven
AurgelmirSH' Alıntı:
Merhaba arkadaşlar, herkese iyi forumlar.
Bu başlıkta, bir önceki açtığım konuda geçen belli terimlerden bahsedeceğim, keyifli okumalar.​
Tahmini Okuma Süresi: 5 dakika, 20 saniye​

Morfoloji ve Morfolojik Analiz Nedir?​

Morfoloji, dilbilim ve dil işleme alanlarında, kelime veya kelime gruplarının biçimsel ve anlamsal özelliklerinin tanımlanması ve incelenmesi olarak tanımlanır. Bu, kelime veya kelime gruplarının nasıl birleştiğini, eklerinin nasıl kullanıldığını, kelime türlerinin nasıl belirlendiğini ve kelimelerin nasıl şekillendirildiğini gösterir. Morfolojik analiz, dil içindeki kelimelere ait anlamları belirlemek ve yapılarını anlamak için yapılan bir işlemdir. Bu işlem, metinleri veya konuşmaları analiz etmek ve anlamlarını çözmek için gereklidir. Dil işleme teknolojilerinde, metinlerin anlamını çözmek, metin sınıflandırması ve metin çevirisi gibi uygulamalarda kullanılır. Ayrıca, dil öğrenme ve dil öğretme uygulamalarında da morfolojik analiz önemli bir rol oynar.

Leksikografi Nedir?​

Leksikografi, dilbilim alanında, bir dildeki kelime ve terimlerin tanımı, anlamı, kullanımı ve örneklerinin tanımlanması, sınıflandırılması ve saklanması işlemidir. Bir dilin sözlüksel yapısını tanımlama ve belgeleme işlemidir. Leksikografik veriler, bir dildeki kelime ve terimlerin tanımı, anlamı, kullanımı ve örnek cümlelerini içeren bir veritabanından oluşur. Bu veriler, dil öğrenme, dil işleme, çeviri, metin yapılandırma ve anlam çözme gibi uygulamalarda kullanılır. Bir dilin sözlüksel yapısını belirlemek için kullanılabilir ve dilbilimsel çalışmalarda ve dil teknolojisi uygulamalarında önemli bir rol oynar. Ayrıca, leksikografik veriler, dil öğrenme ve dil öğretme uygulamalarında da kullanılabilir. Leksikografik verilerin oluşturulması, bir dilin tüm kelime ve terimlerinin incelenmesi, tanımlanması ve sınıflandırılması işlemidir ve bu işlem, dilbilimciler, dil işleme uzmanları ve veritabanı yöneticileri tarafından yapılır.

Parsing (Ayrıştırma) Nedir?​

Parsing, dilbilim ve bilgisayar bilimlerinde, metin veya söylem içeriğinin anlamını tanımlamak için yapılandırılması ve yapısının ayrıştırılması işlemine denir. Doğal dil işleme (NLP) uygulamalarında ve çok sayıda diğer alanda kullanılır. Parsing işlemi, girdi metnin yapısını analiz ederek yapısal bir ağaç veya diğer benzer bir yapıya dönüştürür. Bu ağaç, metnin anlamını ve gramatikal yapısını tanımlar. Örneğin, bir cümledeki kelime ve ifadelerin ne zaman özne, nesne, belirteç veya diğer gramatik unsur olarak kullanıldığı gibi kavramları belirler. Parsing, çok sayıda farklı yöntemle yapılabilir ve farklı uygulamalar için en uygun yöntem farklılık gösterebilir. En yaygın yöntemler arasında derleme teknikleri, ayrık analiz, ağaç yapıları ve yapısal tanımlama yöntemleri bulunur. Parsing, metnin anlamını ve gramatikal yapısını belirlemek için kritik bir adımdır ve doğal dil işleme uygulamalarının çok sayıda adımının temelidir. Örneğin, metnin anlamını belirlemek için kullanılan birçok yöntem, öncelikle metnin parsing yapısına dayanır. Ayrıca, parsing sonuçları, metin sınıflandırma, metin çevirisi ve diğer uygulamalarda kullanılabilir.

Deep Learning Nedir?​

Deep Learning, makine öğrenmesinin bir alt dalıdır ve derin öğrenme ağları adı verilen çok katmanlı sinir ağlarını kullanır. Bu ağlar, insan beynindeki sinir hücrelerinin fonksiyonlarını modellemek için tasarlanmıştır. Deep Learning, verileri öğrenme ve gösterme sürecini otomatik olarak gerçekleştirir. Bu süreç, verilerin önceliği olarak tanımlanması, verilerin öncelikli olarak belirlenen özelliklerine göre öğrenilmesi ve sonunda bu özelliklerin farklı durumlar için doğru tahmin yapmasıdır. Deep Learning, verilerin çok sayıda katman aracılığıyla işlenmesi prensibi üzerine kuruludur. Her bir katman, verileri daha da ayrıntılı hale getirir ve daha önce öğrenilen bilgilerle birleştirir. Bu süreç, verilerin daha iyi anlaşılmasına ve daha doğru tahminler yapılmasına yardımcı olur. Birçok farklı alanda kullanılabilir, örneğin; görüntü tanıma, ses tanıma, metin tanıma, görsel sanat tahmin etme gibi. Ayrıca, Deep Learning, insanlar tarafından yapılan işlerin otomatikleştirilmesi ve verilerin daha iyi anlaşılması için de kullanılabilir. Deep Learning, çok sayıda veri ve güçlü işlem gücü gerektirir. Ancak, son yıllarda artan veri miktarı ve bulut bilişim teknolojilerinin gelişmesi, Deep Learning uygulamalarının daha da yaygınlaşmasına yardımcı olmuştur.

Okuduğunuz için teşekkürler, diğer konularda görüşmek üzere.​

Genişletmek için tıkla ...
Ellerine sağlık aurgelmir güzel konu olmuş :)
 
AwiR

AwiR

Katılımcı Üye
4 Ocak 2020
503
211
AurgelmirSH' Alıntı:
Merhaba arkadaşlar, herkese iyi forumlar.
Bu başlıkta, bir önceki açtığım konuda geçen belli terimlerden bahsedeceğim, keyifli okumalar.​
Tahmini Okuma Süresi: 5 dakika, 20 saniye​

Morfoloji ve Morfolojik Analiz Nedir?​

Morfoloji, dilbilim ve dil işleme alanlarında, kelime veya kelime gruplarının biçimsel ve anlamsal özelliklerinin tanımlanması ve incelenmesi olarak tanımlanır. Bu, kelime veya kelime gruplarının nasıl birleştiğini, eklerinin nasıl kullanıldığını, kelime türlerinin nasıl belirlendiğini ve kelimelerin nasıl şekillendirildiğini gösterir. Morfolojik analiz, dil içindeki kelimelere ait anlamları belirlemek ve yapılarını anlamak için yapılan bir işlemdir. Bu işlem, metinleri veya konuşmaları analiz etmek ve anlamlarını çözmek için gereklidir. Dil işleme teknolojilerinde, metinlerin anlamını çözmek, metin sınıflandırması ve metin çevirisi gibi uygulamalarda kullanılır. Ayrıca, dil öğrenme ve dil öğretme uygulamalarında da morfolojik analiz önemli bir rol oynar.

Leksikografi Nedir?​

Leksikografi, dilbilim alanında, bir dildeki kelime ve terimlerin tanımı, anlamı, kullanımı ve örneklerinin tanımlanması, sınıflandırılması ve saklanması işlemidir. Bir dilin sözlüksel yapısını tanımlama ve belgeleme işlemidir. Leksikografik veriler, bir dildeki kelime ve terimlerin tanımı, anlamı, kullanımı ve örnek cümlelerini içeren bir veritabanından oluşur. Bu veriler, dil öğrenme, dil işleme, çeviri, metin yapılandırma ve anlam çözme gibi uygulamalarda kullanılır. Bir dilin sözlüksel yapısını belirlemek için kullanılabilir ve dilbilimsel çalışmalarda ve dil teknolojisi uygulamalarında önemli bir rol oynar. Ayrıca, leksikografik veriler, dil öğrenme ve dil öğretme uygulamalarında da kullanılabilir. Leksikografik verilerin oluşturulması, bir dilin tüm kelime ve terimlerinin incelenmesi, tanımlanması ve sınıflandırılması işlemidir ve bu işlem, dilbilimciler, dil işleme uzmanları ve veritabanı yöneticileri tarafından yapılır.

Parsing (Ayrıştırma) Nedir?​

Parsing, dilbilim ve bilgisayar bilimlerinde, metin veya söylem içeriğinin anlamını tanımlamak için yapılandırılması ve yapısının ayrıştırılması işlemine denir. Doğal dil işleme (NLP) uygulamalarında ve çok sayıda diğer alanda kullanılır. Parsing işlemi, girdi metnin yapısını analiz ederek yapısal bir ağaç veya diğer benzer bir yapıya dönüştürür. Bu ağaç, metnin anlamını ve gramatikal yapısını tanımlar. Örneğin, bir cümledeki kelime ve ifadelerin ne zaman özne, nesne, belirteç veya diğer gramatik unsur olarak kullanıldığı gibi kavramları belirler. Parsing, çok sayıda farklı yöntemle yapılabilir ve farklı uygulamalar için en uygun yöntem farklılık gösterebilir. En yaygın yöntemler arasında derleme teknikleri, ayrık analiz, ağaç yapıları ve yapısal tanımlama yöntemleri bulunur. Parsing, metnin anlamını ve gramatikal yapısını belirlemek için kritik bir adımdır ve doğal dil işleme uygulamalarının çok sayıda adımının temelidir. Örneğin, metnin anlamını belirlemek için kullanılan birçok yöntem, öncelikle metnin parsing yapısına dayanır. Ayrıca, parsing sonuçları, metin sınıflandırma, metin çevirisi ve diğer uygulamalarda kullanılabilir.

Deep Learning Nedir?​

Deep Learning, makine öğrenmesinin bir alt dalıdır ve derin öğrenme ağları adı verilen çok katmanlı sinir ağlarını kullanır. Bu ağlar, insan beynindeki sinir hücrelerinin fonksiyonlarını modellemek için tasarlanmıştır. Deep Learning, verileri öğrenme ve gösterme sürecini otomatik olarak gerçekleştirir. Bu süreç, verilerin önceliği olarak tanımlanması, verilerin öncelikli olarak belirlenen özelliklerine göre öğrenilmesi ve sonunda bu özelliklerin farklı durumlar için doğru tahmin yapmasıdır. Deep Learning, verilerin çok sayıda katman aracılığıyla işlenmesi prensibi üzerine kuruludur. Her bir katman, verileri daha da ayrıntılı hale getirir ve daha önce öğrenilen bilgilerle birleştirir. Bu süreç, verilerin daha iyi anlaşılmasına ve daha doğru tahminler yapılmasına yardımcı olur. Birçok farklı alanda kullanılabilir, örneğin; görüntü tanıma, ses tanıma, metin tanıma, görsel sanat tahmin etme gibi. Ayrıca, Deep Learning, insanlar tarafından yapılan işlerin otomatikleştirilmesi ve verilerin daha iyi anlaşılması için de kullanılabilir. Deep Learning, çok sayıda veri ve güçlü işlem gücü gerektirir. Ancak, son yıllarda artan veri miktarı ve bulut bilişim teknolojilerinin gelişmesi, Deep Learning uygulamalarının daha da yaygınlaşmasına yardımcı olmuştur.

Okuduğunuz için teşekkürler, diğer konularda görüşmek üzere.​

Genişletmek için tıkla ...
Eline sağlık.
 
vvoid

vvoid

Yeni üye
2 Şub 2023
2
2
AurgelmirSH' Alıntı:
Merhaba arkadaşlar, herkese iyi forumlar.
Bu başlıkta, bir önceki açtığım konuda geçen belli terimlerden bahsedeceğim, keyifli okumalar.​
Tahmini Okuma Süresi: 5 dakika, 20 saniye​

Morfoloji ve Morfolojik Analiz Nedir?​

Morfoloji, dilbilim ve dil işleme alanlarında, kelime veya kelime gruplarının biçimsel ve anlamsal özelliklerinin tanımlanması ve incelenmesi olarak tanımlanır. Bu, kelime veya kelime gruplarının nasıl birleştiğini, eklerinin nasıl kullanıldığını, kelime türlerinin nasıl belirlendiğini ve kelimelerin nasıl şekillendirildiğini gösterir. Morfolojik analiz, dil içindeki kelimelere ait anlamları belirlemek ve yapılarını anlamak için yapılan bir işlemdir. Bu işlem, metinleri veya konuşmaları analiz etmek ve anlamlarını çözmek için gereklidir. Dil işleme teknolojilerinde, metinlerin anlamını çözmek, metin sınıflandırması ve metin çevirisi gibi uygulamalarda kullanılır. Ayrıca, dil öğrenme ve dil öğretme uygulamalarında da morfolojik analiz önemli bir rol oynar.

Leksikografi Nedir?​

Leksikografi, dilbilim alanında, bir dildeki kelime ve terimlerin tanımı, anlamı, kullanımı ve örneklerinin tanımlanması, sınıflandırılması ve saklanması işlemidir. Bir dilin sözlüksel yapısını tanımlama ve belgeleme işlemidir. Leksikografik veriler, bir dildeki kelime ve terimlerin tanımı, anlamı, kullanımı ve örnek cümlelerini içeren bir veritabanından oluşur. Bu veriler, dil öğrenme, dil işleme, çeviri, metin yapılandırma ve anlam çözme gibi uygulamalarda kullanılır. Bir dilin sözlüksel yapısını belirlemek için kullanılabilir ve dilbilimsel çalışmalarda ve dil teknolojisi uygulamalarında önemli bir rol oynar. Ayrıca, leksikografik veriler, dil öğrenme ve dil öğretme uygulamalarında da kullanılabilir. Leksikografik verilerin oluşturulması, bir dilin tüm kelime ve terimlerinin incelenmesi, tanımlanması ve sınıflandırılması işlemidir ve bu işlem, dilbilimciler, dil işleme uzmanları ve veritabanı yöneticileri tarafından yapılır.

Parsing (Ayrıştırma) Nedir?​

Parsing, dilbilim ve bilgisayar bilimlerinde, metin veya söylem içeriğinin anlamını tanımlamak için yapılandırılması ve yapısının ayrıştırılması işlemine denir. Doğal dil işleme (NLP) uygulamalarında ve çok sayıda diğer alanda kullanılır. Parsing işlemi, girdi metnin yapısını analiz ederek yapısal bir ağaç veya diğer benzer bir yapıya dönüştürür. Bu ağaç, metnin anlamını ve gramatikal yapısını tanımlar. Örneğin, bir cümledeki kelime ve ifadelerin ne zaman özne, nesne, belirteç veya diğer gramatik unsur olarak kullanıldığı gibi kavramları belirler. Parsing, çok sayıda farklı yöntemle yapılabilir ve farklı uygulamalar için en uygun yöntem farklılık gösterebilir. En yaygın yöntemler arasında derleme teknikleri, ayrık analiz, ağaç yapıları ve yapısal tanımlama yöntemleri bulunur. Parsing, metnin anlamını ve gramatikal yapısını belirlemek için kritik bir adımdır ve doğal dil işleme uygulamalarının çok sayıda adımının temelidir. Örneğin, metnin anlamını belirlemek için kullanılan birçok yöntem, öncelikle metnin parsing yapısına dayanır. Ayrıca, parsing sonuçları, metin sınıflandırma, metin çevirisi ve diğer uygulamalarda kullanılabilir.

Deep Learning Nedir?​

Deep Learning, makine öğrenmesinin bir alt dalıdır ve derin öğrenme ağları adı verilen çok katmanlı sinir ağlarını kullanır. Bu ağlar, insan beynindeki sinir hücrelerinin fonksiyonlarını modellemek için tasarlanmıştır. Deep Learning, verileri öğrenme ve gösterme sürecini otomatik olarak gerçekleştirir. Bu süreç, verilerin önceliği olarak tanımlanması, verilerin öncelikli olarak belirlenen özelliklerine göre öğrenilmesi ve sonunda bu özelliklerin farklı durumlar için doğru tahmin yapmasıdır. Deep Learning, verilerin çok sayıda katman aracılığıyla işlenmesi prensibi üzerine kuruludur. Her bir katman, verileri daha da ayrıntılı hale getirir ve daha önce öğrenilen bilgilerle birleştirir. Bu süreç, verilerin daha iyi anlaşılmasına ve daha doğru tahminler yapılmasına yardımcı olur. Birçok farklı alanda kullanılabilir, örneğin; görüntü tanıma, ses tanıma, metin tanıma, görsel sanat tahmin etme gibi. Ayrıca, Deep Learning, insanlar tarafından yapılan işlerin otomatikleştirilmesi ve verilerin daha iyi anlaşılması için de kullanılabilir. Deep Learning, çok sayıda veri ve güçlü işlem gücü gerektirir. Ancak, son yıllarda artan veri miktarı ve bulut bilişim teknolojilerinin gelişmesi, Deep Learning uygulamalarının daha da yaygınlaşmasına yardımcı olmuştur.

Okuduğunuz için teşekkürler, diğer konularda görüşmek üzere.​

Genişletmek için tıkla ...
Eline sağlık
 
Cevap yazmak için giriş yap yada kayıt ol.
Üst

Turkhackteam.org internet sitesi 5651 sayılı kanun’un 2. maddesinin 1. fıkrasının m) bendi ile aynı kanunun 5. maddesi kapsamında "Yer Sağlayıcı" konumundadır. İçerikler ön onay olmaksızın tamamen kullanıcılar tarafından oluşturulmaktadır. Turkhackteam.org; Yer sağlayıcı olarak, kullanıcılar tarafından oluşturulan içeriği ya da hukuka aykırı paylaşımı kontrol etmekle ya da araştırmakla yükümlü değildir. Türkhackteam saldırı timleri Türk sitelerine hiçbir zararlı faaliyette bulunmaz. Türkhackteam üyelerinin yaptığı bireysel hack faaliyetlerinden Türkhackteam sorumlu değildir. Sitelerinize Türkhackteam ismi kullanılarak hack faaliyetinde bulunulursa, site-sunucu erişim loglarından bu faaliyeti gerçekleştiren ip adresini tespit edip diğer kanıtlarla birlikte savcılığa suç duyurusunda bulununuz.