Metin Madenciliği Modülü
Büyük metin verilerinden anlamlı bilgiler çıkarın. Metin ön işleme, duygu analizi, konu modelleme ve özetleme gibi metin madenciliği tekniklerini uygulamalı öğrenin.
Modül Detayları
- 📖 Metin Madenciliğine Giriş
- 🔹 Metin madenciliği ve doğal dil işleme ilişkisi
- 🔹 Uygulama alanları: pazarlama, sağlık, sosyal medya analizi
- 🛠️ Metin Ön İşleme
- 🔹 Tokenizasyon, kök bulma (stemming), gövdeleme (lemmatization)
- 🔹 Stopword temizleme, noktalama işaretleri ve özel karakterlerin işlenmesi
- 🔹 Metin vektörleştirme yöntemleri (Bag of Words, TF-IDF, Word Embeddings)
- 📊 Sınıflandırma ve Kümeleme
- 🔹 Metin sınıflandırma (spam filtreleme, duygu analizi)
- 🔹 Metin kümeleme (K-means, LDA ile konu modelleme)
- 😊 Duygu Analizi
- 🔹 Sosyal medya metinleri ile duygu sınıflandırma
- 🔹 Müşteri yorumları ve geri bildirim analizi
- 📰 Metin Özetleme
- 🔹 Ekstraktif özetleme teknikleri
- 🔹 Abstraktif özetleme için derin öğrenme tabanlı yöntemler
- 🤖 Uygulamalı Araçlar ve Çerçeveler
- 🔹 NLTK, spaCy, Gensim, Scikit-learn
- 🔹 Hugging Face Transformers ile metin analizi
- 🔹 Uygulamalı projeler: sosyal medya analizi, chatbot için ön işleme
Hedef Kitle: Veri bilimciler, iş analistleri, yazılım geliştiriciler, metin tabanlı verilerle çalışan profesyoneller.
Önkoşullar: Temel Python bilgisi, makine öğrenmesi giriş seviyesi. NLP kütüphanelerine aşinalık önerilir.
Süre: 16 saat
Eğitim Türü: Yüz yüze, Çevrimiçi Eş Zamanlı