Türkçe Dilinde Named Entity Recognition Uygulamaları: Spacy İle Yapılan Analizler

Adı : Türkçe Dilinde Named Entity Recognition Uygulamaları: Spacy İle Yapılan Analizler

Named Entity Recognition (NER), metinlerdeki isimleri, yerleri, tarihleri, organizasyonları vb. özel isimleri tanımak ve sınıflandırmak için kullanılan bir doğal dil işleme tekniğidir. Türkçe dilinde NER uygulamalarını gerçekleştirmek için Spacy gibi popüler bir kütüphane kullanabiliriz. Bu yazıda, Türkçe dilinde Spacy ile yapılan NER analizlerini detaylı bir şekilde inceleyeceğiz.

1. Spacy ile Türkçe NER Analizi:
Spacy, Python dilinde kullanılan bir doğal dil işleme kütüphanesidir ve NER işlemlerini oldukça başarılı bir şekilde gerçekleştirebilir. Türkçe dilinde de NER analizi yapabilmek için Spacy kütüphanesindeki önceden eğitilmiş bir dil modeli kullanabiliriz. Öncelikle Spacy'yi yükleyerek başlayalım:

```
pip install spacy
```

Ardından, Türkçe dil modelini indirelim:

```
python -m spacy download tr_core_news_sm
```

Artık kodumuzda Spacy'yi kullanabiliriz. Aşağıdaki örneklerde, farklı türdeki metinleri Spacy'nin NER yetenekleri ile analiz edeceğiz:

Örnek 1:

```
import spacy

nlp = spacy.load(\"tr_core_news_sm\")

text = \"Mustafa Kemal Atatürk, Türkiye Cumhuriyeti'nin kurucusudur. Ankara, Türkiye'nin başkentidir.\"

doc = nlp(text)

for ent in doc.ents:
print(ent.text, ent.label_)
```

Bu örnekte, Spacy'ye Türkiye Cumhuriyeti'nin kurucusu Mustafa Kemal Atatürk ve Türkiye Cumhuriyeti gibi isimleri tanıması için metni veriyoruz. Çıktıda, Spacy'nin bu özel isimleri \"PER\" (kişi) ve \"LOC\" (yer) olarak tanıdığını görebilirsiniz.

Örnek 2:

```
text = \"Apple, iPhone ve Macbook gibi ürünleriyle tanınan bir teknoloji şirketidir.\"

doc = nlp(text)

for ent in doc.ents:
print(ent.text, ent.label_)
```

Bu örnekte, Spacy'ye Apple, iPhone ve Macbook gibi markaları tanıması için metni veriyoruz. Çıktıda, Spacy'nin bu markaları \"ORG\" (organizasyon) olarak doğru bir şekilde sınıflandırdığını görebilirsiniz.

2. Sık Sorulan Sorular:

S: Spacy'nin Türkçe dil modelini neden indirmemiz gerekiyor?

C: Spacy, NER analizi yapabilmek için önceden eğitilmiş bir dil modeline ihtiyaç duyar. Türkçe dil modelini indirerek, Türkçe metinleri NER analizi için kullanabilirsiniz.

S: Spacy'nin NER analizinde başka hangi etiketler kullanılıyor?

C: Spacy, NER analizindeki farklı özel isimleri sınıflandırmak için farklı etiketler kullanır. Örneğin, \"PER\" (kişi), \"LOC\" (yer), \"ORG\" (organizasyon), \"DATE\" (tarih) gibi etiketler kullanabilir.

S: Spacy ile başka hangi doğal dil işleme işlemleri yapılabilir?

C: Spacy, metinlerdeki cümlelerin ayrıştırılması, kelime köklerinin bulunması, kelime türlerinin sınıflandırılması gibi birçok doğal dil işleme işlemi yapabilir.

Bu yazıda, Türkçe dilinde Spacy ile yapılan Named Entity Recognition (NER) analizlerini inceledik. Spacy'nin NER yeteneklerini farklı türdeki metinler üzerinde kullanarak özel isimleri tanımasını sağlayabiliriz. Spacy'nin Türkçe dil modelini kullanarak, Türkçe metinleri NER analizi için başarılı bir şekilde kullanabiliriz."