Metin ön işleme, dil analizi ve temel modelleme süreçleri ele alınır. Sözcük işleme, anlamsal analiz ve sınıflandırma yöntemleri üzerinde durulur.
Uygulama odaklı çalışmalar ile NLTK kullanarak metin verisinin analiz edilmesi ve farklı iş senaryolarına uyarlanması hedeflenir.
Eğitim Süresi: 5 Gün
1. Giriş
- NLTK Nedir?
- Doğal Dil İşleme ve Kullanım Alanları
2. Kurulum ve Ortam Hazırlığı
- NLTK Kurulumu
- Gerekli Veri Setlerinin İndirilmesi
3. Temel Metin İşleme
- Tokenization
- Lemmatization ve Stemming
- Stop Words Filtreleme
4. Dilbilgisel İşlemler
- Part-of-Speech (POS) Tagging
- Named Entity Recognition (NER)
- Chunking ve Chinking
5. Cümle ve Kelime Düzeyi Analizler
- Sentiment Analysis (Duygu Analizi)
- Kelime Sıklığı Analizi
- N-gram Modelleri
6. Metin Sınıflandırma ve Etiketleme
- Özellik Seçimi
- Naive Bayes Sınıflandırıcı
- Destek Vektör Makineleri (SVM)
7. Metin İstatistikleri ve Modelleme
- Kelime Bulutu (Word Cloud) Oluşturma
- TF-IDF Skorlaması
- Metin Özetleme Teknikleri
8. Dil Modelleme ve Doğal Dil Üretimi
- Dil Modelleme Teknikleri
- Markov Zincirleri
- Metin Üretimi ve Dil Üretme Modelleri
9. Veri Hazırlama ve Temizleme
- Metin Normalizasyonu
- Büyük Veri Setleri ile Çalışma
- Hatalı ve Eksik Verilerin Düzeltilmesi
10. NLTK Araçları ve Modüller
- NLTK Corpora Kullanımı
- NLTK Parsers
- WordNet ile Çalışma
11. Uygulama Projeleri
- Otomatik Metin Sınıflandırma Projesi
- Metin Madenciliği ve Veri Analizi Projesi
- Chatbot Geliştirme
12. Performans Optimizasyonu
- Eğitim Sürecinin İyileştirilmesi
- Bellek Yönetimi
- Verimlilik Artırma Teknikleri
13. Sık Karşılaşılan Sorunlar ve Çözümleri
- Yaygın Hatalar
- Hata Ayıklama Adımları
- Model Performans Sorunları
14. İleri Düzey NLTK Konuları
- Derin Öğrenme Modelleri ile NLP
- Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
- Transfer Learning Yaklaşımları
15. Sonuç ve Özet
- Öğrenilen Bilgilerin Özetlenmesi
- NLTK ile İleriye Dönük Proje Önerileri
