Giriş
Yapay zeka (AI) içinde metin analizi, makinelerin yapılandırılmamış metinden anlam, yapı ve içgörü ayıklamasına olanak tanıyan bir doğal dil işleme (NLP) alt kümesidir. Kuruluşlar, müşteri geri bildirimlerini, destek biletlerini, sözleşmeleri ve sosyal medya gönderilerini eyleme dönüştürülebilir zekaya dönüştürmek için metin analizi kullanır.
Terim sıklığına dayalı basit istatistiksel hesaplamalardan anlamsal anlamı kapsülleyen vektör tabanlı dil modellerine kadar, metin işleme ve analiz teknikleri yıllar içinde gelişti. Metin analizi için bazı yaygın kullanım örnekleri şunlardır:
- Anahtar terim ayıklama: Tartıştığı konuları ve temaları belirlemeye yardımcı olmak için metindeki önemli sözcükleri ve tümcecikleri tanımlama.
- Varlık algılama: Metinde bahsedilen adlandırılmış varlıkları tanımlama; örneğin, yerler, kişiler, tarihler ve kuruluşlar.
- Metin sınıflandırması: Metin belgelerini içeriklerine göre kategorilere ayırma. Örneğin, e-postayı istenmeyen posta olarak filtreleme veya istenmeyen posta olarak filtreleme.
- Yaklaşım analizi: Metnin yaklaşımını tahmin eden belirli bir metin sınıflandırma biçimidir; örneğin, sosyal medya gönderilerini pozitif, nötr veya negatif olarak kategorilere ayırma.
- Metin özetleme: Salya noktalarını korurken metnin hacmini azaltma. Örneğin, çok sayfalı bir belgeden kısa bir paragraflık özet oluşturma.
Dil karmaşık olduğundan ve bilgisayarlar bunu anlamakta zorlandığından metin analizi zordur. Sonuç olarak, tüm metin analizi teknikleri doğal dil metninden anlam ayıklama gereksinimini temel alır.
Uyarı
Farklı insanların farklı yollarla öğrenmeyi beğendiğini biliyoruz. Bu modülü video tabanlı biçimde tamamlayabilir veya içeriği metin ve görüntü olarak okuyabilirsiniz. Metin videolardan daha fazla ayrıntı içerdiğinden, bazı durumlarda video sunusuna ek malzeme olarak başvurmak isteyebilirsiniz.