Package: mintlemon-turkish-nlp
Mintlemon Türkçe Doğal Dil İşleme KütüphanesiGelecek PlanlarMint & Lemon Türkçe Doğal Dil İşleme Kütüphanesi aktif olarak geliştirilmekte olup gelecek için birkaç planımız bulunmaktadır. Ana hedefimiz kütüphanenin işlevselliğini ve kullanılabilirliğini geliştirmeye devam ederken, yeni NLP İşlevleri ve uygulamalarını kapsayacak şekilde kütüphaneyi genişletmektir. Şu anda üzerinde çalıştığımız veya yakın gelecekte uygulamayı planladığımız bazı temel özellikler ve geliştirmeler şunlardır:Derin öğrenme ve sinir ağı desteği:Gelecekte kütüphaneye derin öğrenme ve sinir ağı desteği eklemeyi planlıyoruz.Performans ve ölçeklenebilirlikte gelişmeler:Özellikle büyük veri kümeleri ve yüksek hacimli kullanım durumları için kütüphanenin performans ve ölçeklenebilirliğini geliştirmek için çalışıyoruz.Dökümantasyon/Örnekler:Yeni özellikleri ve kullanım durumlarını kapsayan dökümanları ve öğreticileri/örnekleri genişleteceğiz ve ayrıntılı açıklamalar sağlayacağız.Değerlendirme ve karşılaştırma:Gelecekte kütüphanenin performansını ve doğruluğunu ölçmek ve diğer popüler NLP kütüphaneleriyle karşılaştırmak için daha ayrıntılı değerlendirmeler ve karşılaştırmalar yapacağız.Kütüphanemiz literatürde açıklanan aşağıdaki yöntemleri içermektedir:Fonksiyon/İşlevAçıklamasplit_sentences(text: str) -> List[str]Türkçe metinlerde Türkçe olmayan cümle başlangıç öneklerini dikkate alarak  (Örneğin: "Dr.", "Prof." gibi kısaltmalar), bu önekler cümlelerin başında yer aldıklarında ayrı bir cümle olarak algılanmamalıdır.  Bunları dikkate alarak metni cümlelere ayırmak için kullanılır. Türkçe metinlerin doğru bir şekilde işlenmesine ve anlaşılmasına yardımcı olur.TextRootDTMVectorizer(dataframe: pd.DataFrame, column_name: str)TextRootDTMVectorizer, bir DataFrame içindeki metin verilerini belirtilen sütun ismiyle alır. Daha sonra, Zeyrek morfolojik analizörünü kullanarak Türkçe kelimelerin köklerini çıkarır ve belge-terim matrisine dönüştürür. Bu matris, her kelimenin belgedeki frekansını içerir ve makine öğrenimi algoritmalarında sıklıkla kullanılır. Örneğin, bir metin veri kümesindeki belirli bir kelimenin farklı belgelerdeki kullanım sıklığını analiz etmek istiyorsanız, bu matrisi kullanabilirsiniz. Sonuç olarak, TextRootDTMVectorizer verilen DataFrame içindeki metinleri daha uygun hale getirmek ve daha verimli bir şekilde analiz etmek için kullanılabilir.lower_case(text: str) -> strTürkçe metinleri küçük harfe dönüştürmek için kullanılır.İ,I,Ğ,Ü,Ö,Ş,Çkarakterlerini de doğru şekilde işler.remove_punctuations(text: str) -> strVerilen metinden noktalama işaretlerini (!"#$%&'()*+,}{~-./:;<=>?@[\]^_) gibi ifadeleri kaldırır.remove_accent_marks(text: str) -> strVerilen metinden Türkçe karakterlerdeki aksan işaretlerini (â, ô, î, ê, û, Â, Ô, Î, Ê, Û) kaldırır.convert_text_numbers(text: str) -> strVerilen metindeki sayıları Türkçe yazıya çevirir.deasciify(input: List[str]) -> List[str]Deasciify, metindekiASCIIkarakterlerini Türkçe karakterlere dönüştürür. Bu işlem, Türkçe metinlerin doğru bir şekilde işlenmesine ve anlaşılmasına yardımcı olur.normalize_turkish_chars(text: str) -> strVerilen metindeki Türkçe karakterleriASCIIkarakterlere dönüştürür.Mint-Lemon-Turkish NLP Kütüphanesine'e Katkı SağlamaBu projeye doğrudan katkıda bulunmak istiyorsanız, lütfenCONTRIBUTINGdosyasına bir göz atın.Dökümantasyon & Örnek CaselerMint & Lemon Turkish NLP Library Dökümantasyon.Ek olarak,ilgili klasörebakarak örneklerden yararlanabilirsiniz.LisansBu projeLİSANSaltında açık kaynaklıdır.Lütfen dikkat edin, bu proje "olduğu gibi" sunulmaktadır ve hiçbir garanti verilmez. (Bu yazılımın kullanımı lisans sözleşmesinin şartlarına tabidir.) Bu yazılım Apache 2.0 lisansı altında lisanslanmıştır.LİSANSsayfasına bakın.ReferanslarKoehn, P. ve Schroeder, J. (n.d.)."Türkçe Deasciification Yöntemleri Üzerine Karşılaştırmalı Bir Çalışma", Türkçe Deasciification için çeşitli yöntemlerin karşılaştırmasını sunan bir bilimsel makale.Python ile örnek Türkçe Deasciifier Uygulaması.Bu dizinde bir istatistiksel modele dayalı Python'da bir Türkçe Deasciifier uygulaması bulunmaktadır.Turkish Language Repository ~ TDD.