Blog
2026 yılında doğal dil işleme (NLP) alanında döngüsel dil modelleri ve sektöre özgü dil modelleri ön plana çıkacak. Bu gelişmeler, NLP uygulamalarında doğruluk ve işlevselliği artıracak.
Doğal Dil İşleme (NLP) uygulamaları, dilin karmaşıklığı, çok dillilik, veri yetersizliği ve önyargılar gibi çeşitli zorluklarla karşılaşmaktadır. Bu makalede, Türkçe'nin morfolojik özellikleri ve genel NLP zorlukları detaylı olarak ele alınmaktadır.
Bu makalede, doğal dil işleme (NLP) alanında kullanılan veri ön işleme teknikleri detaylı şekilde ele alınmaktadır. NLP projelerinin başarısında kritik rol oynayan bu teknikler, verinin kalitesini artırarak daha doğru ve etkili modellerin geliştirilmesini sağlar.
Bu makalede, duygu analizi kavramı, NLP teknolojileri ve kullanılan algoritmalar detaylı şekilde açıklanmaktadır. Duygu analizinin çalışma prensipleri ve uygulama alanları ele alınmıştır.
Bu makalede, dil modellerinin yapay zeka ve NLP alanındaki kritik rolü detaylı şekilde incelenmektedir. Dil modellerinin çalışma prensipleri, uygulama alanları ve gelecekteki önemi ele alınmaktadır.
Doğal Dil İşleme (NLP) teknolojileri, eğitimde otomatik geribildirim, öğrenci profilleme ve kişiselleştirilmiş öğrenme gibi alanlarda önemli avantajlar sağlar. Türkçe'ye özgü gelişmeler ve derin öğrenme modelleriyle eğitimde dönüşüm yaratıyor.
Bu makalede, makine öğrenmesi tekniklerinin NLP ve doğal dil işleme alanındaki önemli rolü, kullanılan temel algoritmalar ve uygulama örnekleri detaylı şekilde ele alınmaktadır.
NLP algoritmaları, insan dilini anlama ve işleme konusunda derin öğrenme teknikleriyle önemli ilerlemeler kaydetmiştir. Bu yazıda, NLP'nin temel kavramları ve güncel uygulamaları detaylı şekilde ele alınmaktadır.
Tokenizasyon, doğal dil işleme (NLP) süreçlerinde metni anlamlı parçalara ayırma yöntemidir. Bu yazıda tokenizasyonun ne olduğu, türleri ve önemi detaylı şekilde açıklanmaktadır.
Doğal dil işleme (NLP) alanının temel kavramlarını, yapay zeka ile ilişkisini ve kullanılan algoritmaları detaylı şekilde açıklıyoruz.