İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

Konu Modelleme Nedir?

İngilizce: Topic Modeling

Yayın: · Son güncelleme:

Konu Modelleme Nedir? Kısaca

Konu modelleme, çok sayıda belgeden oluşan bir metin koleksiyonunda, birlikte sık geçen kelime gruplarını bularak gizli konuları etiketli veri kullanmadan ortaya çıkaran denetimsiz makine öğrenmesi yöntemidir.

Konu Modelleme nedir?
İçindekiler
  1. Konu modelleme nedir?
  2. Nasıl çalışır?
  3. Kullanım alanları ve sınırları

Konu modelleme, büyük bir metin yığınında hangi konuların konuşulduğunu otomatik olarak keşfetmeye yarayan bir yöntemdir. Önceden etiket gerekmez; bu yüzden denetimsiz öğrenme ailesine girer.

Konu modelleme nedir?

Binlerce müşteri yorumunu tek tek okumak yerine konu modelleme sana şöyle bir tablo verebilir:

  • Konu 1: kargo, teslimat, gecikme, kurye
  • Konu 2: fiyat, indirim, kampanya, pahalı
  • Konu 3: beden, kalıp, kumaş, iade

Model konulara isim vermez; yalnızca birlikte geçme eğiliminde olan kelime gruplarını bulur. Bu grupları yorumlayıp "teslimat sorunları" gibi bir ad vermek insana kalır.

Nasıl çalışır?

En bilinen klasik yöntem LDA (Latent Dirichlet Allocation)'dır. LDA şu varsayıma dayanır:

  1. Her belge birkaç konunun karışımıdır.
  2. Her konu, kelimeler üzerinde bir olasılık dağılımıdır.

Model, belgelerdeki kelime sayımlarından yola çıkarak bu konu ve kelime dağılımlarını tahmin eder. Sonuçta her belgenin hangi konulardan ne oranda oluştuğu ortaya çıkar.

Daha yeni yaklaşımlar, belgeleri embedding vektörlerine çevirip bunları kümeleme yöntemleriyle gruplar. Bu yöntemler kelimelerin anlamını daha iyi yakalayabilir.

Kullanım alanları ve sınırları

Müşteri geri bildirimlerinin analizi, haber arşivlerinin düzenlenmesi, akademik literatür taraması ve sosyal medya eğilimlerinin izlenmesi yaygın kullanımlardır.

Konu sayısının önceden seçilmesi gerekebilir ve bu seçim sonuçları ciddi şekilde etkiler. Kısa metinlerde (ör. tek cümlelik yorumlar) klasik yöntemler zorlanır. Çıkan konuların anlamlı olup olmadığı mutlaka insan gözüyle değerlendirilmelidir.

Sıkça Sorulan Sorular

LDA nedir?

LDA (Latent Dirichlet Allocation), her belgeyi birkaç konunun karışımı, her konuyu da kelimeler üzerinde bir olasılık dağılımı olarak modelleyen klasik konu modelleme yöntemidir.

Konu modelleme ile metin sınıflandırma farkı nedir?

Metin sınıflandırma, önceden belirlenmiş etiketlerle eğitilir. Konu modelleme ise etiket olmadan verideki gizli konuları kendisi keşfeder.

İlgili terimler

Metin Madenciliği(Text Mining)Metin madenciliği, e-posta, yorum, rapor ve haber gibi yapılandırılmamış metin verilerinden doğal dil işleme ve istatistik yöntemleriyle anlamlı bilgi, örüntü ve eğilim çıkarma sürecidir.Denetimsiz Öğrenme(Unsupervised Learning)Denetimsiz öğrenme, doğru cevapların verilmediği etiketsiz verilerde modelin benzerlikleri, grupları ve gizli yapıları kendi başına keşfettiği makine öğrenmesi türüdür.Kümeleme(Clustering)Kümeleme (clustering), önceden etiketlenmemiş verileri ortak özelliklerine göre birbirine benzeyen gruplara (kümelere) ayıran bir denetimsiz öğrenme yöntemidir. Müşteri segmentasyonu ve anormallik tespiti tipik kullanım alanlarıdır.Metin Sınıflandırma(Text Classification)Metin sınıflandırma, bir e-posta, yorum ya da belge gibi metinleri, içeriklerine göre önceden belirlenmiş kategorilerden birine veya birkaçına otomatik olarak atayan doğal dil işleme görevidir.Etiket(Label)Etiket (label), makine öğrenmesinde bir veri örneği için bilinen doğru cevaptır; örneğin bir fotoğrafın "kedi" olduğu ya da bir e-postanın "spam" olduğu bilgisi. Denetimli öğrenmede model, girdilerden bu etiketleri tahmin etmeyi öğrenir.EmbeddingEmbedding, bir kelimenin, cümlenin, belgenin ya da görselin anlamını sayılardan oluşan bir vektörle temsil etme yöntemidir. Anlamca birbirine yakın içeriklerin vektörleri de birbirine yakın olduğu için anlamsal arama ve RAG sistemlerinin temelini oluşturur.