| Dersin Amacı: |
Doğal Dil İşleme, bilgisayarların insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlayan algoritmaları ve hesaplamalı teknikleri inceler. Hesaplamalı dilbilim, makine öğrenmesi ve konuşma işlemeyi birleştirerek metinsel ve sözlü verilerden anlam çıkaran yapay zekanın temel bir bileşenidir. Ders, metin ön işleme, belirteçleme, öznitelik temsili ve klasik istatistiksel yöntemlerden modern sinir ağı mimarilerine geçişi içeren eksiksiz DDİ hattını kapsamaktadır. Görev gereksinimleri, hesaplama verimliliği ve kaynak kısıtlamalarına dayalı olarak farklı metodolojilerin ne zaman uygulanacağının anlaşılmasına özel önem verilecektir. Ders, dört ana DDİ uygulama alanı etrafında yapılandırılmıştır: metin sınıflandırma ve duygu analizi, dizi etiketleme (Sözcük Türü Etiketleme ve Özel Varlık Tanıma), konuşma tanıma ve sentezi, ve makine çevirisi. Her uygulama döngüsü, teorik temelleri pratik uygulama ile birleştirerek, öğrencilere kural tabanlı, istatistiksel ve sinir ağı yaklaşımları arasındaki ödünleşimleri eleştirel olarak değerlendirmeyi öğretir. Düşük kaynaklı senaryolar, dağıtım verimliliği ve Büyük Dil Modellerinin uygun kullanımı gibi önemli hususlar tartışılacaktır. Öğrenciler, güncel DDİ çerçeveleri ve araçlarını kullanarak dört bağımsız proje aracılığıyla uygulamalı deneyim kazanacak, gerçek dünya dil işleme problemlerine hem klasik hem de modern çözümler geliştireceklerdir. |
| Dersin İçeriği: |
Doğal Dil İşleme dersi, insan dilinin işlenmesi ve anlaşılması için kullanılan temel kavramları, teknikleri ve mimarileri; metin ön işleme ve belirteçleme, sözcük temsilleri, metin sınıflandırma ve duygu analizi, dizi etiketleme (Sözcük Türü Etiketleme ve Özel Varlık Tanıma), konuşma tanıma ve sentezi, makine çevirisi ve klasik istatistiksel yöntemler ile modern sinir ağı yaklaşımlarını karşılaştıran uygulamalı proje çalışması gibi konular üzerinden kapsamaktadır. |
| Hafta |
Konu |
Ön Hazırlık |
| 1) |
Doğal Dil İşlemenin Temelleri |
|
| 2) |
Metin Sınıflandırma ve Duygu Analizi (Görevler) |
|
| 3) |
Metin Sınıflandırma ve Duygu Analizi (Yöntem) |
|
| 4) |
Metin Sınıflandırma ve Duygu Analizi (Proje Sunumları) |
|
| 5) |
Sözcük Türü Etiketleme, Özel Varlık Tanıma, Öbekleme (Görevler) |
|
| 6) |
Ara Sınav |
|
| 7) |
Sözcük Türü Etiketleme, Özel Varlık Tanıma, Öbekleme (Yöntem) |
|
| 8) |
Sözcük Türü Etiketleme, Özel Varlık Tanıma, Öbekleme (Proje Sunumları) |
|
| 9) |
Konuşma Tanıma ve Sesbilim |
|
| 10) |
Konuşma için Gizli Markov Modelleri, Otomatik Konuşma Tanıma Temelleri, Konuşma Üretimi |
|
| 11) |
Konuşma Tanıma ve Sesbilim (Proje Sunumları) |
|
| 12) |
Makine Çevirisi, Özetleme, Metin Üretimi (Görevler) |
|
| 13) |
Makine Çevirisi, Özetleme, Metin Üretimi (Yöntem) |
|
| 14) |
Makine Çevirisi, Özetleme, Metin Üretimi (Proje Sunumları) |
|