Metin madenciliği (text mining), metin içeriklerinden anlamlı bilgi veya veri elde etmek için kullanılan bir makine öğrenimi ve veri madenciliği tekniğidir. Metin madenciliği, yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış metin verilerinden değerli bilgi ve içgörülerin çıkarılması sürecini ifade eder. Metin madenciliği, sosyal medya, arama motorları, özellikle de e-posta ve doküman yönetim sistemleri gibi çeşitli alanlarda kullanılır. Metin madenciliği; metin içeriğinin anahtar noktalarını veya özetini elde etmek, metin içeriğinin belirli kategorilere atanması, metin içeriğinin anahtar kelime veya etiketlerini elde etmek, metin içeriğinin anlamını elde çıkarmak, metin içerikleri arasında benzerlik oranlarını elde etmek gibi çok sayıda işlev için kullanılmaktadır.
Metin madenciliği, veri madenciliği, yapay zeka (artificial intellience) ve makine öğrenimi teknikleri kullanarak yapılır. Genel olarak, metin madenciliği için aşağıdaki adımlar takip edilir:
Diyelim ki projenin amacı, müşteri memnuniyeti hakkında bilgi edinmek ve iyileştirme alanlarını belirlemek için bir perakende şirketinin web sitesindeki müşteri geri bildirim verilerini analiz etmek. İlk adım, şirketin web sitesinden müşteri geri bildirim verilerini toplamak olacaktır. Bu, müşteri yorumları için şirket tarafından sağlanan bir API aracılığıyla verilere erişerek yapılabilir. Veriler toplandıktan sonra, temizlenmesi ve analize hazırlanması için ön işleme tabi tutulması gerekecektir. Bu, özel karakterlerin kaldırılması, tüm metnin küçük harfe dönüştürülmesi, durak kelimelerinin (stop-word) kaldırılması ve metnin tokenize edilmesi gibi görevleri içerebilir. Sonrasında keşifsel veri analizi yapılır. Bu analizde kelime frekanslarını hesaplama, kelime bulutları oluşturma ve ortalamalar veya oranlar alma gibi görevleri içerebilir. Bu projenin ana hedeflerinden biri müşteri memnuniyeti olduğu için müşteri geri bildirim verileri üzerinde duygu analizi yapılması gerekir. Bu, etiketli bir veri kümesi üzerinde bir makine öğrenimi modelinin eğitilmesini ve ardından müşteri geri bildirim verilerini olumlu, olumsuz veya tarafsız olarak sınıflandırmak için modelin kullanılmasını içerir. Müşteri geri bildirim verilerini daha derinlemesine anlamak için konu modellemesi gerçekleştirilir. Son olarak, duygu analizi ve konu modellemesinden elde edilen sonuçlar analiz edilecek ve verilerden değerli bilgiler çıkarılacaktır. Bu bilgiler olumsuz geri bildirim alan belirli ürünler veya hizmetler ya da müşteri geri bildirimlerinde sürekli olarak gündeme gelen belirli konular gibi iyileştirme alanlarını belirlemek için kullanılabilir. Uygulama aşamasında analiz sonucu elde edilen bilgiler şirkette bazı değişiklikler yapmak veya süreç veya sistemi geliştirmek için kullanılabilir. Örneğin, belirli bir ürün sürekli olarak olumsuz geri bildirim alıyorsa, şirket bu ürünü durdurmayı veya geri bildirime dayalı olarak bu üründe iyileştirmeler yapmayı seçebilir. Bu yazıda belirtilen adımların sadece genel bir örnek olduğunu ve veri kümesi, algoritma seçimi ve değerlendirme ölçütü gibi projenin özelliklerinin eldeki soruna ve verilere bağlı olarak değişeceğini unutmayın.
Metin madenciliği, birçok farklı alanda kullanılabilir. Aşağıda metin madenciliğinin kullanılabileceği bazı alanlar verilmiştir:
Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing /NLP), metin madenciliği süreçlerinin bir benzeri olan doğal dil verilerinin analizi ve sentezi için hesaplama tekniklerinin uygulanmasıdır. Doğal dil işleme ve metin madenciliği terimleri çoğu zaman birbirleri yerine kullanılmaktadır. Her iki kavram da bilgisayarlar ve insanlar arasındaki etkileşime odaklanan bir yapay zeka alanıdır. Doğal dil işleme, sürekli geliştirilen yeni teknikler ve teknolojilerle hızla büyüyen bir alandır. Sağlık, finans, e-ticaret ve müşteri hizmetleri gibi çok çeşitli sektörlerde kullanılmaktadır. Bu alanlarda mevcut olan metin verisi miktarının artmasıyla birlikte NLP, iç görü elde etmek ve veriye dayalı kararlar almak için önemli bir araç haline gelmektedir.
Proje: Film İncelemelerinin Duygu Analizi. Amaç: Bir film eleştirisinin olumlu, olumsuz veya nötr olup olmadığını belirlemek.
Bu, bir NLP projesinin çok temel bir örneğidir, ancak dil çevirisi, varlık tanıma, metin özetleme ve daha fazlası gibi farklı projelerde kullanılabilecek birçok başka NLP görevi ve tekniği bulunmaktadır.
Doğal dil işleme (NLP) için kullanılan algoritmalardan bazıları şunlardır. Morfolojik analiz: Kelime ve cümlelerin yapısını incelemeye yarayan bir yöntemdir. Örneğin, bir kelimenin fiil, isim, sıfat gibi dilbilgisel özelliklerini tespit etmeye yarar. Lemmatizasyon: Kelime köklerini bulmaya yarayan yöntemdir. Örneğin, “koştu” kelimesinin kökü “koş” olarak belirlenebilir. POS (Part-of-Speech) Tagging: Kelimelerin dilbilgisel rollerini belirlemeye yarayan yöntemdir. Örneğin, “koşmak” kelimesinin fiil olduğunu belirler. Named Entity Recognition (NER): Metinde isimleri veya yer adlarını tespit etmeye yarayan yöntemdir. Örneğin, “Barack Obama ABD Başkanıdır” cümlesinde “Barack Obama” ve “ABD” isimleri tespit edilir. Sentiment Analysis: Metinde kişinin duygu veya görüşlerini belirlemeye yarayan yöntemdir. Örneğin, “Bu film gerçekten harika” cümlesinde pozitif bir duygu olduğu belirlenir. Language Translation: Bir dilden başka bir dile çevirmeye yarayan yöntemdir. Örneğin, “Merhaba” kelimesi ingilizceye “Hello” olarak çevrilir. Text Summarization: Metnin özetini üretmeye yarayan yöntemdir. Örneğin, bir haber makalesinin özeti olarak en önemli bilgileri içerebilecek bir paragraf oluşturulur. Bu sadece NLP için kullanılabilecek bazı algoritmaların bir listesidir ve daha fazlası da mevcuttur.