Azərbaycanca
Deutsch
日本語
Lietuvos
සිංහල
Türkçe
Українська
United State
Bu madde, uygun değildir. (Nisan 2025) |
Belge-Terim Matrisi (DTM), bir belge koleksiyonundaki terimlerin (kelimelerin) geçiş sıklığını matematiksel olarak ifade eden bir matristir. Bu yapı, doğal dil işleme (NLP) ve bilgi erişimi (information retrieval) alanlarında temel bir kavram olarak kullanılır. DTM, belgeler ile terimler arasındaki ilişkiyi göstermek amacıyla oluşturulur. Bu matriste, her satır bir belgeyi, her sütun ise bir terimi temsil eder. Hücrelerdeki değerler ise, ilgili terimin o belgede kaç kez geçtiğini, yani frekansını (sıklığını) gösterir.
Belge-Terim Matrisi (DTM) Tarihçesi
Belge-Terim Matrisi (DTM), kökleri 1960’lı yıllara dayanan bilgi erişimi (information retrieval) alanının temel yapı taşlarından biridir. DTM’nin teorik altyapısı, vektör uzay modeli (Vector Space Model) ile ortaya çıkmıştır. Bu model, metinleri ve sorguları çok boyutlu vektörler olarak temsil etme fikrine dayanır ve ilk kez 1975 yılında Gerard Salton tarafından önerilmiştir. Salton’un geliştirdiği bu yaklaşım, belgelerin içerdiği terimlere göre sayısal olarak temsil edilmesini mümkün kılarak, metinlerin karşılaştırılabilir ve işlenebilir hale gelmesini sağlamıştır. Vektör uzay modeli çerçevesinde geliştirilen DTM, her satırın bir belgeyi, her sütunun ise bir terimi temsil ettiği iki boyutlu bir matristir. Başlangıçta bilgi erişim sistemlerinde belgeler arasında benzerlik hesaplamak ve etkili arama sonuçları sunmak amacıyla kullanılan bu yapı, zamanla doğal dil işleme (NLP), makine öğrenmesi ve metin madenciliği gibi alanlarda da yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. Günümüzde DTM; metin sınıflandırma, konu modelleme, duygu analizi ve otomatik özetleme gibi birçok uygulamada temel bir araç olarak kullanılmaktadır. Ayrıca TF-IDF gibi ağırlıklandırma tekniklerinin geliştirilmesiyle birlikte, DTM daha etkili hale getirilmiş ve belgeler arasındaki anlamsal ilişkileri daha doğru yansıtır bir yapıya ulaşmıştır.
Belge-Terim Matrisi (DTM) Yapısı
- Satırlar: Her satır, belge koleksiyonundaki bir belgeyi temsil eder.
- Sütunlar: Her sütun, koleksiyonda yer alan bir terimi (kelime ya da kelime öbeğini) temsil eder.
- Hücreler: Her hücre, ilgili terimin o satıra karşılık gelen belgede kaç kez geçtiğini yani frekansını (sıklığını) gösterir.
Bu yapı sayesinde, metin verileri sayısal bir matris formatında temsil edilerek, analiz ve makine öğrenmesi algoritmaları için uygun hale getirilir.
Belge-Terim Matrisi (DTM) Oluşturma Süreci
1. Veri Ön İşleme (Preprocessing)
Ham metin verileri, analiz edilebilir ve sayısallaştırılabilir bir forma getirilmeden önce çeşitli temizlik ve dönüştürme işlemlerinden geçirilir. Bu adım, DTM’nin doğruluğunu ve analizlerdeki başarısını doğrudan etkiler.
- Tokenization (Parçalama): Metin, anlamlı analiz birimlerine (kelimelere veya terimlere) bölünür. Örneğin bir cümle, boşluk veya noktalama işaretlerine göre kelimelere ayrılır.
- Stopword Removal (Yaygın Kelimelerin Çıkarılması):"ve", "bir", "ile", "ama" gibi sık kullanılan ancak anlam taşımayan kelimeler çıkarılır. Bu işlem, veri setini sadeleştirir ve anlamlı terimlere odaklanmayı sağlar.
- Stemming: Yüzeysel olarak kelimeleri kök haline indirger örneğin: kitaplar → kitap.
- Lemmatization: Dil bilgisi kurallarına uygun şekilde doğru kelime kökünü bulur örneğin: koşuyor → koşmak.
2. Vektörleştirme (Vectorization)
Ön işleme tamamlandıktan sonra, kelime verileri sayısal forma dönüştürülerek DTM yapısı oluşturulur. Bu aşamada, her belgenin içerdiği terimler ve bu terimlerin sıklıkları belirlenir. Farklı vektörleştirme yöntemleri kullanılabilir:
- Frekans Temelli (Count):Her terimin ilgili belgede kaç kez geçtiği sayılır ve hücre değeri buna göre belirlenir.
- Binary (İkili):Bir terim belgede varsa hücreye 1, yoksa 0 değeri yazılır. Bu yöntem, yalnızca varlık bilgisiyle ilgilenir.
- TF-IDF (Term Frequency – Inverse Document Frequency):Terimin sadece bir belgede kaç kez geçtiği değil, aynı zamanda tüm belgeler arasındaki ayırt ediciliği de hesaba katılarak ağırlıklı bir değer atanır. Bu yöntem, metinlerdeki önemli terimlerin öne çıkarılmasını sağlar.
Belge-Terim Matrisi (DTM) Türleri
- İkili DTM (Binary DTM): Bu tür DTM, belgede bir terimin varlığını veya yokluğunu temsil eder. Matrisin hücrelerinde yalnızca 0 ve 1 değerleri bulunur. Eğer belirli bir terim belgede geçiyorsa hücre değeri 1, geçmiyorsa 0 olarak kaydedilir. Bu yöntem, özellikle kelimenin sadece bulunup bulunmadığına odaklanılan analizlerde tercih edilir.
- Ağırlıklı DTM (Weighted DTM): Bu tür DTM, bir terimin belgede ne kadar önemli veya ne kadar sık geçtiğini gösterir. Hücrelerdeki değerler, terimlerin belge içindeki frekansını ya da önem düzeyini yansıtır. Bu önem düzeyi; ham frekans, normalize edilmiş değerler veya TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency) gibi çeşitli ağırlıklandırma yöntemleriyle hesaplanabilir. Ağırlıklı DTM, daha hassas ve içerik odaklı analizlerde kullanılır.
Belge-Terim Matrisi (DTM) Kullanım Alanları
Metin Sınıflandırma (Text Classification): DTM, makine öğrenmesi algoritmalarında belge içeriklerinin analiz edilerek önceden tanımlanmış kategorilere atanmasında kullanılır. Bu işlemde, belgelerden elde edilen terim frekansları, sınıflandırıcı algoritmalara girdi olarak sunulur. Böylece, her belgenin içeriğine göre hangi sınıfa ait olduğu belirlenebilir. Bu yöntem, denetimli öğrenme teknikleriyle birlikte sıklıkla kullanılmaktadır.
Konu Modelleme (Topic Modeling): DTM, belge koleksiyonlarındaki örtük (gizli) temaların veya konuların keşfedilmesinde önemli rol oynar. Özellikle büyük veri setlerinde, belgeler arasında hangi kelime gruplarının sık tekrarlandığı analiz edilerek ortak temalar ortaya çıkarılır. Bu işlem, genellikle denetimsiz öğrenme algoritmalarıyla birlikte gerçekleştirilir ve belgelerin hangi konular etrafında gruplaştığı hakkında fikir verir.
Bilgi Erişimi (Information Retrieval): DTM, belge ve sorgular arasındaki benzerlikleri ölçmek amacıyla kullanılır. Kullanıcının bir sorgu girmesi durumunda, sorgu içeriği ile belgelerdeki terimlerin frekansları karşılaştırılarak en uygun belgeler belirlenir. Bu sayede, büyük metin koleksiyonları içerisinde istenen bilgiye hızlı ve etkili bir şekilde ulaşmak mümkün hale gelir. DTM bu süreçte, belge ve sorguların vektör temsilleri üzerinden benzerlik hesaplamalarında temel yapı olarak görev alır.
Belge-Terim Matrisi (DTM) Avantajları
- Basit ve anlaşılır yapı: DTM, temel düzeyde metin verisini sayısallaştırmak için oldukça kolay ve doğrudan bir yöntem sunar.
- Makine öğrenmesi algoritmalarına uyumlu: Sayısal matris yapısı sayesinde DTM, denetimli ve denetimsiz birçok makine öğrenmesi algoritmasıyla doğrudan kullanılabilir.
- Yorumlanabilirlik: Matrisin her hücresi açık bir şekilde belirli bir kelimenin bir belgede ne kadar geçtiğini ifade ettiğinden, sonuçlar insan gözüyle de kolayca incelenebilir.
- Yaygın kullanım ve araç desteği: Python, R, RapidMiner gibi platformlarda DTM oluşturmak için birçok hazır araç ve kütüphane bulunmaktadır (örneğin:
CountVectorizer,TfidfVectorizer,tmpaketi, vb.). - Özellik mühendisliği için temel oluşturur: Daha gelişmiş analizlerde (TF-IDF, LSA, LDA, Word2Vec gibi) kullanılmak üzere ilk adımdır.
Belge-Terim Matrisi (DTM) Sınırlılıkları
- Anlamsal bağlamı göz ardı eder: DTM, kelimeleri bağımsız ögeler olarak değerlendirir ve aralarındaki bağlamı ya da anlam ilişkisini hesaba katmaz. Örneğin, "iyi değil" ve "kötü" ifadeleri farklı şekillerde temsil edilirken, anlam bakımından benzer oldukları dikkate alınmaz.
- Sıralama ve yapısal bilgi kaybı: Cümledeki kelimelerin diziliş sırası, sözdizimsel ilişkiler ve dilbilgisel yapılar tamamen ihmal edilir. Bu durum, özellikle duygu analizi veya karmaşık anlamsal çıkarım gerektiren uygulamalarda sınırlayıcı olabilir.
- Yüksek boyutluluk ve seyrek yapı (sparse matrix): Geniş belge koleksiyonlarında çok sayıda benzersiz kelime bulunur, bu da matrisin boyutunu ciddi şekilde artırır. Bu matrisin büyük kısmı sıfırlardan oluşur (seyrektir), bu da depolama ve işlem süresinde maliyet oluşturur.
- Nesnel ölçüm eksikliği: Terimlerin metin içerisindeki konumu ya da bağlamdaki önem sıralaması dikkate alınmaz; sadece basit frekanslara dayalı bir yapı sunar.
- Gürültüye açıklık: Ön işleme adımlarında yeterince filtreleme yapılmadığında, anlamsız veya nadir kullanılan kelimeler DTM’ye dahil olabilir ve bu da modelin performansını olumsuz etkileyebilir.
Belge-Terim Matrisi (DTM) ile Word Embedding Temsillerinin Karşılaştırılması
Doğal dil işleme alanında metinleri sayısal forma dönüştürmek için kullanılan iki temel yaklaşım vardır: Belge-Terim Matrisi (DTM) ve Word Embedding (Kelime Gömme) yöntemleri. Bu iki yöntem arasında hem yapısal hem de işlevsel farklar bulunur:
| Özellik | Belge-Terim Matrisi (DTM) | Word Embedding (Word2Vec, GloVe, FastText) |
|---|---|---|
| Temsil Türü | Sıklık temelli (count, binary, TF-IDF) | Dağıtımsal temelli, sürekli (dense) vektörler |
| Anlamsal Bilgi | Kelimeler bağımsızdır, anlam ilişkisi içermez | Benzer anlamlı kelimeler vektör uzayında birbirine yakın konumlanır |
| Boyut | Çok yüksek boyutlu ve seyrek (sparse) | Düşük boyutlu ve yoğun (dense) |
| Bağlam Bilgisi | Yoktur (kelimelerin sırası ve çevresi dikkate alınmaz) | Bağlamı dikkate alabilir (özellikle BERT gibi modellerde) |
| Eğitim Gereksinimi | Eğitim gerekmez, doğrudan metinden elde edilir | Gömme vektörlerinin önceden eğitilmesi gerekir |
| Yorumlanabilirlik | Kolay yorumlanabilir (her sütun bir kelimeye karşılık gelir) | Vektör bileşenlerinin anlamı doğrudan gözlemlenemez |
| Kullanım Alanları | Basit metin sınıflandırma, konu modelleme | Anlam benzerliği, ilişki çıkarımı, gelişmiş NLP görevleri |
- DTM, metni yalnızca frekanslar üzerinden sayısallaştırır. Avantajı basitliği ve yorumlanabilirliğidir; ancak anlamsal derinlikten yoksundur.
- Word Embedding yöntemleri ise kelimeleri çok boyutlu anlam uzayında konumlandırarak "kraliçe - kadın + erkek = kral" gibi anlamsal çıkarımlar yapmayı mümkün kılar.
- Gelişmiş görevler için artık genellikle embedding temelli yöntemler tercih edilse de, DTM hâlâ konu modelleme, TF-IDF analizleri ve temel sınıflandırma görevlerinde kullanılmaya devam etmektedir.
Kaynakça
- ^ Flor, Nick V. (9 Mart 2020). "Research Notes: Data Structures for Social Media Machine Learning — The Tweet Term Matrix (TTM) and Tweet Bio-Term Matrix (TBTM)". doi.org. 16 Mart 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Nisan 2025.
- ^ Salton, G.; Wong, A.; Yang, C. S. (Kasım 1975). "A vector space model for automatic indexing". Communications of the ACM. 18 (11): 613-620. doi:10.1145/361219.361220. ISSN 0001-0782.
- ^ Klampanos, Iraklis A. (2 Haziran 2009). "Manning Christopher, Prabhakar Raghavan, Hinrich Schütze: Introduction to information retrieval". Information Retrieval. 12 (5): 609-612. doi:10.1007/s10791-009-9096-x. ISSN 1386-4564.
- ^ "Speech and Language Processing". web.stanford.edu. 16 Haziran 2015 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Nisan 2025.
- ^ Robinson, David; Silge, Julia (14 Haziran 2019). "tidytext: Text Mining using 'dplyr', 'ggplot2', and Other Tidy Tools". CRAN: Contributed Packages. Erişim tarihi: 10 Nisan 2025.
- ^ Benchimol, Jonathan; Kazinnik, Sophia; Saadon, Yossi (Haziran 2022). "Text mining methodologies with R: An application to central bank texts". Machine Learning with Applications. 8: 100286. doi:10.1016/j.mlwa.2022.100286. ISSN 2666-8270.
- ^ Aggarwal, Charu C.; Zhai, ChengXiang (2012), A Survey of Text Classification Algorithms, Springer US, ss. 163-222, erişim tarihi: 11 Nisan 2025
- ^ Ailem, Melissa; Role, François; Nadif, Mohamed (17 Ekim 2015). "Co-clustering Document-term Matrices by Direct Maximization of Graph Modularity". Proceedings of the 24th ACM International on Conference on Information and Knowledge Management. New York, NY, USA: ACM. doi:10.1145/2806416.2806639.
- ^ Bin Raies, Arwa; Mansour, Hicham; Incitti, Roberto; Bajic, Vladimir B. (16 Ekim 2013). "Combining Position Weight Matrices and Document-Term Matrix for Efficient Extraction of Associations of Methylated Genes and Diseases from Free Text". PLoS ONE. 8 (10): e77848. doi:10.1371/journal.pone.0077848. ISSN 1932-6203.
- ^ Harish, B. S.; Guru, D. S.; Manjunath, S.; Dinesh, R. (2010), Cluster Based Symbolic Representation and Feature Selection for Text Classification, Springer Berlin Heidelberg, ss. 158-166, erişim tarihi: 11 Nisan 2025
- ^ Belford, Mark; Mac Namee, Brian; Greene, Derek (Ocak 2018). "Stability of topic modeling via matrix factorization". Expert Systems with Applications. 91: 159-169. doi:10.1016/j.eswa.2017.08.047. ISSN 0957-4174.
- ^ Berry, Michael W.; Drmac, Zlatko; Jessup, Elizabeth R. (Ocak 1999). "Matrices, Vector Spaces, and Information Retrieval". SIAM Review. 41 (2): 335-362. doi:10.1137/s0036144598347035. ISSN 0036-1445.
- ^ Klampanos, Iraklis A. (2 Haziran 2009). "Manning Christopher, Prabhakar Raghavan, Hinrich Schütze: Introduction to information retrieval". Information Retrieval. 12 (5): 609-612. doi:10.1007/s10791-009-9096-x. ISSN 1386-4564.
- ^ Keselj, Vlado (Eylül 2009). "Speech and Language Processing (second edition) Daniel Jurafsky and James H. Martin (Stanford University and University of Colorado at Boulder) Pearson Prentice Hall, 2009, xxxi+988 pp; hardbound, ISBN 978-0-13-187321-6, $115.00". Computational Linguistics. 35 (3): 463-466. doi:10.1162/coli.b09-001. ISSN 0891-2017.
- ^ Lakshmi, R.; Baskar, S. (2021). "Efficient text document clustering with new similarity measures". International Journal of Business Intelligence and Data Mining. 18 (1): 49. doi:10.1504/ijbidm.2021.111741. ISSN 1743-8187.
- ^ Turney, P. D.; Pantel, P. (27 Şubat 2010). "From Frequency to Meaning: Vector Space Models of Semantics". Journal of Artificial Intelligence Research. 37: 141-188. doi:10.1613/jair.2934. ISSN 1076-9757.
- ^ Mouselimis, Lampros (14 Mayıs 2021). "fastText: Efficient Learning of Word Representations and Sentence Classification". CRAN: Contributed Packages. Erişim tarihi: 11 Nisan 2025.
- ^ Pennington, Jeffrey; Socher, Richard; Manning, Christopher (2014). "Glove: Global Vectors for Word Representation". Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP). Stroudsburg, PA, USA: Association for Computational Linguistics. doi:10.3115/v1/d14-1162.
- ^ Sienicki, Krzysztof (2 Aralık 2024). "Comment on the Paper Titled 'The Origin of Quantum Mechanical Statistics: Insights from Research on Human Language' (arXiv preprint arXiv:2407.14924, 2024)". doi.org. Erişim tarihi: 11 Nisan 2025.
- ^ Word embedding (İngilizce), 30 Mart 2025, erişim tarihi: 11 Nisan 2025
wikipedia, wiki, viki, vikipedia, oku, kitap, kütüphane, kütübhane, ara, ara bul, bul, herşey, ne arasanız burada,hikayeler, makale, kitaplar, öğren, wiki, bilgi, tarih, yukle, izle, telefon için, turk, türk, türkçe, turkce, nasıl yapılır, ne demek, nasıl, yapmak, yapılır, indir, ücretsiz, ücretsiz indir, bedava, bedava indir, mp3, video, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, resim, müzik, şarkı, film, film, oyun, oyunlar, mobil, cep telefonu, telefon, android, ios, apple, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, pc, web, computer, bilgisayar
Bu madde Vikipedi bicem el kitabina uygun degildir Maddeyi Vikipedi standartlarina uygun bicimde duzenleyerek Vikipedi ye katkida bulunabilirsiniz Gerekli duzenleme yapilmadan bu sablon kaldirilmamalidir Nisan 2025 Belge Terim Matrisi DTM bir belge koleksiyonundaki terimlerin kelimelerin gecis sikligini matematiksel olarak ifade eden bir matristir Bu yapi dogal dil isleme NLP ve bilgi erisimi information retrieval alanlarinda temel bir kavram olarak kullanilir DTM belgeler ile terimler arasindaki iliskiyi gostermek amaciyla olusturulur Bu matriste her satir bir belgeyi her sutun ise bir terimi temsil eder Hucrelerdeki degerler ise ilgili terimin o belgede kac kez gectigini yani frekansini sikligini gosterir Belge Terim Matrisi DTM TarihcesiBelge Terim Matrisi DTM kokleri 1960 li yillara dayanan bilgi erisimi information retrieval alaninin temel yapi taslarindan biridir DTM nin teorik altyapisi vektor uzay modeli Vector Space Model ile ortaya cikmistir Bu model metinleri ve sorgulari cok boyutlu vektorler olarak temsil etme fikrine dayanir ve ilk kez 1975 yilinda Gerard Salton tarafindan onerilmistir Salton un gelistirdigi bu yaklasim belgelerin icerdigi terimlere gore sayisal olarak temsil edilmesini mumkun kilarak metinlerin karsilastirilabilir ve islenebilir hale gelmesini saglamistir Vektor uzay modeli cercevesinde gelistirilen DTM her satirin bir belgeyi her sutunun ise bir terimi temsil ettigi iki boyutlu bir matristir Baslangicta bilgi erisim sistemlerinde belgeler arasinda benzerlik hesaplamak ve etkili arama sonuclari sunmak amaciyla kullanilan bu yapi zamanla dogal dil isleme NLP makine ogrenmesi ve metin madenciligi gibi alanlarda da yaygin olarak kullanilmaya baslanmistir Gunumuzde DTM metin siniflandirma konu modelleme duygu analizi ve otomatik ozetleme gibi bircok uygulamada temel bir arac olarak kullanilmaktadir Ayrica TF IDF gibi agirliklandirma tekniklerinin gelistirilmesiyle birlikte DTM daha etkili hale getirilmis ve belgeler arasindaki anlamsal iliskileri daha dogru yansitir bir yapiya ulasmistir Belge Terim Matrisi DTM YapisiSatirlar Her satir belge koleksiyonundaki bir belgeyi temsil eder Sutunlar Her sutun koleksiyonda yer alan bir terimi kelime ya da kelime obegini temsil eder Hucreler Her hucre ilgili terimin o satira karsilik gelen belgede kac kez gectigini yani frekansini sikligini gosterir Bu yapi sayesinde metin verileri sayisal bir matris formatinda temsil edilerek analiz ve makine ogrenmesi algoritmalari icin uygun hale getirilir Belge Terim Matrisi DTM Olusturma Sureci1 Veri On Isleme Preprocessing Ham metin verileri analiz edilebilir ve sayisallastirilabilir bir forma getirilmeden once cesitli temizlik ve donusturme islemlerinden gecirilir Bu adim DTM nin dogrulugunu ve analizlerdeki basarisini dogrudan etkiler Tokenization Parcalama Metin anlamli analiz birimlerine kelimelere veya terimlere bolunur Ornegin bir cumle bosluk veya noktalama isaretlerine gore kelimelere ayrilir Stopword Removal Yaygin Kelimelerin Cikarilmasi ve bir ile ama gibi sik kullanilan ancak anlam tasimayan kelimeler cikarilir Bu islem veri setini sadelestirir ve anlamli terimlere odaklanmayi saglar Stemming Yuzeysel olarak kelimeleri kok haline indirger ornegin kitaplar kitap Lemmatization Dil bilgisi kurallarina uygun sekilde dogru kelime kokunu bulur ornegin kosuyor kosmak 2 Vektorlestirme Vectorization On isleme tamamlandiktan sonra kelime verileri sayisal forma donusturulerek DTM yapisi olusturulur Bu asamada her belgenin icerdigi terimler ve bu terimlerin sikliklari belirlenir Farkli vektorlestirme yontemleri kullanilabilir Frekans Temelli Count Her terimin ilgili belgede kac kez gectigi sayilir ve hucre degeri buna gore belirlenir Binary Ikili Bir terim belgede varsa hucreye 1 yoksa 0 degeri yazilir Bu yontem yalnizca varlik bilgisiyle ilgilenir TF IDF Term Frequency Inverse Document Frequency Terimin sadece bir belgede kac kez gectigi degil ayni zamanda tum belgeler arasindaki ayirt ediciligi de hesaba katilarak agirlikli bir deger atanir Bu yontem metinlerdeki onemli terimlerin one cikarilmasini saglar Belge Terim Matrisi DTM TurleriIkili DTM Binary DTM Bu tur DTM belgede bir terimin varligini veya yoklugunu temsil eder Matrisin hucrelerinde yalnizca 0 ve 1 degerleri bulunur Eger belirli bir terim belgede geciyorsa hucre degeri 1 gecmiyorsa 0 olarak kaydedilir Bu yontem ozellikle kelimenin sadece bulunup bulunmadigina odaklanilan analizlerde tercih edilir Agirlikli DTM Weighted DTM Bu tur DTM bir terimin belgede ne kadar onemli veya ne kadar sik gectigini gosterir Hucrelerdeki degerler terimlerin belge icindeki frekansini ya da onem duzeyini yansitir Bu onem duzeyi ham frekans normalize edilmis degerler veya TF IDF Term Frequency Inverse Document Frequency gibi cesitli agirliklandirma yontemleriyle hesaplanabilir Agirlikli DTM daha hassas ve icerik odakli analizlerde kullanilir Belge Terim Matrisi DTM Kullanim AlanlariMetin Siniflandirma Text Classification DTM makine ogrenmesi algoritmalarinda belge iceriklerinin analiz edilerek onceden tanimlanmis kategorilere atanmasinda kullanilir Bu islemde belgelerden elde edilen terim frekanslari siniflandirici algoritmalara girdi olarak sunulur Boylece her belgenin icerigine gore hangi sinifa ait oldugu belirlenebilir Bu yontem denetimli ogrenme teknikleriyle birlikte siklikla kullanilmaktadir Konu Modelleme Topic Modeling DTM belge koleksiyonlarindaki ortuk gizli temalarin veya konularin kesfedilmesinde onemli rol oynar Ozellikle buyuk veri setlerinde belgeler arasinda hangi kelime gruplarinin sik tekrarlandigi analiz edilerek ortak temalar ortaya cikarilir Bu islem genellikle denetimsiz ogrenme algoritmalariyla birlikte gerceklestirilir ve belgelerin hangi konular etrafinda gruplastigi hakkinda fikir verir Bilgi Erisimi Information Retrieval DTM belge ve sorgular arasindaki benzerlikleri olcmek amaciyla kullanilir Kullanicinin bir sorgu girmesi durumunda sorgu icerigi ile belgelerdeki terimlerin frekanslari karsilastirilarak en uygun belgeler belirlenir Bu sayede buyuk metin koleksiyonlari icerisinde istenen bilgiye hizli ve etkili bir sekilde ulasmak mumkun hale gelir DTM bu surecte belge ve sorgularin vektor temsilleri uzerinden benzerlik hesaplamalarinda temel yapi olarak gorev alir Belge Terim Matrisi DTM AvantajlariBasit ve anlasilir yapi DTM temel duzeyde metin verisini sayisallastirmak icin oldukca kolay ve dogrudan bir yontem sunar Makine ogrenmesi algoritmalarina uyumlu Sayisal matris yapisi sayesinde DTM denetimli ve denetimsiz bircok makine ogrenmesi algoritmasiyla dogrudan kullanilabilir Yorumlanabilirlik Matrisin her hucresi acik bir sekilde belirli bir kelimenin bir belgede ne kadar gectigini ifade ettiginden sonuclar insan gozuyle de kolayca incelenebilir Yaygin kullanim ve arac destegi Python R RapidMiner gibi platformlarda DTM olusturmak icin bircok hazir arac ve kutuphane bulunmaktadir ornegin CountVectorizer TfidfVectorizer tm paketi vb Ozellik muhendisligi icin temel olusturur Daha gelismis analizlerde TF IDF LSA LDA Word2Vec gibi kullanilmak uzere ilk adimdir Belge Terim Matrisi DTM SinirliliklariAnlamsal baglami goz ardi eder DTM kelimeleri bagimsiz ogeler olarak degerlendirir ve aralarindaki baglami ya da anlam iliskisini hesaba katmaz Ornegin iyi degil ve kotu ifadeleri farkli sekillerde temsil edilirken anlam bakimindan benzer olduklari dikkate alinmaz Siralama ve yapisal bilgi kaybi Cumledeki kelimelerin dizilis sirasi sozdizimsel iliskiler ve dilbilgisel yapilar tamamen ihmal edilir Bu durum ozellikle duygu analizi veya karmasik anlamsal cikarim gerektiren uygulamalarda sinirlayici olabilir Yuksek boyutluluk ve seyrek yapi sparse matrix Genis belge koleksiyonlarinda cok sayida benzersiz kelime bulunur bu da matrisin boyutunu ciddi sekilde artirir Bu matrisin buyuk kismi sifirlardan olusur seyrektir bu da depolama ve islem suresinde maliyet olusturur Nesnel olcum eksikligi Terimlerin metin icerisindeki konumu ya da baglamdaki onem siralamasi dikkate alinmaz sadece basit frekanslara dayali bir yapi sunar Gurultuye aciklik On isleme adimlarinda yeterince filtreleme yapilmadiginda anlamsiz veya nadir kullanilan kelimeler DTM ye dahil olabilir ve bu da modelin performansini olumsuz etkileyebilir Belge Terim Matrisi DTM ile Word Embedding Temsillerinin KarsilastirilmasiDogal dil isleme alaninda metinleri sayisal forma donusturmek icin kullanilan iki temel yaklasim vardir Belge Terim Matrisi DTM ve Word Embedding Kelime Gomme yontemleri Bu iki yontem arasinda hem yapisal hem de islevsel farklar bulunur Ozellik Belge Terim Matrisi DTM Word Embedding Word2Vec GloVe FastText Temsil Turu Siklik temelli count binary TF IDF Dagitimsal temelli surekli dense vektorlerAnlamsal Bilgi Kelimeler bagimsizdir anlam iliskisi icermez Benzer anlamli kelimeler vektor uzayinda birbirine yakin konumlanirBoyut Cok yuksek boyutlu ve seyrek sparse Dusuk boyutlu ve yogun dense Baglam Bilgisi Yoktur kelimelerin sirasi ve cevresi dikkate alinmaz Baglami dikkate alabilir ozellikle BERT gibi modellerde Egitim Gereksinimi Egitim gerekmez dogrudan metinden elde edilir Gomme vektorlerinin onceden egitilmesi gerekirYorumlanabilirlik Kolay yorumlanabilir her sutun bir kelimeye karsilik gelir Vektor bilesenlerinin anlami dogrudan gozlemlenemezKullanim Alanlari Basit metin siniflandirma konu modelleme Anlam benzerligi iliski cikarimi gelismis NLP gorevleriDTM metni yalnizca frekanslar uzerinden sayisallastirir Avantaji basitligi ve yorumlanabilirligidir ancak anlamsal derinlikten yoksundur Word Embedding yontemleri ise kelimeleri cok boyutlu anlam uzayinda konumlandirarak kralice kadin erkek kral gibi anlamsal cikarimlar yapmayi mumkun kilar Gelismis gorevler icin artik genellikle embedding temelli yontemler tercih edilse de DTM hala konu modelleme TF IDF analizleri ve temel siniflandirma gorevlerinde kullanilmaya devam etmektedir Kaynakca Flor Nick V 9 Mart 2020 Research Notes Data Structures for Social Media Machine Learning The Tweet Term Matrix TTM and Tweet Bio Term Matrix TBTM doi org 16 Mart 2020 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 10 Nisan 2025 Salton G Wong A Yang C S Kasim 1975 A vector space model for automatic indexing Communications of the ACM 18 11 613 620 doi 10 1145 361219 361220 ISSN 0001 0782 Klampanos Iraklis A 2 Haziran 2009 Manning Christopher Prabhakar Raghavan Hinrich Schutze Introduction to information retrieval Information Retrieval 12 5 609 612 doi 10 1007 s10791 009 9096 x ISSN 1386 4564 Speech and Language Processing web stanford edu 16 Haziran 2015 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 10 Nisan 2025 Robinson David Silge Julia 14 Haziran 2019 tidytext Text Mining using dplyr ggplot2 and Other Tidy Tools CRAN Contributed Packages Erisim tarihi 10 Nisan 2025 Benchimol Jonathan Kazinnik Sophia Saadon Yossi Haziran 2022 Text mining methodologies with R An application to central bank texts Machine Learning with Applications 8 100286 doi 10 1016 j mlwa 2022 100286 ISSN 2666 8270 Aggarwal Charu C Zhai ChengXiang 2012 A Survey of Text Classification Algorithms Springer US ss 163 222 erisim tarihi 11 Nisan 2025 Ailem Melissa Role Francois Nadif Mohamed 17 Ekim 2015 Co clustering Document term Matrices by Direct Maximization of Graph Modularity Proceedings of the 24th ACM International on Conference on Information and Knowledge Management New York NY USA ACM doi 10 1145 2806416 2806639 Bin Raies Arwa Mansour Hicham Incitti Roberto Bajic Vladimir B 16 Ekim 2013 Combining Position Weight Matrices and Document Term Matrix for Efficient Extraction of Associations of Methylated Genes and Diseases from Free Text PLoS ONE 8 10 e77848 doi 10 1371 journal pone 0077848 ISSN 1932 6203 Harish B S Guru D S Manjunath S Dinesh R 2010 Cluster Based Symbolic Representation and Feature Selection for Text Classification Springer Berlin Heidelberg ss 158 166 erisim tarihi 11 Nisan 2025 Belford Mark Mac Namee Brian Greene Derek Ocak 2018 Stability of topic modeling via matrix factorization Expert Systems with Applications 91 159 169 doi 10 1016 j eswa 2017 08 047 ISSN 0957 4174 Berry Michael W Drmac Zlatko Jessup Elizabeth R Ocak 1999 Matrices Vector Spaces and Information Retrieval SIAM Review 41 2 335 362 doi 10 1137 s0036144598347035 ISSN 0036 1445 Klampanos Iraklis A 2 Haziran 2009 Manning Christopher Prabhakar Raghavan Hinrich Schutze Introduction to information retrieval Information Retrieval 12 5 609 612 doi 10 1007 s10791 009 9096 x ISSN 1386 4564 Keselj Vlado Eylul 2009 Speech and Language Processing second edition Daniel Jurafsky and James H Martin Stanford University and University of Colorado at Boulder Pearson Prentice Hall 2009 xxxi 988 pp hardbound ISBN 978 0 13 187321 6 115 00 Computational Linguistics 35 3 463 466 doi 10 1162 coli b09 001 ISSN 0891 2017 Lakshmi R Baskar S 2021 Efficient text document clustering with new similarity measures International Journal of Business Intelligence and Data Mining 18 1 49 doi 10 1504 ijbidm 2021 111741 ISSN 1743 8187 Turney P D Pantel P 27 Subat 2010 From Frequency to Meaning Vector Space Models of Semantics Journal of Artificial Intelligence Research 37 141 188 doi 10 1613 jair 2934 ISSN 1076 9757 Mouselimis Lampros 14 Mayis 2021 fastText Efficient Learning of Word Representations and Sentence Classification CRAN Contributed Packages Erisim tarihi 11 Nisan 2025 Arsivlenmesi gereken baglantiya sahip kaynak sablonu iceren maddeler link Pennington Jeffrey Socher Richard Manning Christopher 2014 Glove Global Vectors for Word Representation Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing EMNLP Stroudsburg PA USA Association for Computational Linguistics doi 10 3115 v1 d14 1162 Sienicki Krzysztof 2 Aralik 2024 Comment on the Paper Titled The Origin of Quantum Mechanical Statistics Insights from Research on Human Language arXiv preprint arXiv 2407 14924 2024 doi org Erisim tarihi 11 Nisan 2025 Arsivlenmesi gereken baglantiya sahip kaynak sablonu iceren maddeler link Word embedding Ingilizce 30 Mart 2025 erisim tarihi 11 Nisan 2025