Turkish NLP aims to comprehend, analyze, and generate meaningful insights from Turkish texts using computational and linguistic techniques. Turkish NLP studies include a significant focus on text summarization. Text summarization is a vital NLP task that aims to generate a concise and coherent summary of a longer piece of text, capturing its main points and key information.
In the context of Turkish NLP, researchers and developers have been exploring various techniques and methodologies to address text summarization challenges. These methods can be broadly categorized into two main types: extractive summarization and abstractive summarization.
Extractive Summarization: This approach involves selecting and extracting the most important sentences or phrases from the original text to create a summary. The selected content is usually extracted based on criteria like sentence importance, relevance, and coherence. Extractive summarization methods often involve algorithms like TextRank or PageRank, which adapt the concept of graph-based ranking to identify important sentences in the text.
Abstractive Summarization: In contrast to extractive summarization, abstractive summarization involves generating a summary that may not use the exact words or phrases from the original text but captures the main ideas in a human-like manner. Abstractive methods utilize natural language generation techniques, often employing deep learning models like Recurrent Neural Networks (RNNs), Long Short-Term Memory (LSTM) networks, or Transformer-based models like GPT (Generative Pre-trained Transformer).
Turkish NLP researchers have been exploring these approaches and adapting them to the Turkish language. They face unique challenges due to Turkish's specific linguistic features, such as agglutination and rich morphology. As a result, some studies may focus on adapting existing summarization models for Turkish, while others might propose novel approaches tailored to the language's characteristics.
The ultimate goal of these studies is to develop effective and accurate text summarization systems that can automatically generate coherent and informative summaries, enabling users to quickly grasp the content of large volumes of text without having to read the entire document. This has various applications in areas like information retrieval, document summarization, and content curation, making it an essential component of Turkish NLP research.
In this study, four different extractive methods have been utilized. You can examine the applications of TF-idf, LSA, LDA, and Textrank algorithms in Python files. Please feel free to ask any questions you may have.
Contact : Linkedin
Türkçe NLP çalışmaları, Türkçe dilinde yapılan Doğal Dil İşleme (DDİ) alanındaki araştırmaları ve uygulamaları kapsar. Türkçe NLP, metinleri anlama, analiz etme ve özetleme gibi görevler üzerinde çalışır.
Özellikle metin özetleme, Türkçe NLP çalışmalarında önemli bir odak noktasıdır. Metin özetleme, uzun bir metinden ana noktaları ve temel bilgileri yakalayarak kısa ve tutarlı bir özet oluşturma amacını taşır.
Türkçe NLP bağlamında, araştırmacılar ve geliştiriciler, metin özetleme zorluklarına çeşitli teknikler ve yöntemlerle çözüm ararlar. Bu yöntemler genellikle iki ana kategori altında incelenir:
Çıkarıma Dayalı Özetleme: Bu yöntem, orijinal metinden en önemli cümleleri veya ifadeleri seçip çıkararak özet oluşturmayı içerir. Seçilen içerik, cümle önemine, ilgili olma durumuna ve tutarlılık gibi kriterlere göre belirlenir. Çıkarsama temelli özetleme yöntemleri genellikle TextRank veya PageRank gibi algoritmaları kullanır ve metindeki önemli cümleleri tanımlamak için graf tabanlı sıralama kavramını adapte eder.
Yorumlamaya Dayalı Özetleme: Çıkarsama temelli özetlemeyle karşılaştırıldığında, özdeştirici özetleme, orijinal metindeki kelimeleri veya ifadeleri tam olarak kullanmaya gerek kalmadan ana fikirleri insan benzeri bir şekilde yakalamayı amaçlar. Özdeştirici yöntemler, genellikle Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN), Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağları veya GPT (Önceden Eğitilmiş Çevrimdışı Dönüştürücü) gibi Transformer tabanlı modeller gibi derin öğrenme modellerini kullanarak doğal dil oluşturma tekniklerini uygular.
Türkçe NLP araştırmacıları, bu yöntemleri Türkçe'ye uyarlama ve dilin özelliklerine göre özelleştirme konusunda çeşitli zorluklarla karşılaşırlar. Türkçe'nin yapısında bulunan eklemeli yapı ve zengin morfoloji gibi özellikler nedeniyle bazı çalışmalar, Türkçe için mevcut özetleme modellerini adapte etmeye odaklanırken, diğerleri dilin özelliklerine uygun yeni yöntemler önermeyi hedefler.
Bu çalışmaların temel amacı, etkili ve doğru metin özetleme sistemleri geliştirmektir. Bu sistemler, kullanıcıların uzun metinlerin tamamını okumadan içeriği hızlı bir şekilde kavramasını sağlayacak kısa ve öz özetler oluşturabilmelidir. Bu özetleme yöntemlerinin bilgi çıkarma, metin özetleme ve içerik düzenleme gibi çeşitli alanlarda uygulamaları bulunur ve bu nedenle Türkçe NLP araştırmaları için önemli bir bileşeni oluşturur.
Bu çalışmada , 4 farklı extractive method kullanılmıştır. TF-idf, LSA,LDA xe textrank algoritmalarının uygulamalarını python dosyalarında inceleyebilirsiniz, sorunuz için lütfen tereddüt etmeyin.
İletişim : Linkedin