Natural Language Toolkit (NLTK) - Bu, təbii dilin işlənməsi (Natural Language Processing - NLP) üçün Python dilində yazılmış geniş və çox funksiyalı açıq mənbəli bir proqram kitabxanası. Mahiyyəti NLTK, dilin təhlili və işlənməsi sahəsində tədqiqatçılar, təhsilçilər, inkişaf etdiricilər və data elmçiləri üçün əsas alətlərdən biri olaraq qəbul edilir. NLTK, müxtəlif dil təhlili tapşırıqlarını yerinə yetirə bilən çoxsaylı alqoritmlər, resurslar, verilənlər bazaları və vasitələr təqdim edir. Bu kitabxana həmçinin təbii dilin işlənməsi ilə bağlı çoxsaylı dərsliklər və təlimatlar da təmin edir ki, bu da onu yeni başlayanlar üçün olduqca əlverişli edir. Tarix Kitabxana 2001-ci ildə Steven Bird və Edward Loper tərəfindən yaradılıb və o vaxtdan bəri NLP sahəsindəki ən əhəmiyyətli alətlərdən biri halına gəlib. Xüsusiyyətlər 1. Dil prosesləri (Text Processing) - Mətnin bölünməsi: Mətnin sətirlərə, cümlələrə və sözlərə bölünməsi üçün alətlər təqdim edir. Cümlə və sözlərin bölünməsi (tokenization) NLP-də əhəmiyyətli bir mərhələdir. - Part-of-Speech Tagging (POS Tagging): Söz növlərinin (isim, fel, sifət, və s.) təyin edilməsi. Bu, mətnin strukturunu başa düşmək üçün vacibdir. - Lemmatization və Stemming: Lemmatization, sözün əsas formasını (lema) tapmağa çalışır, məsələn, "running" sözünü "run" şəklində dəyişdirir. Stemming sözün kökünü tapmağa çalışır, məsələn, "running" və "runner" sözlərini "run" kökündə qısaldır. 2. Sentiment təhlili: Mətnlərdən duyğuların (sentiment) analizini etmək üçün alətlər təmin edir. Bu, sosial media yazıları, müştəri rəyləri və digər mətnlərdəki emosional tonları təhlil etməyə imkan verir. 3. Mətnin anlamı və semantika: - Named Entity Recognition (NER): Mətnlərdə şəxslərin, yerlərin, təşkilatların və digər xüsusi adların tanınması. - WordNet: NLTK, WordNet verilənlər bazasına daxil olan bir çox dil resursunu təklif edir. WordNet, sözlər arasındakı əlaqələri və sinonimləri təhlil etməyə kömək edir. 4. Syntax və semantik təhlil: - Sözlərin və cümlələrin sintaktik analizi: NLTK, cümlələrin strukturlarını və qrammatik əlaqələrini anlamağa kömək edən alqoritmalar təqdim edir. - Dependency parsing: Bu alqoritm, cümlədəki sözlər arasındakı münasibətləri müəyyən edərək, mətnin mənasını başa düşmək üçün istifadə olunur. 5. Məlumat bazaları (Corpora): NLTK, çoxsaylı təbii dil məlumat bazalarını (corpora) təqdim edir ki, bu da təbii dilin işlənməsi üçün tədqiqat və inkişaf işlərini asanlaşdırır. Bu məlumat bazaları mətndən müxtəlif növ məlumat çıxarmağa kömək edir və çoxsaylı dil tapşırıqları üçün istifadə edilə bilər. 6. Mətnin sinifləndirilməsi: NLTK, mətnlərin müxtəlif kateqoriyalara bölünməsi üçün müxtəlif alqoritmalar təqdim edir. 7. Qrafik vizualizasiya: NLTK, dil təhlili nəticələrinin vizuallaşdırılması üçün müxtəlif alətlər təqdim edir. Bu, istifadəçilərə mətnin strukturlarını və əlaqələrini daha yaxşı başa düşməyə kömək edir. 8. Maşın tərcüməsi: NLTK, müxtəlif dillər arasında tərcümə əməliyyatları aparmaq üçün funksiyalar təqdim edir, amma bu sahədə digər daha optimallaşdırılmış alətlər (məsələn, OpenNMT, Google Translate API) ilə müqayisədə NLTK-nin məhdudiyyətləri ola bilər. NLTK quraşdırılması üçün "pip install nltk" kod sətrindən istifadə edilir. NLTK-nin performansı sadə tapşırıqlar üçün çox yaxşıdır. Lakin daha mürəkkəb və böyük verilənlər üzərində işləyərkən, digər daha sürətli alətlərdən (məsələn, spaCy) daha aşağı performans göstərə bilər. NLTK daha çox təhsil və prototipləmə məqsədli kitabxana olaraq nəzərdə tutulub.

İstinadlar

https://en.wikipedia.org/wiki/Natural_Language_Toolkit

https://www.nltk.org/

https://www.geeksforgeeks.org/introduction-to-nltk-tokenization-stemming-lemmatization-pos-tagging/

https://www.researchgate.net/publication/220482883_NLTK_the_Natural_Language_Toolkit

https://www.javatpoint.com/natural-language-toolkit

https://realpython.com/nltk-nlp-python/

https://pypi.org/project/nltk/

https://arxiv.org/abs/cs/0205028

https://www.google.com/imgres?q=Natural%20Language%20Toolkit&imgurl=https%3A%2F%2Fdevopedia.org%2Fimages%2Farticle%2F230%2F2558.1572188230.png&imgrefurl=https%3A%2F%2Fdevopedia.org%2Fnatural-language-toolkit&docid=JNP7AqPdv1nCVM&tbnid=C2FGsvbH2JhijM&vet=12ahUKEwid0ezS7JqLAxXDGhAIHXatOH0QM3oECE4QAA..i&w=1805&h=1138&hcb=2&ved=2ahUKEwid0ezS7JqLAxXDGhAIHXatOH0QM3oECE4QAA

https://data-flair.training/blogs/nltk-python-tutorial/

https://devopedia.org/natural-language-toolkit

https://soumenatta.medium.com/beginners-guide-to-natural-language-processing-nlp-with-python-and-nltk-a225cb7997e0

https://www.analyticssteps.com/blogs/nltk-python-tutorial-beginners

https://www.softobotics.com/blogs/python-nltk-getting-started-with-natural-language-processing/

https://www.projectpro.io/article/nltk/846

https://fernandorodrigues.pro/using-python-nltk-natural-language-toolkit/

https://clay-atlas.com/blog/2019/07/30/nlp-python-cn-nltk-kit/

https://sourceforge.net/projects/nltk/

https://github.com/nltk/nltk/blob/develop/LICENSE.txt

https://www.nltk.org/book/ch00.html

Tarix : 29 yanvar 2025

Əksi qeyd olunmayıbsa, bu məzmun CC BY-SA 4.0 çərçivəsində yayımlanır.