Skip to main content

Türkçe doğal dil işleme araçları

Project description

PYTHON TÜRKÇE DOĞAL DİL İŞLEME - TURKISH NLP

TÜRKÇE İÇİN DOĞAL DİL İŞLEME ARAÇLARI

Klasör yapısı ve kullanılabilecek tüm komutlar için Türkçe Doğal Dil işleme Wiki sayfasını inceleyebilirsiniz.

İletişim :

trnlp2020@gmail.com

Kurulum :

$ pip install trnlp

yada,

trnlp klasörünü Python'un kurulu olduğu dizin içerisinde \Lib\site-packages\ dizininin içine kopyalamanız yeterlidir.

Ne Python ne de Türkçe dilbigim çok iyi olmamasına rağmen hobi olarak yazdığım birkaç kodu sizlerle paylaşmak istedim. Kod ve dilbilgisi kuralları ile ilgili yaptığım yanlışlar için öneri ve uyarılarınızı bekliyorum. İlk başta ilgim bir yazılım dili öğrenmek üzerineydi. Biraz araştırmadan sonra Python öğrenmeye karar verdim. Doğal dil işleme konusuna merakım ise makine öğrenmesi çalışmalarını araştırırken oluştu. Yazılım dili öğrenirken bir projeye başlamanın faydalı olacağı fikrini benimsediğim için böyle bir projeye başladım. Bu konuda yapılmış iyi çalışmalar var. Az önce de belirttiğim gibi benim niyetim kendimi geliştirmek. Yanında az da olsa birkaç kişiye faydam dokunursa ne ala...

Lisans olarak GNU Genel Kamu Lisansı v3.0 kullanmayı tercih ettim. Yani kısaca Lisans ve telif hakkı bildirimi yapılması, kodda yapılan değişikliklerin belgelendirilmesi, kaynak kodunun açık ve kullanılabilir olması ve aynı lisans altında yayınlanması şartları ile her şekilde kullanımı serbesttir ve yazılım ile ilgili hiçbir garanti verilmez. Gerekli tüm bilgiler zaten LICENSE.txt dosyasında ayrıntılı bir şekilde yazılmıştır.

Eminim bu konularda bilgisi benden çok daha iyi olan arkadaşlar bu paylaşımları bir üst seviyeye çıkarmamda bana yardımcı olabilirler. Hobi olarak başladığım bu işin faydalı olması dileği ile...

trnlp her işlem için bir sözlüğe ihtiyaç duyar. trnlp'yi indirdiğinizde bu sözlüklerde beraberinde gelmiş olacaktır. Şu an için sözlüklerde bir değişiklik yapma ya da sözlüğe ekleme yapma özelliği bulunmamaktadır. Tüm sözlükler .pickle dosyası olarak kaydedilmiş ve erişime açıktır. Gelecek versiyonda sözlüğe veri ekleme özelliğini de eklemeyi düşünüyorum. Yine de gerekli sözlük formatına bağlı kalmak kaydı ile manuel değişiklikler yapılabilir.

Her bölüm için ayrıntılı anlatımlar ilgili wiki sayfasında mevcuttur.

Benim bilgisayarımda (İntel i5-2450M işlemci 4GB Bellek) kelime uzunluklarına bağlı olarak 1 saniyede yapılabilen analiz sayısı 2250 ile 3000 arasında değişmektedir.

Projenin İçeriği :

  • Sözlük hazırlanması. + YAPILDI (Testler sırasında düzenlemeler yapılacak)
  • Heceleme algoritması + YAPILDI
  • Türkçe ses uyumları kontrolü + YAPILDI
  • Kelime bazlı kök/gövde ve eklerin bulunması + YAPILDI (Testler sırasında düzenlemeler yapılacak)
  • Cümle ayırma. + YAPILDI (Testler sırasında düzenlemeler yapılacak)
  • Yanlış yazılan kelimelerin bulunması ve doğru yazımına dair öneride bulunulması yada otomatik olarak düzeltilmesi. YAPILDI (Testler sırasında düzenlemeler yapılacak)
  • Eklerin ve ek kontrollerinin düzeltilmesi.
  • Paket oluşturma. + YAPILDI (Testler sırasında düzenlemeler yapılacak)
  • Cümle analizi yapılması ve cümlenin öğelerine ayrılması.

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

trnlp-0.2.3a0.tar.gz (10.1 MB view details)

Uploaded Source

File details

Details for the file trnlp-0.2.3a0.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: trnlp-0.2.3a0.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 10.1 MB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/3.2.0 pkginfo/1.5.0.1 requests/2.22.0 setuptools/47.3.1 requests-toolbelt/0.9.1 tqdm/4.32.1 CPython/3.7.3

File hashes

Hashes for trnlp-0.2.3a0.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 328002f202f8591eb406bc2c2ff8c3f426d3323cadfe8415d1ac3ca16823b3cc
MD5 35122e8e4f388fc3450b878078faefa6
BLAKE2b-256 8105ec3821b7e89be7288308a528be127ddc238a3801f30cb538e6c32fb14f63

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Datadog Monitoring Fastly Fastly CDN Google Google Download Analytics Microsoft Microsoft PSF Sponsor Pingdom Pingdom Monitoring Sentry Sentry Error logging StatusPage StatusPage Status page