Metin Sınıflandırma (Text Classification)

Metin sınıflandırma nedir?

Metin sınıflandırma, bir metne önceden tanımlı bir etiket atama işi. "Bu yorum olumlu mu olumsuz mu?", "Bu e-posta spam mı?", "Bu haber hangi kategoride?" — hepsi birer sınıflandırma problemi. Model metni okur ve olası etiketleri güven skorlarıyla birlikte döndürür.

Aslında yapay zekanın en eski ve en yaygın görevlerinden biri. Duygu analizi, konu etiketleme, dil tespiti, spam filtreleme... arka planda hepsi aynı mantıkla çalışır.

Nasıl çalışır?

Metin önce sayısal bir temsile (embedding) dönüştürülür, sonra bir sınıflandırıcı katman her etiket için olasılık üretir. "Hugging Face'i seviyorum!" cümlesine model POZİTİF 0.90, NÖTR 0.10, NEGATİF 0.00 gibi skorlar verir; en yüksek skorlu etiket seçilir.

Modeller genelde önceden eğitilmiş bir dil modelinin (BERT gibi) belirli etiketler için fine-tuning edilmesiyle kurulur. Başarı accuracy, precision, recall ve F1 skoruyla ölçülür.

Bir alt tür de Natural Language Inference (NLI): modele bir öncül ve bir hipotez verilir, aralarındaki ilişkiyi "entailment / contradiction / neutral" diye etiketler. GLUE bu alanın bilinen benchmark'ıdır.

Neden önemli?

Sınıflandırma, dağınık metin yığınını düzenli veriye çevirir. Binlerce müşteri yorumunu elle okuyamazsın ama sınıflandırma onları saniyede olumlu/olumsuz diye ayırır. Bu da müşteri memnuniyetinden içerik moderasyonuna kadar her yerde karar almayı hızlandırır.

Kullanım alanları

• Müşteri yorumlarında duygu analizi ve memnuniyet takibi
• Spam, zararlı veya uygunsuz içerik filtreleme
• Destek taleplerini doğru departmana yönlendirme
• Haber ve belge arşivlerini otomatik konu etiketleme