Etiket Deseniyle İfade Çıkarma
İsim öbeklerini ve fiilleri çıkarma
Etiket Deseniyle İfade Çıkarma, CoddyKit'te ücretsiz bir NLP Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 3. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, NLP Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. NLP Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.
From Tags to Phrases
Single tags are useful, but meaning often lives in groups of words. Tag patterns let you pull out whole phrases instead of lone tokens. 🧩
What Is a Noun Chunk?
A noun chunk is a noun plus the words describing it, like the fluffy cat. These chunks usually name the key things a sentence is about.
Get Noun Chunks Free
spaCy finds noun chunks for you. Iterate over doc.noun_chunks to grab each one as a span without writing any rules.
for chunk in doc.noun_chunks:
print(chunk.text)Chunks Are Spans
Each noun chunk is a Span, a slice of the Doc. A span knows its text, start, and end, so you can reuse it like any other token group.
chunk = list(doc.noun_chunks)[0]
print(chunk.start, chunk.end)Pull Out Every Verb
To collect actions, keep tokens whose pos_ is VERB. A list comprehension gathers them all in a single readable line.
verbs = [t.text for t in doc if t.pos_ == "VERB"]Match Custom Patterns
For your own rules, use the Matcher. You describe a sequence of token attributes, and spaCy finds every place that sequence appears.
from spacy.matcher import Matcher
matcher = Matcher(nlp.vocab)Define a Tag Sequence
A pattern is a list of dictionaries, one per token. This one matches an adjective followed by a noun, like fluffy cat.
pattern = [{"POS": "ADJ"}, {"POS": "NOUN"}]Add the Pattern
Register your pattern under a name with matcher.add(). The name lets you group related rules and identify matches later.
matcher.add("ADJ_NOUN", [pattern])Run the Matcher
Call the matcher on a Doc to get matches. Each result is a tuple of a match id plus the start and end token positions.
matches = matcher(doc)Read Each Match
Slice the Doc with the start and end to turn a match into readable text. That slice is the phrase your pattern captured.
for mid, start, end in matches:
print(doc[start:end].text)Patterns Beat Regex Here
Tag patterns understand grammar, so they catch phrases regex would miss. Matching on POS is far cleaner than chasing exact letters.
Quick Check
Think about how to extract grouped nouns.
Recap
You extracted phrases two ways: built-in noun_chunks and custom tag patterns with the Matcher. Now you can mine grammar, not just words. 🎉
Sıkça Sorulan Sorular
“Etiket Deseniyle İfade Çıkarma” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Etiket Deseniyle İfade Çıkarma” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve NLP Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. NLP Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Etiket Deseniyle İfade Çıkarma” dersinde ne öğreneceğim?
İsim öbeklerini ve fiilleri çıkarma NLP Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
NLP Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te NLP Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 3. dersidir.
“Etiket Deseniyle İfade Çıkarma” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu NLP Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her NLP Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- İsimler, Fiiller ve Etiketler Neden Önemlidir
- spaCy ile Kelimeleri Etiketleme
- Etiket Deseniyle İfade Çıkarma
- Bağımlılık Ayrıştırmanın Temelleri