Yapay zeka \u00e7a\u011f\u0131nda, makinelerin insan dilini anlamas\u0131 ve i\u015flemesi, en b\u00fcy\u00fcleyici ve zorlu alanlardan biridir. Bilgisayarlar, kelimeleri sadece birer harf dizisi olarak de\u011fil, ayn\u0131 zamanda ta\u015f\u0131d\u0131klar\u0131 anlam ve ba\u011flamlar\u0131yla kavramaya ba\u015flad\u0131\u011f\u0131nda ger\u00e7ek bir devrim ya\u015fand\u0131. \u0130\u015fte bu noktada kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fcleri (word embeddings) devreye giriyor. Bir yapay zeka modelinin “kedi” ve “k\u00f6pek” kelimelerinin birbirine benzer hayvanlar oldu\u011funu, “masa” kelimesinden \u00e7ok daha yak\u0131n bir anlama sahip oldu\u011funu nas\u0131l anlad\u0131\u011f\u0131n\u0131 merak ediyorsan\u0131z, bu rehber tam size g\u00f6re. Bu makalede, kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fclerinin temel prensiplerini, nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015ft\u0131klar\u0131n\u0131 ve do\u011fal dil i\u015flemedeki kritik rollerini sezgisel bir dille ke\u015ffedece\u011fiz.<\/p>\n
\u0130nsan dili, n\u00fcanslar\u0131, mecazlar\u0131 ve ba\u011flam ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131klar\u0131 ile son derece karma\u015f\u0131kt\u0131r. Bir kelimenin anlam\u0131, kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131 c\u00fcmleye, hatta paragrafa g\u00f6re de\u011fi\u015febilir. Bilgisayarlar\u0131n bu karma\u015f\u0131k yap\u0131y\u0131 anlamas\u0131, uzun y\u0131llar boyunca yapay zeka ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131n\u0131n \u00f6n\u00fcndeki en b\u00fcy\u00fck engellerden biri olmu\u015ftur.<\/p>\n
Bir bilgisayar i\u00e7in “elma” kelimesi, sadece ‘e’, ‘l’, ‘m’, ‘a’ harflerinin birle\u015fimidir. Bu harf dizisinin ne bir meyve oldu\u011funu, ne tatl\u0131 oldu\u011funu, ne de a\u011fa\u00e7ta yeti\u015fti\u011fini bilmez. Geleneksel programlama yakla\u015f\u0131mlar\u0131nda, her kelimeye manuel olarak \u00f6zellikler atamak veya kurallar yazmak, dilin sonsuz \u00e7e\u015fitlili\u011fi kar\u015f\u0131s\u0131nda imkans\u0131z bir g\u00f6revdir. Bu durum, bilgisayarlar\u0131n kelimeler aras\u0131ndaki anlamsal ili\u015fkileri kurmas\u0131n\u0131 engeller.<\/p>\n
Kelime temsili i\u00e7in kullan\u0131lan ilk y\u00f6ntemlerden biri “One-Hot Encoding” idi. Bu y\u00f6ntemde, bir s\u00f6zl\u00fckteki her kelimeye benzersiz bir konumda ‘1’ olan, di\u011fer t\u00fcm konumlar\u0131 ‘0’ olan uzun bir vekt\u00f6r atan\u0131r. \u00d6rne\u011fin, 10.000 kelimelik bir s\u00f6zl\u00fckte, her kelime 10.000 boyutlu bir vekt\u00f6rle temsil edilir. Sorun \u015fu ki, bu vekt\u00f6rler birbirine tamamen diktir; yani “kedi” ve “k\u00f6pek” kelimeleri, One-Hot Encoding’e g\u00f6re “kedi” ve “masa” kelimeleri kadar farkl\u0131d\u0131r. Bu, anlamsal benzerli\u011fi yakalamada tamamen ba\u015far\u0131s\u0131z bir y\u00f6ntemdir.<\/p>\n
Bilgisayarlar\u0131n dili ger\u00e7ekten anlayabilmesi i\u00e7in, kelimeleri sadece kimlikleriyle de\u011fil, anlamlar\u0131yla da temsil etmeleri gerekir. Bu da, kelimeler aras\u0131ndaki anlamsal ili\u015fkileri, benzerlikleri ve farkl\u0131l\u0131klar\u0131 nicel olarak ifade edebilen bir sisteme ihtiya\u00e7 duydu\u011fumuz anlam\u0131na gelir. \u0130\u015fte kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fcleri, kelimeleri \u00e7ok boyutlu bir uzayda say\u0131sal vekt\u00f6rler olarak temsil ederek bu ihtiyac\u0131 kar\u015f\u0131lar ve yapay zekan\u0131n dilin derinliklerine inmesini sa\u011flar.<\/p>\n
Kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fcleri, kelimelerin anlamsal anlamlar\u0131n\u0131 yo\u011fun, d\u00fc\u015f\u00fck boyutlu say\u0131sal vekt\u00f6rler halinde yakalayan bir do\u011fal dil i\u015fleme tekni\u011fidir. Bu vekt\u00f6rler, kelimelerin birbirleriyle olan ili\u015fkilerini matematiksel olarak ifade etmelerine olanak tan\u0131r.<\/p>\n
Kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fclerini anlaman\u0131n anahtar\u0131, “vekt\u00f6r uzay\u0131” kavram\u0131n\u0131 kavramakt\u0131r. Bir vekt\u00f6r uzay\u0131n\u0131, her kelimenin bir nokta olarak yerle\u015ftirildi\u011fi \u00e7ok boyutlu bir koordinat sistemi olarak d\u00fc\u015f\u00fcnebilirsiniz. \u00d6rne\u011fin, iki boyutlu bir grafikte (x, y koordinatlar\u0131), her noktan\u0131n bir konumu vard\u0131r. Kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fcleri ise bu koordinat sistemini y\u00fczlerce, hatta binlerce boyuta geni\u015fletir. Her kelime, bu \u00e7ok boyutlu uzayda benzersiz bir vekt\u00f6rle (bir dizi say\u0131) temsil edilir.<\/p>\n
Kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fclerinin en temel ve g\u00fc\u00e7l\u00fc prensibi \u015fudur: Anlamsal olarak benzer kelimeler, vekt\u00f6r uzay\u0131nda birbirine yak\u0131n konumlan\u0131r. Yani, e\u011fer “kedi” ve “k\u00f6pek” kelimeleri benzer anlamlara sahipse, onlar\u0131 temsil eden vekt\u00f6rler de bu \u00e7ok boyutlu uzayda birbirine yak\u0131n olacakt\u0131r. Buna kar\u015f\u0131l\u0131k, “kedi” ve “masa” gibi anlams\u0131zca ili\u015fkisiz kelimeler aras\u0131ndaki vekt\u00f6r mesafesi \u00e7ok daha uzak olacakt\u0131r. Bu yak\u0131nl\u0131k genellikle kosin\u00fcs benzerli\u011fi gibi metriklerle \u00f6l\u00e7\u00fcl\u00fcr.<\/p>\n
Hayal edin ki her kelimenin, \u00f6zellikleri temsil eden bir dizi say\u0131sal de\u011feri var. \u00d6rne\u011fin, bir vekt\u00f6r\u00fcn ilk boyutu “evcillik”, ikincisi “t\u00fcyl\u00fcl\u00fck”, \u00fc\u00e7\u00fcnc\u00fcs\u00fc “miyavlama” ve d\u00f6rd\u00fcnc\u00fcs\u00fc “havlama” \u00f6zelliklerini temsil etsin (ger\u00e7ek g\u00f6m\u00fcl\u00fclerde boyutlar\u0131n belirli bir anlam\u0131 yoktur, bu sadece bir analoji).<\/p>\n
G\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fcz gibi, “kedi” ve “k\u00f6pek” vekt\u00f6rleri bir\u00e7ok boyutta benzer de\u011ferlere sahipken, “masa” vekt\u00f6r\u00fc onlardan olduk\u00e7a farkl\u0131d\u0131r. Bu, yapay zekan\u0131n “kedi” ve “k\u00f6pek” aras\u0131ndaki anlamsal yak\u0131nl\u0131\u011f\u0131 say\u0131sal olarak alg\u0131lamas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n
Kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fcleri, genellikle b\u00fcy\u00fck metin korpuslar\u0131 (veri k\u00fcmeleri) \u00fczerinde e\u011fitilen sinir a\u011flar\u0131 taraf\u0131ndan \u00f6\u011frenilir. Temel fikir, bir kelimenin anlam\u0131n\u0131n, genellikle \u00e7evresindeki kelimelerden t\u00fcretilebilece\u011fi prensibine dayan\u0131r.<\/p>\n
\u00dcnl\u00fc dilbilimci J.R. Firth’\u00fcn dedi\u011fi gibi: “Bir kelimeyi, genellikle birlikte bulundu\u011fu kelimelerden tan\u0131rs\u0131n.” Kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fcleri de tam olarak bu prensip \u00fczerine kuruludur. Bir kelimenin anlam\u0131, hangi di\u011fer kelimelerle birlikte ve hangi ba\u011flamlarda kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131na bak\u0131larak \u00f6\u011frenilir. \u00d6rne\u011fin, “kedi” kelimesi genellikle “miyavlamak”, “pati”, “t\u00fcy”, “oynamak” gibi kelimelerle birlikte g\u00f6r\u00fcl\u00fcrken, “k\u00f6pek” kelimesi “havlamak”, “tas”, “y\u00fcr\u00fcy\u00fc\u015f”, “sad\u0131k” gibi kelimelerle daha s\u0131k ili\u015fkilendirilir. Bu ortak ba\u011flamlar, benzer kelimelerin benzer vekt\u00f6r temsillerine sahip olmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n
Kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fcleri olu\u015fturmak i\u00e7in en pop\u00fcler ve etkili modellerden biri Google taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen Word2Vec’tir. Word2Vec’in iki ana mimarisi vard\u0131r:<\/p>\n
Her iki model de, milyonlarca kelimelik metinler \u00fczerinde e\u011fitilerek, her kelime i\u00e7in anlamsal olarak zengin vekt\u00f6rler \u00fcretir. Bu vekt\u00f6rler, kelimeler aras\u0131ndaki karma\u015f\u0131k ili\u015fkileri yakalayabilen yo\u011fun say\u0131sal temsillerdir.<\/p>\n
Word2Vec d\u0131\u015f\u0131nda, kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fcleri olu\u015fturmak i\u00e7in ba\u015fka etkili modeller de geli\u015ftirilmi\u015ftir:<\/p>\n
Bu modellerin her biri, farkl\u0131 yakla\u015f\u0131mlarla kelimelerin anlam\u0131n\u0131 ve ili\u015fkilerini say\u0131sal vekt\u00f6rlere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmeyi hedefler.<\/p>\n
Kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fcleri, kelimelerin sadece benzerli\u011fini de\u011fil, ayn\u0131 zamanda aralar\u0131ndaki daha karma\u015f\u0131k anlamsal ve sentaktik ili\u015fkileri de yakalayabilir. Bu, yapay zekan\u0131n dil \u00fczerinde \u00e7ok daha sofistike i\u015flemler yapmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n
Kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fclerinin en \u015fa\u015f\u0131rt\u0131c\u0131 \u00f6zelliklerinden biri, vekt\u00f6r aritmeti\u011fi yapabilme yetenekleridir. E\u011fer kelimeler vekt\u00f6rlerse, bu vekt\u00f6rler \u00fczerinde toplama ve \u00e7\u0131karma gibi matematiksel i\u015flemler ger\u00e7ekle\u015ftirebiliriz. \u00d6rne\u011fin, “kral” kelimesinin vekt\u00f6r\u00fcnden “erkek” kelimesinin vekt\u00f6r\u00fcn\u00fc \u00e7\u0131kar\u0131p, “kad\u0131n” kelimesinin vekt\u00f6r\u00fcn\u00fc ekledi\u011fimizde, sonu\u00e7 vekt\u00f6r\u00fcn\u00fcn “krali\u00e7e” kelimesinin vekt\u00f6r\u00fcne \u00e7ok yak\u0131n oldu\u011fu g\u00f6zlemlenmi\u015ftir. Bu, kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fclerinin “erkek-kad\u0131n” ve “kral-krali\u00e7e” gibi analogik ili\u015fkileri yakalad\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterir.<\/p>\n
\nvekt\u00f6r(\"kral\") - vekt\u00f6r(\"erkek\") + vekt\u00f6r(\"kad\u0131n\") \u2248 vekt\u00f6r(\"krali\u00e7e\")\n<\/pre>\n<\/code><\/p>\n
Bu t\u00fcr ili\u015fkiler, ba\u015fkent-\u00fclke (Paris - Fransa + \u0130talya = Roma) veya fiil zaman\u0131 (ko\u015fmak - ko\u015ftu + y\u00fczmek = y\u00fczd\u00fc) gibi farkl\u0131 anlamsal kategorilerde de g\u00f6zlemlenebilir.<\/p>\n
Kedi-K\u00f6pek Benzerli\u011fi ve Di\u011fer Hayvanlar<\/h4>\n
\u00d6rne\u011fimizdeki \"kedi\" ve \"k\u00f6pek\" kelimeleri, kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fcleri uzay\u0131nda birbirine \u00e7ok yak\u0131nd\u0131r \u00e7\u00fcnk\u00fc ikisi de evcil hayvanlard\u0131r, d\u00f6rt ayakl\u0131d\u0131rlar, t\u00fcyl\u00fcd\u00fcrler ve belirli bir b\u00fcy\u00fckl\u00fck aral\u0131\u011f\u0131ndad\u0131rlar. Benzer \u015fekilde, \"aslan\" ve \"kaplan\" kelimeleri de birbirine yak\u0131n olacakt\u0131r \u00e7\u00fcnk\u00fc ikisi de b\u00fcy\u00fck, y\u0131rt\u0131c\u0131 kedigillerdir. Ancak \"kedi\" vekt\u00f6r\u00fc, \"masa\" veya \"araba\" vekt\u00f6rlerinden \u00e7ok daha uzakta konumlanacakt\u0131r. Bu, yapay zekan\u0131n d\u00fcnya hakk\u0131ndaki ortak bilgiyi, kelimelerin kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131 ba\u011flamlardan \u00f6\u011frenerek i\u00e7selle\u015ftirmesini sa\u011flar.<\/p>\n
Farkl\u0131 Dillerde Anlam Aktar\u0131m\u0131<\/h4>\n
Kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fcleri, farkl\u0131 diller aras\u0131nda da anlamsal k\u00f6pr\u00fcler kurmaya yard\u0131mc\u0131 olabilir. E\u011fer iki dilde (\u00f6rne\u011fin T\u00fcrk\u00e7e ve \u0130ngilizce) ayr\u0131 ayr\u0131 kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fcleri e\u011fitirsek, bu iki vekt\u00f6r uzay\u0131n\u0131 hizalayarak kelimelerin \u00e7evirilerini bulabiliriz. \u00d6rne\u011fin, T\u00fcrk\u00e7e \"kedi\" vekt\u00f6r\u00fcne en yak\u0131n \u0130ngilizce vekt\u00f6r\u00fcn \"cat\" olmas\u0131 beklenir. Bu teknik, makine \u00e7evirisi ve \u00e7apraz dil \u00f6\u011frenimi gibi alanlarda b\u00fcy\u00fck ilerlemeler sa\u011flam\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n
Kelime G\u00f6m\u00fcl\u00fclerinin Uygulama Alanlar\u0131<\/h3>\n
Kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fcleri, do\u011fal dil i\u015flemenin (NLP) bir\u00e7ok alan\u0131nda temel bir yap\u0131 ta\u015f\u0131 haline gelmi\u015ftir. Onlar olmadan, modern yapay zeka uygulamalar\u0131n\u0131n \u00e7o\u011fu m\u00fcmk\u00fcn olmazd\u0131.<\/p>\n
Do\u011fal Dil \u0130\u015fleme G\u00f6revleri (S\u0131n\u0131fland\u0131rma, \u00c7eviri, \u00d6zetleme)<\/h4>\n\n- Metin S\u0131n\u0131fland\u0131rma:<\/b> E-postalar\u0131n spam olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131, m\u00fc\u015fteri yorumlar\u0131n\u0131n olumlu mu olumsuz mu oldu\u011funu belirlemek gibi g\u00f6revlerde, kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fcleri metinlerin anlamsal i\u00e7eri\u011fini yakalayarak s\u0131n\u0131fland\u0131rma modellerinin daha do\u011fru \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/li>\n
- Makine \u00c7evirisi:<\/b> Kelimelerin anlamlar\u0131n\u0131 ve ili\u015fkilerini koruyarak bir dilden di\u011ferine \u00e7eviri yapmada kritik rol oynarlar.<\/li>\n
- Metin \u00d6zetleme:<\/b> Uzun metinlerin ana fikirlerini koruyarak k\u0131sa \u00f6zetler olu\u015fturulmas\u0131nda, kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fcleri metnin en \u00f6nemli k\u0131s\u0131mlar\u0131n\u0131 anlamaya yard\u0131mc\u0131 olur.<\/li>\n<\/ul>\n
Tavsiye Sistemleri ve Arama Motorlar\u0131<\/h4>\n
Arama motorlar\u0131, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n sorgular\u0131yla alakal\u0131 sonu\u00e7lar\u0131 d\u00f6nd\u00fcrmek i\u00e7in kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fclerini kullan\u0131r. \u00d6rne\u011fin, \"s\u0131cak i\u00e7ecekler\" arand\u0131\u011f\u0131nda, sadece bu kelimeleri i\u00e7eren sayfalar\u0131 de\u011fil, \"kahve\", \"\u00e7ay\" gibi anlamsal olarak ilgili sayfalar\u0131 da g\u00f6sterebilir. Tavsiye sistemleri ise, bir kullan\u0131c\u0131n\u0131n daha \u00f6nce be\u011fendi\u011fi \u00fcr\u00fcn veya i\u00e7eriklerle anlamsal olarak benzer olanlar\u0131 \u00f6nermek i\u00e7in kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fclerini kullan\u0131r.<\/p>\n
Duygu Analizi ve Metin Madencili\u011fi<\/h4>\n
M\u00fc\u015fteri geri bildirimleri, sosyal medya yorumlar\u0131 gibi metin verilerinden duygu \u00e7\u0131karmak (olumlu, olumsuz, n\u00f6tr) veya belirli temalar\u0131, trendleri ke\u015ffetmek (metin madencili\u011fi) i\u00e7in kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fcleri vazge\u00e7ilmezdir. Kelimelerin duygusal tonlar\u0131n\u0131 vekt\u00f6r uzay\u0131nda konumland\u0131rarak, modeller metinlerin genel duygusal e\u011filimini anlayabilir.<\/p>\n
Kelime G\u00f6m\u00fcl\u00fcleri ile \u00c7al\u0131\u015fmak: Basit Bir Python \u00d6rne\u011fi<\/h3>\n
Kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fcleri ile \u00e7al\u0131\u015fmak, modern NLP k\u00fct\u00fcphaneleri sayesinde olduk\u00e7a kolayd\u0131r. \u0130\u015fte Gensim k\u00fct\u00fcphanesini kullanarak basit bir \u00f6rnek:<\/p>\n
\nimport gensim.downloader as api\n\n# \u00d6nceden e\u011fitilmi\u015f bir Word2Vec modelini y\u00fckl\u00fcyoruz\n# Bu model, milyarlarca kelime \u00fczerinde e\u011fitilmi\u015ftir.\n# Y\u00fckleme biraz zaman alabilir.\nprint(\"Model y\u00fckleniyor...\")\nmodel = api.load(\"word2vec-google-news-300\")\nprint(\"Model y\u00fcklendi.\")\n\n# \"kedi\" kelimesinin vekt\u00f6r\u00fcn\u00fc alal\u0131m\nkedi_vektoru = model['kedi']\nprint(f\"\\n'kedi' kelimesinin vekt\u00f6r\u00fcn\u00fcn ilk 5 eleman\u0131: {kedi_vektoru[:5]}\")\n\n# \"kedi\" kelimesine en benzer kelimeleri bulal\u0131m\nprint(\"\\n'kedi' kelimesine en benzer kelimeler:\")\nfor kelime, benzerlik in model.most_similar('kedi'):\n print(f\" {kelime}: {benzerlik:.4f}\")\n\n# \"k\u00f6pek\" kelimesine en benzer kelimeleri bulal\u0131m\nprint(\"\\n'k\u00f6pek' kelimesine en benzer kelimeler:\")\nfor kelime, benzerlik in model.most_similar('k\u00f6pek'):\n print(f\" {kelime}: {benzerlik:.4f}\")\n\n# Basit bir vekt\u00f6r aritmeti\u011fi \u00f6rne\u011fi: Kral - Erkek + Kad\u0131n\nprint(\"\\n'Kral - Erkek + Kad\u0131n' i\u015fleminin sonucu:\")\nsonuc = model.most_similar(positive=['kral', 'kad\u0131n'], negative=['erkek'])\nfor kelime, benzerlik in sonuc:\n print(f\" {kelime}: {benzerlik:.4f}\")\n\n# Kedi ve k\u00f6pek aras\u0131ndaki benzerlik\nbenzerlik_kedi_kopek = model.similarity('kedi', 'k\u00f6pek')\nprint(f\"\\n'kedi' ve 'k\u00f6pek' aras\u0131ndaki benzerlik: {benzerlik_kedi_kopek:.4f}\")\n\n# Kedi ve masa aras\u0131ndaki benzerlik\nbenzerlik_kedi_masa = model.similarity('kedi', 'masa')\nprint(f\"'kedi' ve 'masa' aras\u0131ndaki benzerlik: {benzerlik_kedi_masa:.4f}\")\n<\/pre>\n<\/code><\/p>\n
Bu kod par\u00e7as\u0131, \"kedi\" ve \"k\u00f6pek\" kelimelerinin birbirine ne kadar benzedi\u011fini ve \"kral - erkek + kad\u0131n = krali\u00e7e\" gibi anlamsal ili\u015fkilerin nas\u0131l yakaland\u0131\u011f\u0131n\u0131 somut bir \u015fekilde g\u00f6stermektedir. \u00c7\u0131kt\u0131da, \"kedi\" ve \"k\u00f6pek\" kelimelerinin y\u00fcksek bir benzerlik skoruna sahip oldu\u011funu, \"masa\" ile benzerli\u011finin ise \u00e7ok daha d\u00fc\u015f\u00fck oldu\u011funu g\u00f6receksiniz.<\/p>\n
Gelecek ve Geli\u015fmeler: Ba\u011flamsal G\u00f6m\u00fcl\u00fcler<\/h3>\n
Kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fcleri, NLP'de \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7sa da, baz\u0131 s\u0131n\u0131rlamalara sahipti. En \u00f6nemlisi, bir kelimenin birden fazla anlam\u0131 olabilmesi (polisemi) durumuydu. \u00d6rne\u011fin, \"banka\" kelimesi hem finans kurumu hem de nehir kenar\u0131 anlamlar\u0131na gelebilir, ancak geleneksel kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fcleri bu iki anlam i\u00e7in tek bir vekt\u00f6r \u00fcretir.<\/p>\n
Kelime G\u00f6m\u00fcl\u00fclerinin S\u0131n\u0131rl\u0131l\u0131klar\u0131 (Polisemi)<\/h4>\n
Geleneksel kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fcleri, her kelimeye tek bir statik vekt\u00f6r atar. Bu, kelimenin farkl\u0131 ba\u011flamlarda farkl\u0131 anlamlara sahip olabilece\u011fi ger\u00e7e\u011fini g\u00f6z ard\u0131 eder. Bu durum, \u00f6zellikle metin anlamland\u0131rma ve disambig\u00fcasyon (anlam belirsizli\u011fini giderme) g\u00f6revlerinde performans\u0131 s\u0131n\u0131rlar.<\/p>\n
BERT, GPT ve Di\u011fer Transformat\u00f6r Modelleri<\/h4>\n
Bu s\u0131n\u0131rlamay\u0131 a\u015fmak i\u00e7in \"ba\u011flamsal kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fcleri\" veya \"ba\u011flamsal g\u00f6m\u00fcl\u00fcler\" geli\u015ftirildi. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), GPT (Generative Pre-trained Transformer) gibi transformat\u00f6r tabanl\u0131 modeller, bir kelimenin vekt\u00f6r temsilini, o kelimenin i\u00e7inde bulundu\u011fu c\u00fcmlenin tamam\u0131na bakarak dinamik olarak olu\u015fturur. Bu sayede, \"banka\" kelimesi finansal bir ba\u011flamda farkl\u0131, co\u011frafi bir ba\u011flamda farkl\u0131 bir vekt\u00f6re sahip olabilir.<\/p>\n
Ba\u011flamsal Anlam\u0131n \u00d6nemi<\/h4>\n
Ba\u011flamsal g\u00f6m\u00fcl\u00fcler, yapay zekan\u0131n insan dilini \u00e7ok daha derinlemesine ve n\u00fcansl\u0131 bir \u015fekilde anlamas\u0131n\u0131 sa\u011flam\u0131\u015ft\u0131r. Bu, makine \u00e7evirisi, soru cevaplama sistemleri, metin \u00fcretimi ve daha bir\u00e7ok NLP uygulamas\u0131nda devrim niteli\u011finde geli\u015fmelerin \u00f6n\u00fcn\u00fc a\u00e7m\u0131\u015ft\u0131r. Art\u0131k yapay zeka, bir kelimenin sadece kendisini de\u011fil, ayn\u0131 zamanda o anki kullan\u0131m amac\u0131n\u0131 ve \u00e7evresindeki kelimelerle olan ili\u015fkisini de kavrayabiliyor.<\/p>\n
Sonu\u00e7<\/h3>\n
Kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fcleri, yapay zekan\u0131n insan dilini anlamas\u0131na giden yolda at\u0131lm\u0131\u015f en b\u00fcy\u00fck ad\u0131mlardan biridir. Kelimeleri soyut harf dizilerinden al\u0131p, \u00e7ok boyutlu vekt\u00f6r uzay\u0131nda anlamsal olarak zengin noktalara d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrerek, makinelerin \"kedi\" ve \"k\u00f6pek\" gibi kelimeler aras\u0131ndaki do\u011fal benzerli\u011fi, \"masa\" gibi alakas\u0131z kelimelerden ayr\u0131\u015ft\u0131rmas\u0131n\u0131 sa\u011flam\u0131\u015flard\u0131r. Bu sezgisel ve matematiksel temsil, do\u011fal dil i\u015flemedeki say\u0131s\u0131z uygulaman\u0131n temelini olu\u015fturmu\u015f, arama motorlar\u0131ndan makine \u00e7evirisine, duygu analizinden tavsiye sistemlerine kadar bir\u00e7ok alanda devrim yaratm\u0131\u015ft\u0131r. Ba\u011flamsal g\u00f6m\u00fcl\u00fclerle birlikte evrilmeye devam eden bu teknoloji, yapay zekan\u0131n insan dilini anlama yetene\u011fini her ge\u00e7en g\u00fcn daha da ileriye ta\u015f\u0131maktad\u0131r. Kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fcleri sayesinde, yapay zeka art\u0131k sadece kelimeleri okumuyor, onlar\u0131 ger\u00e7ekten anl\u0131yor ve aralar\u0131ndaki karma\u015f\u0131k ili\u015fkileri kavr\u0131yor.<\/p>\n
SSS (S\u0131k Sorulan Sorular)<\/h3>\nKelime g\u00f6m\u00fcl\u00fcleri neden \u00f6nemlidir?<\/h4>\n
Kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fcleri, bilgisayarlar\u0131n insan dilindeki kelimelerin anlamsal anlamlar\u0131n\u0131 ve aralar\u0131ndaki ili\u015fkileri say\u0131sal olarak temsil etmesini sa\u011flar. Bu sayede, makineler metinleri daha derinlemesine anlayabilir, s\u0131n\u0131fland\u0131rabilir, \u00e7evirebilir ve anlamsal olarak ilgili sonu\u00e7lar \u00fcretebilir. Geleneksel y\u00f6ntemlerin aksine, kelimelerin ba\u011flamdan gelen anlamlar\u0131n\u0131 yakalayarak yapay zeka uygulamalar\u0131n\u0131n performans\u0131n\u0131 \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131r\u0131r.<\/p>\n
One-Hot Encoding'den fark\u0131 nedir?<\/h4>\n
One-Hot Encoding, her kelimeye benzersiz, seyrek ve y\u00fcksek boyutlu bir vekt\u00f6r atar. Bu vekt\u00f6rler birbirine diktir ve kelimeler aras\u0131ndaki anlamsal benzerli\u011fi yakalayamaz. \u00d6rne\u011fin, \"kedi\" ve \"k\u00f6pek\" One-Hot Encoding'de \"kedi\" ve \"masa\" kadar farkl\u0131 g\u00f6r\u00fcn\u00fcr. Kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fcleri ise yo\u011fun, d\u00fc\u015f\u00fck boyutlu vekt\u00f6rler kullan\u0131r ve anlamsal olarak benzer kelimeleri vekt\u00f6r uzay\u0131nda birbirine yak\u0131n konumland\u0131rarak aralar\u0131ndaki ili\u015fkiyi ifade eder.<\/p>\n
Her kelime i\u00e7in ayr\u0131 bir vekt\u00f6r m\u00fc olu\u015fturulur?<\/h4>\n
Evet, geleneksel kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fcleri (Word2Vec, GloVe gibi) modelin e\u011fitildi\u011fi s\u00f6zl\u00fckteki her benzersiz kelime i\u00e7in sabit bir vekt\u00f6r olu\u015fturur. Ancak, BERT veya GPT gibi daha yeni ba\u011flamsal g\u00f6m\u00fcl\u00fc modelleri, bir kelimenin vekt\u00f6r\u00fcn\u00fc i\u00e7inde bulundu\u011fu c\u00fcmlenin veya metnin ba\u011flam\u0131na g\u00f6re dinamik olarak olu\u015fturur, b\u00f6ylece kelimenin farkl\u0131 anlamlar\u0131n\u0131 (polisemi) da temsil edebilir.<\/p>\n
Word2Vec d\u0131\u015f\u0131nda ba\u015fka modeller var m\u0131?<\/h4>\n
Evet, Word2Vec en bilinenlerden biri olsa da, GloVe (Global Vectors for Word Representation) ve FastText gibi ba\u015fka pop\u00fcler modeller de bulunmaktad\u0131r. GloVe, k\u00fcresel kelime birliktelik istatistiklerini kullan\u0131rken, FastText kelimeleri karakter n-gram'lar\u0131na ay\u0131rarak nadir kelimeler ve yaz\u0131m hatalar\u0131 i\u00e7in daha iyi performans sunar. Ayr\u0131ca, BERT, GPT gibi transformat\u00f6r tabanl\u0131 modeller, ba\u011flamsal g\u00f6m\u00fcl\u00fcler \u00fcreterek kelime temsili alan\u0131nda yeni bir d\u00f6nemi ba\u015flatm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n
Kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fcleri neden \"ba\u011flamsal\" de\u011fildir?<\/h4>\n
Geleneksel kelime g\u00f6m\u00fcl\u00fcleri (Word2Vec, GloVe) \"ba\u011flamsal\" de\u011fildir \u00e7\u00fcnk\u00fc bir kelimeye her zaman ayn\u0131 statik vekt\u00f6r\u00fc atarlar, kelimenin i\u00e7inde bulundu\u011fu c\u00fcmlenin veya metnin ba\u011flam\u0131ndan ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak. Bu, \"banka\" gibi \u00e7ok anlaml\u0131 (polisemik) kelimelerin farkl\u0131 kullan\u0131mlar\u0131 i\u00e7in tek bir temsilin olmas\u0131 anlam\u0131na gelir. Ba\u011flamsal g\u00f6m\u00fcl\u00fcler (BERT, GPT gibi) ise bu sorunu \u00e7\u00f6zerek, kelimenin anlam\u0131n\u0131 o anki ba\u011flam\u0131na g\u00f6re dinamik olarak de\u011fi\u015ftiren vekt\u00f6rler \u00fcretir.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\u0130nsan dili, n\u00fcanslar\u0131, mecazlar\u0131 ve ba\u011flam ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131klar\u0131 ile son derece karma\u015f\u0131kt\u0131r. Bir kelimenin anlam\u0131, kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131 c\u00fcmleye, hatta pa…","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":{"0":"post-36741","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\n
Yapay Zeka Nas\u0131l Anlar: Kedi K\u00f6pe\u011fe Neden Benzer? Kelime G\u00f6m\u00fcl\u00fcleri (Word Embeddings) \u0130\u00e7in Sezgisel Bir Rehber - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-anlar-kedi-kopege-neden-benzer-kelime-gomululeri-word-embeddings-icin-sezgisel-bir-rehber\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Yapay Zeka Nas\u0131l Anlar: Kedi K\u00f6pe\u011fe Neden Benzer? Kelime G\u00f6m\u00fcl\u00fcleri (Word Embeddings) \u0130\u00e7in Sezgisel Bir Rehber\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"\u0130nsan dili, n\u00fcanslar\u0131, mecazlar\u0131 ve ba\u011flam ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131klar\u0131 ile son derece karma\u015f\u0131kt\u0131r. Bir kelimenin anlam\u0131, kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131 c\u00fcmleye, hatta pa...\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-anlar-kedi-kopege-neden-benzer-kelime-gomululeri-word-embeddings-icin-sezgisel-bir-rehber\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2025-12-22T09:00:48+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Yazan:\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tahmini okuma s\u00fcresi\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"16 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-anlar-kedi-kopege-neden-benzer-kelime-gomululeri-word-embeddings-icin-sezgisel-bir-rehber\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-anlar-kedi-kopege-neden-benzer-kelime-gomululeri-word-embeddings-icin-sezgisel-bir-rehber\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"Yapay Zeka Nas\u0131l Anlar: Kedi K\u00f6pe\u011fe Neden Benzer? Kelime G\u00f6m\u00fcl\u00fcleri (Word Embeddings) \u0130\u00e7in Sezgisel Bir Rehber\",\"datePublished\":\"2025-12-22T09:00:48+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-anlar-kedi-kopege-neden-benzer-kelime-gomululeri-word-embeddings-icin-sezgisel-bir-rehber\/\"},\"wordCount\":3000,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-anlar-kedi-kopege-neden-benzer-kelime-gomululeri-word-embeddings-icin-sezgisel-bir-rehber\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2025\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-anlar-kedi-kopege-neden-benzer-kelime-gomululeri-word-embeddings-icin-sezgisel-bir-rehber\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-anlar-kedi-kopege-neden-benzer-kelime-gomululeri-word-embeddings-icin-sezgisel-bir-rehber\/\",\"name\":\"Yapay Zeka Nas\u0131l Anlar: Kedi K\u00f6pe\u011fe Neden Benzer? Kelime G\u00f6m\u00fcl\u00fcleri (Word Embeddings) \u0130\u00e7in Sezgisel Bir Rehber - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2025-12-22T09:00:48+00:00\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-anlar-kedi-kopege-neden-benzer-kelime-gomululeri-word-embeddings-icin-sezgisel-bir-rehber\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-anlar-kedi-kopege-neden-benzer-kelime-gomululeri-word-embeddings-icin-sezgisel-bir-rehber\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-anlar-kedi-kopege-neden-benzer-kelime-gomululeri-word-embeddings-icin-sezgisel-bir-rehber\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Yapay Zeka Nas\u0131l Anlar: Kedi K\u00f6pe\u011fe Neden Benzer? Kelime G\u00f6m\u00fcl\u00fcleri (Word Embeddings) \u0130\u00e7in Sezgisel Bir Rehber\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\",\"name\":\"Fatihsoysal.com\",\"description\":\"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"tr\"},{\"@type\":[\"Person\",\"Organization\"],\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\",\"name\":\"Fatih Soysal\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"tr\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"width\":512,\"height\":512,\"caption\":\"Fatih Soysal\"},\"logo\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\"},\"description\":\"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Yapay Zeka Nas\u0131l Anlar: Kedi K\u00f6pe\u011fe Neden Benzer? Kelime G\u00f6m\u00fcl\u00fcleri (Word Embeddings) \u0130\u00e7in Sezgisel Bir Rehber - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-anlar-kedi-kopege-neden-benzer-kelime-gomululeri-word-embeddings-icin-sezgisel-bir-rehber\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"Yapay Zeka Nas\u0131l Anlar: Kedi K\u00f6pe\u011fe Neden Benzer? Kelime G\u00f6m\u00fcl\u00fcleri (Word Embeddings) \u0130\u00e7in Sezgisel Bir Rehber","og_description":"\u0130nsan dili, n\u00fcanslar\u0131, mecazlar\u0131 ve ba\u011flam ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131klar\u0131 ile son derece karma\u015f\u0131kt\u0131r. Bir kelimenin anlam\u0131, kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131 c\u00fcmleye, hatta pa...","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-anlar-kedi-kopege-neden-benzer-kelime-gomululeri-word-embeddings-icin-sezgisel-bir-rehber\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2025-12-22T09:00:48+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"16 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-anlar-kedi-kopege-neden-benzer-kelime-gomululeri-word-embeddings-icin-sezgisel-bir-rehber\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-anlar-kedi-kopege-neden-benzer-kelime-gomululeri-word-embeddings-icin-sezgisel-bir-rehber\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"Yapay Zeka Nas\u0131l Anlar: Kedi K\u00f6pe\u011fe Neden Benzer? Kelime G\u00f6m\u00fcl\u00fcleri (Word Embeddings) \u0130\u00e7in Sezgisel Bir Rehber","datePublished":"2025-12-22T09:00:48+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-anlar-kedi-kopege-neden-benzer-kelime-gomululeri-word-embeddings-icin-sezgisel-bir-rehber\/"},"wordCount":3000,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-anlar-kedi-kopege-neden-benzer-kelime-gomululeri-word-embeddings-icin-sezgisel-bir-rehber\/#respond"]}],"copyrightYear":"2025","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-anlar-kedi-kopege-neden-benzer-kelime-gomululeri-word-embeddings-icin-sezgisel-bir-rehber\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-anlar-kedi-kopege-neden-benzer-kelime-gomululeri-word-embeddings-icin-sezgisel-bir-rehber\/","name":"Yapay Zeka Nas\u0131l Anlar: Kedi K\u00f6pe\u011fe Neden Benzer? Kelime G\u00f6m\u00fcl\u00fcleri (Word Embeddings) \u0130\u00e7in Sezgisel Bir Rehber - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2025-12-22T09:00:48+00:00","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-anlar-kedi-kopege-neden-benzer-kelime-gomululeri-word-embeddings-icin-sezgisel-bir-rehber\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-anlar-kedi-kopege-neden-benzer-kelime-gomululeri-word-embeddings-icin-sezgisel-bir-rehber\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-anlar-kedi-kopege-neden-benzer-kelime-gomululeri-word-embeddings-icin-sezgisel-bir-rehber\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Yapay Zeka Nas\u0131l Anlar: Kedi K\u00f6pe\u011fe Neden Benzer? Kelime G\u00f6m\u00fcl\u00fcleri (Word Embeddings) \u0130\u00e7in Sezgisel Bir Rehber"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/","name":"Fatihsoysal.com","description":"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim","publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"tr"},{"@type":["Person","Organization"],"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1","name":"Fatih Soysal","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"tr","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","contentUrl":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","width":512,"height":512,"caption":"Fatih Soysal"},"logo":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/"},"description":"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/"}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36741","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=36741"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36741\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=36741"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=36741"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=36741"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}