YZ Merkezi
Yapay zekâ sözlüğü
Başlangıç seviyesi
Kelime Çantası (Bag of Words - BoW)
Bag of Words (BoW)
31.08.2026 tarihinde güncellendi
Kelime Çantası (BoW), bir metindeki kelime sırasını ve dilbilgisi kurallarını göz ardı ederek yalnızca metin içinde geçen kelimelerin frekansını (kaç kez geçtiğini) sayan klasik doğal dil işleme temsil modelidir.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiMetinleri makine öğrenmesi modellerinin anlayabileceği sayısal vektörlere dönüştürmenin en basit ve en eski yollarından biridir.
Çalışma mantığı: Bir sözlük (Vocabulary) oluşturulur. Her belge için bu sözlükteki kelimelerin belgede kaç defa tekrar ettiği sayılarak sabit uzunlukta bir sayı vektörü elde edilir.
Kullanım alanları: Basit spam e-posta filtreleme, konu sınıflandırma ve belge arama sistemleri.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Kelimelerin sırasını ve anlam bağlamını tamamen kaybeder ('kedi köpeği kovaladı' ile 'köpek kediyi kovaladı' aynı vektörü üretir); seyrek matris (sparse matrix) oluşturur.
Çalışma mantığı: Bir sözlük (Vocabulary) oluşturulur. Her belge için bu sözlükteki kelimelerin belgede kaç defa tekrar ettiği sayılarak sabit uzunlukta bir sayı vektörü elde edilir.
Kullanım alanları: Basit spam e-posta filtreleme, konu sınıflandırma ve belge arama sistemleri.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Kelimelerin sırasını ve anlam bağlamını tamamen kaybeder ('kedi köpeği kovaladı' ile 'köpek kediyi kovaladı' aynı vektörü üretir); seyrek matris (sparse matrix) oluşturur.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaMetin belgelerini kelime frekans vektörlerine dönüştüren, sözdizimsel sırayı korumayan temel istatistiksel NLP temsil tekniğidir.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoBir müşteri destek biletinde 'iade', 'para', 'iptal' kelimelerinin kaçar kez geçtiğini sayarak talebi muhasebe departmanına otomatik yönlendiren sistem.