Bu dersin amacı, öğrencilere Doğal Dil İşleme (NLP) alanında kapsamlı ve araştırma odaklı bir anlayış kazandırmaktır. Ders, modern NLP’de kullanılan kuramsal temeller, modeller ve teknikler—nöral mimariler, önceden eğitilmiş dil modelleri ve değerlendirme yöntemleri dâhil—konularında ileri düzey bilgi geliştirmeyi hedefler. Ayrıca ders, öğrencilerin NLP’deki güncel eğilimleri ve araştırma zorluklarını eleştirel biçimde analiz edebilme becerisini kazandırmayı amaçlayarak, onları bu alanda bağımsız araştırma yapmaya ve akademik katkılar sunmaya hazırlamaktadır.

Bu ders, Doğal Dil İşleme (NLP) alanına kapsamlı ve araştırma odaklı bir giriş sunar. Metin ön işleme ve sözdizimsel analizden başlayarak RNN, LSTM, dikkat mekanizmaları ve transformerlar gibi modern nöral mimarilere kadar tüm NLP işlem hattını kapsar. Öğrenciler, metin sınıflandırma, duygu analizi, sıralı–sıralı görevler, makine çevirisi, soru-cevap sistemleri ve bilgi erişimi gibi uygulamalarda kullanılan önceden eğitilmiş dil modellerini (BERT, GPT, RoBERTa, T5) inceleyecektir. Ders ayrıca adlandırılmış varlık tanıma, bilgi çıkarımı, diyalog sistemleri ve sohbet botlarını ele alır; değerlendirme metriklerine, kıyaslama yöntemlerine ve NLP’deki güncel eğilimlere vurgu yapar. Dersler, uygulamalı ödevler ve final proje sunumu aracılığıyla öğrenciler, NLP’de ileri düzey araştırmalar için gerekli hem kuramsal bilgiyi hem de uygulamalı deneyimi kazanmış olacaktır.

Teorik dersler, sınavlar, tartışma, soru-cevap, ödev, proje, bireysel çalışma.

Textbook: - Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2024). Speech and Language Processing (3rd Edition, draft). Pearson. Other resources: - Eisenstein, J. (2023). Introduction to Natural Language Processing. MIT Press. - Goldberg, Y. (2022). Neural Network Methods for Natural Language Processing. Morgan & Claypool.