--- title: "Embedding (NLP) (TR)" source: "https://systems-analysis.info/int/Embedding_(NLP)_(TR)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Embedding_(NLP)_(TR)" language: "tr" categories: - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" - "Category:Turkish" revision_id: 1881 wiki_created_at: 2026-09-06T22:55:28Z wiki_modified_at: 2026-09-06T22:55:28Z downloaded_at: 2026-09-07T22:48:20Z --- # Embedding (NLP) (TR) **Embedding** (İngilizceden embedding — "gömme") — makine öğrenmesi ve doğal dil işleme alanında temel bir teknolojidir; ayrık veya karmaşık nesneleri (sözcükler, cümleler, görüntüler gibi) sabit boyutlu sayısal **vektör temsilleri**ne dönüştürür. Bu vektörler, yani embedding'ler, anlamsal açıdan benzer nesnelerin birbirine yakın konumlandığı çok boyutlu bir uzayda yer alır. ## Tanım ve Kavram Biçimsel olarak, embedding, $f:X \rightarrow {\mathbb{R}}^{d}$ şeklinde bir eşleme fonksiyonudur; burada $X$ — nesnelerin kaynak uzayı (örneğin bir sözcük sözlüğü), ${\mathbb{R}}^{d}$ ise $d$ boyutuna sahip çok boyutlu bir vektör uzayıdır (embedding uzayı). $d$ boyutu, kaynak uzayının boyutundan çok daha küçüktür; bu da söz konusu temsilleri yoğun (dense) kılar. Sözcüklerin vektör temsilleri için teorik temel, **dağılımsal semantik**tir; bu yaklaşım, bir sözcüğün anlamının kullanım bağlamı tarafından belirlendiğini savunur. Yani benzer bağlamlarda geçen sözcükler benzer anlamlara sahiptir ve dolayısıyla birbirine yakın vektör temsillerine sahip olur. ### Embedding'lerin Temel İlkeleri - **Sabit boyutluluk:** Tüm nesneler, kaynak verinin boyutundan (örneğin cümle uzunluğundan) bağımsız olarak aynı uzunluktaki vektörlere eşlenir. - **Anlamsal yakınlık:** Vektörler arasındaki mesafe (genellikle kosinüs benzerliği ile ölçülür) kaynak nesnelerin anlamsal yakınlığını yansıtır. - **Matematiksel işlem desteği:** Vektörler anlamsal ilişkileri koruduğundan üzerlerinde cebirsel işlemler yapılabilir. Klasik bir örnek: $\text{вектор}(\text{«король»}) - \text{вектор}(\text{«мужчина»}) + \text{вектор}(\text{«женщина»}) \approx \text{вектор}(\text{«королева»})$. ## Tarihçe ve Gelişim ### Erken Yaklaşımlar (1980–2000'ler) Vektör temsillerine ilişkin ilk fikirler, sinir ağları araştırmaları çerçevesinde 1980'li yıllarda ortaya çıktı. Erken yöntemler, sözcüklerin birlikte görünme sıklığının istatistiksel analizine dayanıyordu. ### Word2Vec Dönemi (2013) Devrim niteliğindeki gelişme, 2013 yılında Tomas Mikolov önderliğindeki Google ekibinin **Word2Vec'**i geliştirmesiyle yaşandı. Word2Vec, sözcük embedding'lerini öğrenmek için iki verimli ve hesaplama maliyeti düşük mimari önerdi: - **CBOW (Continuous Bag of Words):** Merkezi sözcüğü çevresindeki bağlama dayanarak tahmin eder. - **Skip-gram:** Merkezi sözcükten bağlam sözcüklerini tahmin eder. Word2Vec, açık kaynak kodu ve yüksek işlem hızı sayesinde vektör temsillerinin ilk popüler uygulaması oldu. ### Alternatif Yaklaşımların Gelişimi Word2Vec'in ardından statik embedding alanında başka önemli modeller de ortaya çıktı: - **GloVe (2014):** Stanford Üniversitesi'nde geliştirilen ve vektörleri eğitmek için sözcüklerin küresel birlikte görünme istatistiklerini kullanan bir model. - **FastText (2015):** Facebook tarafından geliştirilen ve her sözcüğü karakter n-gram vektörlerinin toplamı olarak temsil ederek sözcüklerin morfolojisini dikkate alan bir model. Bu sayede eğitim sözlüğünde bulunmayan sözcükler (Out-of-Vocabulary sözcükler) için de embedding oluşturulabilmektedir. ### Transformer ve Bağlamsal Embedding Çağı (2018–günümüz) Transformer mimarisinin ve BERT modelinin (2018) ortaya çıkmasıyla büyük bir sıçrama yaşandı. Bu gelişme, sözcüğün vektör temsilinin kullanım bağlamına göre değiştiği **bağlamsal embedding**lerin doğuşuna zemin hazırladı. Statik temsillerde "kilit" sözcüğü her cümlede aynı vektöre sahipken, bağlamsal modeller her durum için farklı embedding'ler üretir. ## Embedding Türleri ### Temsil Düzeyine Göre - **Sözcük embedding'leri:** Her sözcüğün ayrı bir vektörle temsil edildiği temel tür (Word2Vec, GloVe). - **Cümle ve belge embedding'leri:** Bütün cümle, ifade veya belgeleri tek bir vektörle temsil eder (PV-DM, PV-DBOW). - **Kullanıcı ve nesne embedding'leri:** Öneri sistemlerinde kullanıcı ilgilerini ve ürün özelliklerini temsil etmek için kullanılır. ### Bağlamsallığa Göre - **Statik embedding'ler:** Her sözcüğe bağlamdan bağımsız olarak tek bir sabit vektör atanır (Word2Vec, GloVe, FastText). - **Bağlamsal embedding'ler:** Aynı sözcük için çevresine bağlı olarak farklı temsiller üretir. Başlıca temsilciler: - **BERT:** Transformer tabanlı çift yönlü model. - **ELMo:** Çift yönlü LSTM modeli. - **RoBERTa, DistilBERT, ALBERT:** BERT'in geliştirilmiş varyantları. ### Modaliteye Göre - **Metin embedding'leri:** Sözcük, cümle ve belge temsillerini kapsayan en yaygın tür. - **Görsel embedding'ler:** Bilgisayarla görü görevleri için görüntü temsilleri. - **Multimodal embedding'ler:** Farklı veri türlerini (metin, görüntü, ses) tek bir vektör uzayında birleştirir. Altı modaliteden gelen verileri ilişkilendirebilen ImageBind buna örnek gösterilebilir. ## Mimariler ve Eğitim Yöntemleri ### Klasik Yöntemler - **One-hot kodlama:** Her sözcüğün sözlük boyutunda bir vektörle, ilgili konumda 1 değeriyle kodlandığı en basit yöntem. Dezavantajları: yüksek seyreklik ve anlamsal bilgi eksikliği. - **Matris çarpanlara ayrımı:** Sözcüklerin birlikte görünme matrislerine uygulanan boyut azaltma yöntemleri (örn. LSA). ### Sinir Ağı Mimarileri - **Sığ sinir ağları:** Word2Vec'teki CBOW ve Skip-gram mimarileri, verimli eğitim için iki katmanlı sinir ağları kullanır. - **Transformer'lar:** Attention (dikkat) mekanizması sayesinde alanı kökten değiştiren mimari. ### Modern Yaklaşımlar - **Maskeli öz-denetimli öğrenme:** BERT, bağlamsal temsiller öğrenmek için maskelenmiş sözcükleri tahmin etme görevini kullanır. - **Karşıtlık tabanlı öğrenme:** Anlamsal açıdan yakın (pozitif) çiftlerin benzerliğini artıran, uzak (negatif) çiftlerin benzerliğini ise azaltan yöntemler. ## Embedding Uygulama Alanları Embedding'ler pek çok farklı alanda yaygın biçimde kullanılmaktadır: ### Doğal Dil İşleme - Arama ve bilgi erişimi: Anlamsal aramanın kalitesini artırarak belgelerin yalnızca anahtar sözcüklere değil, anlama göre bulunmasını sağlama. - Metin sınıflandırma: Vektör temsilleri, sınıflandırıcılara girdi olarak sunularak doğruluklarını artırır. - Duygu analizi: Bağlamı dikkate alarak metinlerin duygusal tonunu belirleme. - Makine çevirisi: Kaynak ve hedef dillerin semantiğinin daha iyi anlaşılmasını sağlama. ### Öneri Sistemleri Kullanıcı ve ürün embedding'leri, aşağıdakiler dahil kişiselleştirilmiş öneri sistemlerinin temelini oluşturur: - **İşbirlikçi filtreleme:** Kullanıcı davranışı embedding'lerine dayalı. - **İçerik tabanlı filtreleme:** Ürün özelliği embedding'leri kullanılarak. ### Bilgisayarla Görü - **Görüntü sınıflandırma ve arama:** Evrişimli sinir ağları ve Vision Transformer'lar, görüntüleri sınıflandırmak ve görsel olarak benzer görüntüleri aramak için embedding'ler oluşturur. ### Biyoinformatik ve Tıp - **Tıbbi veri analizi:** Klinik kayıtların analizi ve hastalık tanısı. - **Moleküler temsiller:** Kimyasal bileşiklerin özelliklerini tahmin etmek için embedding oluşturma. ## Teknik Konular ve Optimizasyon - **Boyut optimizasyon yöntemleri:** Matryoshka Representation Learning (MRL) — tek bir modelden farklı boyutlarda embedding elde etmeye olanak tanıyan, önemli bilgiyi vektörün başına yoğunlaştıran yenilikçi bir yaklaşım. - **Embedding nicemleme:** Hesaplamayı hızlandırmak ve bellek tasarrufu sağlamak amacıyla sayıların temsil hassasiyetini düşürme (örneğin 8 veya 4 bit'e). - **Veritabanlarıyla entegrasyon:** Modern vektör veritabanları (örn. Milvus, Pinecone) ve geleneksel VTYS için eklentiler (örn. PostgreSQL için pgvector), embedding'lerin verimli biçimde depolanmasını ve aranmasını sağlar. ## Dış bağlantılar - Sözcüklerin vektör temsili — Vikipedi - Sözcüklerin vektör temsili — NEERC ## Kaynakça - Mikolov, T. et al. (2013). *Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space*. arXiv:1301.3781. - Mikolov, T. et al. (2013). *Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality*. arXiv:1310.4546. - Pennington, J.; Socher, R.; Manning, C. (2014). *GloVe: Global Vectors for Word Representation*. PDF. - Bojanowski, P. et al. (2017). *Enriching Word Vectors with Subword Information*. arXiv:1607.04606. - Joulin, A. et al. (2017). *Bag of Tricks for Efficient Text Classification*. arXiv:1607.01759. - Peters, M. E. et al. (2018). *Deep Contextualized Word Representations*. ACL Anthology. - Devlin, J. et al. (2019). *BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding*. arXiv:1810.04805. - Reimers, N.; Gurevych, I. (2019). *Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks*. arXiv:1908.10084. - Kusupati, A. et al. (2022). *Matryoshka Representation Learning*. arXiv:2205.13147. - Radford, A. et al. (2021). *Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision*. PMLR 139. - Girdhar, R. et al. (2023). *ImageBind: One Embedding Space To Bind Them All*. CVPR 2023.