İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Metin madenciliği›Metin Doldurma — Boşluk Tamamlama
Process / pipeline

Metin Doldurma — Boşluk Tamamlama

Text Infilling (Cloze Completion) · Ayrıca şöyle bilinir: cloze procedure, cloze test, masked language modeling, span infilling, Metin Doldurma (Text Infilling / Cloze)

Metin doldurma, etrafındaki bağlamdan yararlanarak bir belgedeki eksik kelimeleri, ifadeleri veya dizileri tamamlayan bir doğal dil işleme (NLP) görevidir. 1953'te Wilson L. Taylor tarafından okunabilirlik ölçütü olarak sunulan cloze (boşluk tamamlama) prosedürü, Zhu ve diğerleri (2019) tarafından sinirsel modeller için yeniden formüle edilmiş ve artık veri artırma, yazma yardımı ve dil modeli değerlendirmesi için kullanılmaktadır.

ScholarGate
  1. Process / pipeline
  2. v1
  3. 2 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Metin Doldurma
BERT Gömme VektörleriAdlandırılmış Varlık Tan…Duygu AnaliziMetin Sınıflandırması

Ne zaman kullanılır

Metin doldurma, açık boşluklara sahip metin verileriniz olduğunda veya mevcut bir pasajın içine makul devamlar sentezlemeniz gerektiğinde uygundur. Veri artırma (çeşitli eğitim örnekleri oluşturma), otomatik yazma yardımı (eksik içerik önerme), cloze tarzı okunabilirlik testleri ve dil modeli kalitesini teşhis etme için çok uygundur. Yöntem, önceden eğitilmiş bir dil modeli gerektirir; dizi düzeyindeki görevler için büyük bir model tercih edilir. Kaynak metin, maske veya boşluk konumlarını açıkça tanımlamalıdır ve anlamlı değerlendirme sonuçları üretmek için en az on metin örneği mevcut olmalıdır.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Çift yönlü bağlamdan yararlanır — soldan sağa üretimden farklı olarak model, bir boşluğun her iki tarafını da görür ve daha tutarlı doldurmalar üretir.
  • Esnek görev kapsamı: tek bir maskelenmiş jetondan tüm eksik paragraflara kadar aynı çerçeve içinde tahmin edilebilir.
  • Hem aşağı akış uygulaması (yazma yardımı, veri artırma) hem de dil modeli kalitesini değerlendirmek için bir tanılama probu olarak ikili kullanışlılık.
Sınırlılıklar
  • Büyük bir önceden eğitilmiş dil modeli tercih edilir; aksi takdirde tahmin kalitesi önemli ölçüde düşer.
  • Dizi düzeyinde doldurma, özellikle dünya bilgisi gerekiyorsa, akıcı ancak olgusal olarak yanlış tamamlamalar üretebilir.
  • Yöntem, maske konumlarının önceden tanımlanmasını gerektirir; bir metinden neyin eksik olduğunu özerk olarak keşfedemez.

SSS

Metin doldurma ile metin üretimi arasındaki fark nedir?

Metin üretimi, bir önekin ardından neyin geldiğini (soldan sağa) tahmin eder. Metin doldurma, hem sol hem de sağ çevreleyen bağlamı kullanarak mevcut bir pasajın içine uyan içeriği tahmin eder. Bu çift yönlü kısıtlama, doldurmayı daha zor hale getirir ancak çevreleyen metin sabit olduğunda daha tutarlı sonuçlar üretir.

Dizi doldurma için BERT kullanabilir miyim?

BERT, tek seferde bir maskelenmiş jeton tahmin eder ve tek jetonlu cloze görevleri için tasarlanmıştır. Birden çok jetonluk dizileri doldurmak için, değişken uzunluklu çıktıları tam pasaj koşullu olarak üretebilen T5 veya BART gibi bir diziden-diziye model kullanın.

Doldurulmuş metnin kalitesini nasıl değerlendiririm?

Tek jetonlu doldurmalar için, referans jetona karşı 1. sıradaki doğruluk standart metriktir. Diziler için BLEU ve ROUGE, tahmin edilen doldurmayı bir referansla karşılaştırırken, şaşkınlık ayrı bir dil modeli altında akıcılığı ölçer. Birden fazla geçerli doldurma genellikle mevcut olduğundan, insan akıcılık ve tutarlılık yargıları otomatik puanlara değerli bir tamamlayıcıdır.

Metin doldurma etiketli veri gerektirir mi?

Yeni metinlere uygulama için, yalnızca önceden eğitilmiş bir dil modeli ve tanımlanmış maske konumlarına sahip bir kaynak metin gerekir — etiketli veri gerekmez. Etiketli veri (bilinen doğru doldurmalara sahip metinler) yalnızca değerlendirme veya belirli bir alanda bir modeli ince ayar yapmak için gereklidir.

Kaynaklar

  1. Taylor, W.L. (1953). Cloze Procedure: A New Tool for Measuring Readability. Journalism Quarterly, 30(4), 415-433. link ↗
  2. Zhu, C., Zeng, M., & Huang, X. (2019). Text Infilling. arXiv:1901.00158. link ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 1). Text Infilling (Cloze Completion). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/text-mining/text-infilling

İlişkili yöntemler

BERT Gömme VektörleriAdlandırılmış Varlık Tanıma (AVT)Duygu AnaliziMetin Sınıflandırması

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • BERT Gömme VektörleriMetin madenciliği↔ karşılaştır
  • Adlandırılmış Varlık Tanıma (AVT)Metin madenciliği↔ karşılaştır
  • Duygu AnaliziMetin madenciliği↔ karşılaştır
  • Metin SınıflandırmasıMetin madenciliği↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Benzer yöntemler

Sözcüksel Yerine KoymaSoru Yanıtlama (SY)Doğal Dil Üretimiİnce Ayarlanmış Soru CevaplamaSlot FillingÖz-denetimli Soru YanıtlamaKendi Kendine Denetimli BERT Tabanlı SınıflandırmaSıfır Atışlı Sınıflandırma

İlgili referans kavramlar

Dil ModellemesiBilgi ÇıkarımıSinirsel Dil Modelleri ve Kelime GömülüleriSoru Cevaplama ve Diyalog SistemleriDoğal Dil İşlemeMakine Çevirisi

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Text Infilling (Text Infilling (Cloze Completion)). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/text-mining/text-infilling · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Wilson L. Taylor (cloze procedure, 1953); modern span infilling by Zhu et al. (2019)
Year
1953 (cloze); 2019 (neural span infilling)
Type
NLP conditional text generation task
Input
Text with one or more masked tokens, spans, or blanks
Output
Predicted text filling each masked position
MinSample
10
RequiresNormality
Hayır
Difficulty
2
İlişkili yöntemler
BERT Gömme VektörleriAdlandırılmış Varlık Tanıma (AVT)Duygu AnaliziMetin Sınıflandırması
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil