Doğal Dil İşleme ve Duygu Analizi Ders İzlencesi

EĞİTİM
Doğal Dil İşleme ve Duygu Analizi
EĞİTMEN
Prof. Dr. Ecir Uğur KÜÇÜKSİLLE
Süleyman Demirel Üniversitesi
KULLANILACAK YAZILIMLAR
PYTHON
 

EĞİTİMİN AMACI VE KAPSAMI

Bu eğitimin amacı; katılımcılara Python destekli Doğal Dil İşleme (NLP) ve Duygu Analizi yöntemlerinin finansal metinler üzerindeki uygulamalarını teorik ve pratik boyutlarıyla aktarmaktır. Eğitim kapsamında ham finansal metinlerin işlenmesi, tokenizasyon ve kelime gömme (embedding) teknikleri, makine öğrenmesi ve transformer modelleri (FinBERT) ile metin sınıflandırma, duygu analizi, konu modelleme (BERTopic) ve büyük dil modelleri (LLM) ile özetleme ve bilgi çıkarımı konuları uygulamalı olarak ele alınacaktır.

Önemli Notlar: Katılımcıların temel düzeyde Python programlama ve veri analizi bilgisine sahip olmaları uygulamaların etkin takibi için faydalı olacaktır. Dersler kapsamında gerçek finansal veri setleri (Reddit, SEC 10-K raporları vb.) ve güncel dil modelleri (FinBERT, Mixtral) üzerinden pratik laboratuvar çalışmaları gerçekleştirilecektir.

 

EĞİTİM KONULARI VE YÖNTEMLER

(23–25 Temmuz 2026)
DERS SAATLERİ: 13:00 - 18:00
Gün İncelenecek Konular ve Yöntemler
1. Gün
23 Temmuz 2026
NLP Temelleri & Finansal Metin Hazırlama
  • Tokenizasyon (WordPiece, SentencePiece) ve özel finans sözlükleri
  • Kelime Gömme (Embedding) teknikleri: Word2Vec, GloVe, fastText, FinBERT
Uygulama / Lab: SEC 10-K raporlarından özel tokenizer ve vektör uzayı oluşturma; benzer şirket raporlarını kümeleme.
Ödev / Çıktı: Embedding görselleştirme
2. Gün
24 Temmuz 2026
Duygu Analizi & Metin Sınıflandırma
  • Klasik makine öğrenmesi vs. transformer tabanlı yaklaşımlar
  • Sınıf dengesizliği ve maliyete duyarlı eğitim (cost-sensitive training)
  • Alan uyarlama (domain-adaptation) ve finansal duygu (financial sentiment) analizi
Uygulama / Lab: Reddit r/WallStreetBets mesajlarında FinBERT vs. Mixtral 8×22B modellerini inceleme (fine-tune) ve anormal getiri olay çalışması (event study).
Ödev / Çıktı: ROC-AUC ≥ 0.85 raporu
3. Gün
25 Temmuz 2026
İleri NLP: Konu Modellemesi, Özetleme ve Bilgi Çıkarma
  • BERTopic ile konu modellemesi
  • Çıkarımsal (extractive) vs. soyutlamalı (abstractive) özetleme (PEGASUS-finetune)
  • Varlık Tanıma (NER) ve ilişki çıkarımı (ABD Reg-S4 uyumluluğu)
Uygulama / Lab: Mixtral 8×22B ile çeyreklik dönem raporu özetleme ve risk anahtar kelimesi çıkarımı. Mini-proje sonuçlarının 10 dakikalık grup sunumları.
Ödev / Çıktı: Proje sunumu ve geri bildirim
© 2026 Uluslararası Ekonomi Yaz Seminerleri
EYS Düzenleme Kurulu; program akışı, dersler, konaklama, ulaşım ve sunulan tüm imkânlarda değişiklik yapma hakkını saklı tutar.

Menü