scattertext
Belge türleri arasında dilin nasıl farklılaştığını görselleştiren interaktif HTML saçılım grafikleri (scatter plot) oluşturun.
Metin derlemlerinde ayırt edici terimleri bulmak için interaktif HTML saçılım grafikleri oluşturun.
Scattertext, dilin belge kategorileri arasında nasıl farklılaştığını gösteren tarayıcı tabanlı interaktif görselleştirmeler oluşturan bir Python kütüphanesidir. Çakışmayan etiketler kullanarak terim frekanslarını, ilişkilerini ve anlamsal kalıpları analiz etmenize yardımcı olur. Metinsel veri kümelerini inceleyen veri bilimciler ve metin analistleri bunu özellikle yararlı bulacaktır.
Nedir
Ayrıştırılmış metin derlemlerini alır ve noktaların kategori kullanımına göre konumlandırılmış terimlere veya ifadelere karşılık geldiği interaktif D3 saçılım grafikleri üretir. Özellikler arasında çakışmayı önleyen etiket yerleşim algoritmaları, yakınlaştırma ve kaydırma kontrolleri ile Cohen's d, Hedge's g ve Bi-Normal Separation gibi alternatif puanlama yöntemleri desteği yer alır. Ayrıca konu modellerini, kelime gömmelerini (word embeddings) ve Empath veya Moral Foundations gibi uzmanlaşmış sözlükleri görselleştirebilirsiniz.
Kimler için
Sınıflandırıcı ağırlıklarını açıklamak veya metin derlemlerini karşılaştırmak isteyen Python geliştiricileri ve hesaplamalı sosyal bilimciler için uygundur. Python bilmeyenler veya kodlama gerektirmeyen sürükle-bırak web paneli arayanlar için uygun değildir.
Temel özellikler
İnteraktif D3 Saçılım Grafikleri
Çakışmayan terim etiketleri ve yakınlaştırma desteğiyle tarayıcı tabanlı görselleştirmeler oluşturun.
Çoklu Puanlama Yöntemi
Ölçeklendirilmiş F-score, Cohen's d, Hedge's g, Cliff's Delta veya Bi-Normal Separation kullanarak terimleri puanlayın.
Özelleşmiş Sözlük Desteği
Empath konularını, Moral Foundations 2.0 kategorilerini ve SentencePiece token'larını görselleştirin.
Model Yorumlama
İnteraktif projeksiyonlar aracılığıyla scikit-learn metin sınıflandırma ağırlıklarını ve konu modellerini açıklayın.
3 adımda hazır
Dürüst kararımız
Artıları
- Kolay paylaşım için bağımsız interaktif HTML dosyaları üretir
- Akıllı etiket konumlandırma, yoğun grafiklerde metin çakışmasını önler
- Kutudan çıktığı gibi birden fazla istatistiksel etki büyüklüğü metriğini destekler
- spaCy, gensim ve jieba gibi popüler NLP kütüphaneleriyle entegre olur
Eksileri
- Python programlama ve metin ön işleme konularında uzmanlık gerektirir
- Ağır hesaplamalar, çok büyük derlemler için kaynak yoğun olabilir
- En iyi performans, birden fazla harici NLP bağımlılığının yüklenmesini gerektirir
Fiyatlar & lisans
Apache-2.0 lisansı altında ücretsizdir. Proje tarafından sağlanan ücretli barındırılan seçenekler yoktur, bu nedenle tek maliyet onu kendi Python ortamınızda çalıştırmaktır.
Türkçe konuşanlar için işler
870 açık uzaktan yapay zeka eğitimi işi, 14 Kasım 2026 tarihinde güncellendi; çoğu saatlik $20–$170 ödüyor. Bunların 2 tanesi Türkçe konuşanlar için. Zekai ücretsiz listeler; başvuru işverenin platformunda yapılır.
Alternatifler
Kullanın ya da biz kuralım
SSS
spaCy yüklemeden Scattertext kullanabilir miyim?
Evet, spaCy yerine scattertext.WhitespaceNLP.whitespace_nlp kullanabilirsiniz, ancak tokenizasyon ve cümle sınırını algılama temel düzenli ifadelere (regular expressions) dayanacaktır.
Çıktıyı görüntülemek için en iyi tarayıcılar hangileridir?
Oluşturulan HTML çıktıları en iyi Chrome ve Safari'de görünür ve çalışır.
Etiketlerin üst üste binmesini nasıl önlerim?
Scattertext, etiketlerin veya noktaların diğer etiketler veya noktalarla çakışmaması için noktaları seçici olarak etiketleyen bir yerleşim algoritmasını otomatik olarak uygular.
