Cümle veri setlerini belirli konularla etiketleme eylemi, genellikle duygu analizi veya diğer doğal dil işleme (NLP) görevleri gibi amaçlar için yapılır. Bu işlem, metin madenciliğinde ve makine öğrenimi modellerinin eğitilmesinde kritik bir adımdır. Cümleler, duygu analizi örneğinde olduğu gibi olumlu, olumsuz veya nötr olarak etiketlenebilir; belirli bir konuda yapılan tartışmalar, ürün incelemeleri veya sosyal medya gönderileri gibi çeşitli veri kümelerine uygulanan bu etiketleme işlemi, modellerin hangi bağlamda nasıl performans gösterdiğini anlamak açısından önemlidir. Etiketleme işlemi, cümlelerin, paragrafların veya belgelerin belirli kategorilere ayrılması anlamına gelir. Bu kategoriler, konudan duyguya kadar çeşitli özellikleri kapsayabilir. Konu etiketleri, cümlelerin herhangi bir belirli temaya ilişkin olup olmadığını belirlemek için kullanılır; örneğin, bir cümlenin ekonomi, sağlık, eğitim veya spor gibi bir konuyla ilişkili olup olmadığını belirlemek.
Duygu analizi (sentiment analysis), etiketleme işleminin en yaygın kullanımlarından biridir ve metinlerin olumlu, olumsuz veya nötr duygular taşıyıp taşımadığını ortaya çıkarmaya yönelik bir tekniktir. Örneğin, bir müşteri yorumunu Bu ürün gerçekten harika! şeklinde okuduğumuzda, bu cümlenin olumlu bir duygu taşıdığını anlayabiliriz. Benzer şekilde, Bu ürün tam bir hayal kırıklığı gibi bir ifade, olumsuz duygu taşıdığı anlamına gelir. Duygu analizinde kullanılan etiketler genellikle metinlerin hangi duygu durumunu yansıttığını belirler. Bunun yanı sıra, diğer NLP görevleri de etiketlemeye ihtiyaç duyar. Örneğin, konu modelleme (topic modeling), cümlelerin hangi konularla ilgili olduğunu belirlemek için etiketleme kullanır. Doğal dil anlama (NLU) ve soru yanıtlama sistemleri gibi ileri NLP görevleri de cümlelerin anlamını ve bağlamını çözümlemede etiketleme sürecine dayanır. Örneğin, bir haber makalesinde geçen Merkezi Banka faiz oranını artırdı cümlesi ekonomi konusuyla ilişkilendirilebilir ve bu şekilde etiketlenebilir.
Veri etiketleme, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinin eğitiminde büyük bir rol oynar. Etiketlenmiş veri setleri, algoritmaların belirli görevlerde nasıl performans göstereceklerini öğrenmelerine yardımcı olur. Bu nedenle, bu işlem doğru ve tutarlı bir şekilde yapılmalıdır ki model, etiketli veriler üzerinde eğitildiğinde doğru tahminlerde bulunabilsin. Hem manuel hem de otomatik etiketleme yöntemleri kullanılabilir; manuel etiketleme daha doğru olma eğilimindeyken otomatik etiketleme daha hızlıdır ancak hatalara açık olabilir. Bu karmaşık süreç, bir yandan veri hazırlama süresini uzatırken diğer yandan elde edilen sonuçların kalitesini artırır. Bu nedenle, etkili bir veri etiketleme stratejisi, başarılı NLP projelerinin temel taşlarından birini oluşturur.