Upload 4 files

README.md

@@ -1,3 +1,60 @@
+# 🔑 Anahtar Kelime Çıkarıcı (TF-IDF ile)
+
+Bu projede, kullanıcıdan alınan metin üzerinde **TF-IDF algoritması** kullanılarak en anlamlı anahtar kelimeler çıkarılmaktadır.
+
+## 📦 Kullanılan Kütüphaneler
+
+- `scikit-learn`
+- `nltk`
+- `pandas`
+- `streamlit`
+
+## 🚀 Uygulama Nasıl Çalışır?
+
+Kullanıcı metnini girer → TF-IDF uygulanır → En yüksek skora sahip 10 kelime gösterilir.
+
+## 🧪 Örnek Giriş
+
+```text
+Yapay zeka ve doğal dil işleme teknolojileri günümüzde birçok sektörde kullanılmaktadır.
+
+📌 Çıktı
+the	0.44014589420436356
+and	0.34233569549228277
+python	0.326033995706936
+to	0.2934305961362424
+of	0.24452549678020197
+in	0.22822379699485518
+is	0.2119220972095084
+data	0.19562039742416157
+you	0.1467152980681212
+that	0.13041359828277438
+
+
+
+
+🖥 Uygulamayı Başlatmak
+
+
+
+Eğitimli TF-IDF vektörizer modeli paylaşılabilir:
+👉 https://huggingface.co/yazodi/keyword-tfidf
+
+
+
+
+
+
+🪪 Lisans
+MIT Lisansı
 ---
-license: mit
----
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+

app.py

@@ -0,0 +1,32 @@
+import streamlit as st
+from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
+from nltk.corpus import stopwords
+import nltk
+import pandas as pd
+
+# NLTK stopwords indir (ilk çalıştırmada bir kez çalışır)
+nltk.download('stopwords')
+turkish_stopwords = stopwords.words('turkish')
+
+# Başlık
+st.title("🔑 Anahtar Kelime Çıkarıcı (TF-IDF ile)")
+st.markdown("Bu uygulama, girdiğiniz metindeki en anlamlı kelimeleri TF-IDF algoritması ile çıkarır.")
+
+# Kullanıcıdan metin al
+text_input = st.text_area("Lütfen metninizi buraya girin:")
+
+if st.button("Anahtar Kelimeleri Çıkar"):
+    if text_input.strip() == "":
+        st.warning("⚠️ Lütfen bir metin girin.")
+    else:
+        # TF-IDF hesapla
+        vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words=turkish_stopwords)
+        X = vectorizer.fit_transform([text_input])
+
+        # Skorları DataFrame olarak düzenle
+        df_keywords = pd.DataFrame(X.T.toarray(), index=vectorizer.get_feature_names_out(), columns=["Skor"])
+        df_keywords = df_keywords.sort_values("Skor", ascending=False)
+
+        # Sonuçları göster
+        st.subheader("📌 En Anlamlı Anahtar Kelimeler")
+        st.dataframe(df_keywords.head(10))

requirements.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+streamlit
+scikit-learn
+nltk
+pandas

tfidf_model.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:8ff4b19233df457442272bdfb68c2a87a473badfeacf8c31047624686b143d6e
+size 1523