Shantanu's Blog

Wordcloud, metin verilerini görsel olarak özetleyen popüler bir araçtır. Farklı yazı sistemleri (script) ile çalışmak, dil çeşitliliğini ve kültürel zenginliği vurgulamak için harika bir yoldur. Bu yazıda, Türkçe, İngilizce, Arapça, Çince, Japonca ve diğer dillerde wordcloud oluşturmanın temel adımlarını ve en iyi uygulamalarını ele alacağız.

1. **Veri Toplama**
- Her dil için uygun metin kaynakları seçin (blog yazıları, haberler, sosyal medya paylaşımları).
- Metinleri temizleyin: HTML etiketlerini kaldırın, özel karakterleri normalize edin.

2. **Dil Tanıma ve Tokenizasyon**
- Python’da `langdetect` veya `langid` ile dil tespit edin.
- `nltk`, `spaCy` veya `stanza` ile tokenizasyon yapın. Örneğin, Çince için `jieba`, Japonca için `MeCab` kullanabilirsiniz.

3. **Stop‑Word Filtreleme**
- Her dil için stop‑word listesi oluşturun. `nltk.corpus.stopwords` Türkçe, İngilizce için hazır listeler sunar.
- Kendi özel stop‑word’lerinizi ekleyin (örneğin, “oksoft”, “blog”).

4. **Sıklık Analizi**
- `collections.Counter` ile kelime sıklığını hesaplayın.
- En sık kullanılan 100 kelimeyi seçin.

5. **Wordcloud Oluşturma**
- `wordcloud` kütüphanesini kullanın.
- `font_path` parametresi ile dilin karakter setini destekleyen font seçin (örneğin, Türkçe için "Noto Sans Turkish", Çince için "Noto Sans SC").
- `mask` ile özel şekiller ekleyebilirsiniz.

6. **Sonuçları Paylaşma**
- Görselleri PNG veya SVG olarak kaydedin.
- Blogunuzda interaktif bir widget eklemek için `plotly` veya `bokeh` kullanabilirsiniz.

**Örnek Kod** (Python):
```python
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

text = "Merhaba dünya! Bu bir örnek metindir."
wc = WordCloud(font_path='NotoSans-Regular.ttf', width=800, height=400, background_color='white').generate(text)
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()
```

Bu adımları izleyerek, farklı yazı sistemlerinde etkileyici ve bilgilendirici wordcloud’lar oluşturabilirsiniz.