Doğal Dil İşleme Nedir?

Doğal dil işleme (NLP), bir bilgisayar programının insan dilini konuşulduğu gibi anlama yeteneğidir. NLP, yapay zekanın (AI) bir bileşenidir. NLP uygulamalarının geliştirilmesi zordur. Çünkü genel olarak insanların bilgisayarla konuşmasını gerektiren bir durum söz konusudur.

Buna ek olarak, insan konuşması her zaman kesin değildir. Genellikle belirsizdir. Dil yapısı, argo kelimeler, bölgesel lehçeler ve sosyal bağlam dahil olmak üzere birçok karmaşık değişkene bağlı olabilir. Bu durum doğal dil işlemeyi geliştirilmesi zor hedeflerden biri haline getirmektedir.

Doğal dil işleme nedir?

Doğal dil işleme (NLP), bilgisayar bilimi dalını ve daha özel olarak yapay zekayı ifade eder. Bilgisayarlarla metni ve söylenen kelimeleri insanoğlunun yapabildiği gibi anlama yeteneği kazandırmakla ilgili bir şeydir.

Doğal dil işleme hesaplamalı dilbilimini istatiksel, makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleriyle birleştirir. Bu teknolojiler, bilgisayarların insan dilini metin veya ses verileri biçiminde işlemesine ve yazarın niyet ile düşüncesine göre anlamasına olanak tanır.

Doğal dil işleme, metin bir dilden diğerine çeviren, sözlü komutlara yanıt veren ve büyük hacimli metni gerçek zamanlı olarak hızla özetleyen bilgisayar programlarını çalıştırır. Sesle çalışan GPS sistemleri, dijital asistanlar, konuşmadan metne yazılımlar vb. bunun birer örneğidirler.

Doğal dil işleme görevleri nelerdir?

İnsan dili, metin veya ses verilerinin amaçlanan anlamını doğru bir şekilde belirleyen bir yazılım yazmayı inanılmaz derecede zorlaştıran belirsizliklerle doludur. Aynı anlama gelen sözcükler, deyimler, metaforlar ve cümle yapısındaki varyasyonlar gibi durumlar söz konusudur.

Tüm bunlar, insanların öğrenmesi yıllar süren insan dilindeki düzensizliklerden sadece birkaçıdır. Ancak programcıların başlangıçtan itibaren doğru bir şekilde anlaşılması ve tanımlanması için bu uygulamaların işe yarayıp yaramayacağını belirlemesi gerekir.

Birkaç doğal dil işleme görevi, insan metnini ve ses verilerini, bilgisayarı neyi özümsediğini anlamasına yardımcı olacak şekilde parçalar. Bu görevlerden bazılarından söz etmek gerekirse aşağıdakilerden bahsetmek daha doğru olacaktır:

• Kelime anlamındaki belirsizliği giderme: Verilen bağlamda en anlamlı olan kelimeyi belirleyen bir anlam-bilimsel analiz süreci yoluyla çoklu anlamlara sahip bir kelimenin anlamının seçilmesidir.
• Konuşma etiketlemenin bir parçası: Belirli bir kelime veya metin parçasının konuşma bölümünü, kullanımına ve bağlamına göre belirleme sürecidir.
• Konuşmadan metne aktarma ve konuşma tanıma: Ses verilerini güvenilir bir şekilde metin verilerine dönüştürme görevidir. Sesli komutları izleyip yanıtlayan herhangi bir uygulama için gereklidir.

Doğal dil işleme kullanım alanları nelerdir?

Doğal dil işleme, birçok modern gerçek dünya uygulamasında makine zekasının arkasındaki itici güçtür. Bunu örneklerle açıklamak çok daha kolaydır. Bu nedenle doğal dil işleme kullanım alanları için aşağıdaki örnekleri incelemenizi öneririz.

İstenmeyen e-posta algılama

İstenmeyen e-postaları algılamayı bir doğal dil işleme çözümü olarak düşünmeyebilirsiniz. Ancak en iyi istenmeyen e-posta algılama teknolojileri, e-postaları genellikle taramak için doğal dil işlemenin metin sınıflandırma yeteneklerinden yararlanır.

Bu göstergeler, finansal terimlerin aşırı kullanımını, karakteristik kötü dil yaklaşımını, tehditkar dili, uygunsuz acilliği, yanlış yazılmış adları ve daha fazlasını içerebilir. Spam algılama, uzmanların çözülmüş olarak düşündüğü NLP sorunlarından biridir.

Makine çevresi

Google Çeviri en yaygın olarak kullanılan doğal dil işleme teknolojisinin bir örneğidir. Gerçekten kullanışlı bir makine çevirisidir. Dildeki kelimeleri başka bir dildeki kelimelerden değiştirmekten fazlasını gerçekleştirir. Etkili çeviri, giriş dilinin anlamını ve tonunu doğru şekilde yakalamalıdır.

Makine çevirisi araçları, doğruluk açısından iyi ilerleme kaydeder. Herhangi bir makine çevirisi aracını test etmenin harika bir yolu, metni bir dile çevirip ardından orijinaline geri çevirmektir. Bu özellikle alfabesi farklı olan diller arasındaki çevirilerin isabetli olması için gereklidir.

Sohbet botları

Siri ve Alexa gibi sanal asistanlar, uygun eylem veya yardımcı yorumlarla yanıt vermek için sesli komutlardaki kalıpları ve doğal dil oluşturmayı tanımak için konuşma tanımayı kullanır. Sohbet botları, yazılı metin için aynı şeyi gerçekleştirirler.

Bunların en iyisi, insan talepleriyle ilgili bağlamsal ipuçlarını tanımayı ve bunları zaman içinde daha iyi yanıtlar ve seçenekler sağlamak için kullanmayı öğrenir. Bu uygulamalar için bir sonraki geliştirme, soruları yanıtlama ve daha yararlı yanıtlar vermedir.

Sosyal medya duygu analizi ve metin özetleme

Doğal dil işleme, sosyal medya kanallarından gizli veri durumlarını ortaya çıkarmak için önemli bir iş aracı haline gelmiştir. Duygu analizi, sosyal medya gönderilerinde, yanıtlarda, incelemelerde ve daha fazlasında kullanılan dili analiz ederek yanıt vermeyi içerir.

Diğer taraftan metin özetleme gibi bir durum söz konusudur. Büyük hacimli dijital metni sindirmek ve tam metni okumak için vakti olmayanlara meşgul okuyucular için özetler oluşturmak için doğal dil işleme teknikleri kullanılır.

Doğal dil işlemenin önemi nedir?

Doğal dil işlemenin avantajını anlamak için önce onun önemini anlamak gerekir. Örneğin, bulut bilişimden söz ettikten sonra sonraki cümlelerde buluttan diye bahsetmek doğal dil işlemenin örneğidir. Bulut derken kastedilen şey bulut bilişimdir.

Arama için doğal dil işlemeyi kullanmanız durumunda program bulut bilişimin varlık olduğunu, bulutun bulut bilişimin kısaltılmış bir biçimi olduğunu hemen anlayacaktır. Bunun gibi örnekler insan dilinde sıklıkla görünen şeylerdir.

Bunun, analiz edilebilecek veri türleri için çıkarımları vardır. Her gün çevrimiçi ortamda daha fazla bilgi oluşturulmaktadır. Bunların çoğu insan diliyle oluşturulmaktadır. Yakın zamana kadar işletmeler bu verileri analiz edemezdi. Ancak doğal dil işleme ile bunlar mümkün hale gelmiştir.

• Dokümantasyonun iyileştirilmiş doğruluğu ve verimliliği artış göstermiştir.
• Otomatik olarak okunabilir bir özet metni oluşturma yeteneği ortaya çıkmıştır.
• Alexa gibi kişisel asistanlar için kullanışlı bir çözüm olmuştur.
• Bir kuruluşun müşteri desteği için sohbet botlarını kullanmasına izin vermiştir.
• Duygu analizi yapmak çok daha kolay hale gelmiştir.

NLP henüz tam olarak mükemmel durumda değildir. Örneğin anlamsal analiz NLP için hala bir zorluktur. Diğer zorluklar arasında, dilin soyut kullanımının programlar tarafından anlaşılmasının zor olmasıdır. Örneğin, NLP alaycılık durumunu kolayca algılayamaz.

Bu konular genellikle kullanılan kelimelerin ve kullanıldıkları bağlamın anlaşılmasını gerektirir. Bir cümle, konuşmacının vurguladığı bir kelimeye bağlı olarak anlamını değiştirebilir. NLP, dilin ve insanların onu kullanma şeklinin sürekli olarak gelişmesiyle baş etmeye çalışır.