Doğal dil işlemeye genel bakış

NLP'ye genel bakış ve tanım

Doğal dil işleme (NLP), yapay zekanın insanların ve makinelerin günlük dilde birbirleriyle iletişim kurmasını sağlayan büyüleyici bir daldır. Siri'ye sesli komutlar verme veya Google'da çeviriler alma şeklinizin ikisi de eylemde NLP'ye örnektir, çünkü ikisi de yazılım anlayışını gösterir ve insan diline yanıt verir.

NLP yapay zeka ile nasıl ilişkilidir?

Çoğu kişi, doğal dil işlemenin bu kadar faydalı olmasının nedenlerinden biri olan programcı veya yazılım güç kullanıcısı değildir. Yazılım dik bir öğrenme eğrisine sahip olabilir ve NLP uzman olmadan karmaşık yazılımları bile kullanmanıza olanak tanır. Aslında, NLP bir yapay zekaya istediğinizi bir arkadaşınıza açıklayabileceğiniz şekilde basitçe açıklamanıza olanak tanır.

Yapay zeka terimi çok çeşitli teknolojileri kapsar, ancak NLP dalı insan dilinin zorluklarına odaklanır. NLP çözümleri gerçekten yararlı olmak için söylediğiniz kelimeleri yakalamaktan daha fazlasını yapmak zorundadır. NLP sistemleri kelimelerinizin arkasındaki bağlam ve niyeti anlamak zorundadır. Bunu mümkün kılmak için NLP geliştiricileri makine öğrenmesi ve derin öğrenme gibi diğer yapay zeka teknolojilerini kullanır.

Doğal dil işleme neden önemlidir?

Doğal dil işleme, aksi takdirde kullanımı zor olabilecek teknolojiyi kullanmanıza olanak sağlar. Ayrıca bilgisayarların NLP'den önce yapamayacakları şekilde metin ve konuşmayı anlamalarını sağlar. İşte NLP'nin bazı avantajları:

NLP, insanların daha üretken olmasına yardımcı olur

İşte doğal dil işleme, tekrarlayan veya zaman alan görevler için otomasyonu kullanmanıza olanak sağlayarak verimliliğinizi artırabilir. Örneğin, bir müşteri hizmeti departmanı, rutin müşteri sorgularını işlemek için NLP destekli sohbet botlarını kullanabilir. Bir muhasebe departmanı, faturalardan ve makbuzlardan temel bilgiler çekmek ve bir veritabanı veya elektronik tablo doldurmak için NLP özellikli sistemleri de kullanabilir.

Ek faydalar olarak, veri girişini ve işlemeyi otomatikleştirmek insan hatası olasılığını azaltır ve iş akışlarını hızlandırır. Bir sistem temel görevleri devralacak kadar insan dilini iyi anlayabildiğinde, kullanıcıların daha yüksek değerli görevlere odaklanmasını sağlayarak üretkenliği artırır.

NLP, müşteri deneyimlerini iyileştirmeye yardımcı olur

Bir işletmeye telefonla ulaşmaya çalıştığınızda ancak kafa karıştırıcı bir telefon ağacını geçemediğinizde, kötü eğitimli bir interaktif sesli yanıt sistemi yaşıyorsunuz. Ancak iyi eğitilmiş bir NLP sohbet botu müşterilere daha sezgisel bir deneyim sunabilir. Örneğin, NLP özellikli bir sistemin bulunduğu bir e-ticaret sitesi, bir müşterinin sitede hangi ürünlere göz attığını analiz edebilir. Sistem, bir müşteriye hangi ürünlerin ilgi duyduğunu anlayarak müşterinin büyük olasılıkla istediği ürünleri önerebilir.

NLP destekli müşteri hizmeti sohbet botları, soruları yanıtlayarak veya sorunları hızlı bir şekilde çözerek deneyimleri iyileştirir. Bu sohbet botları, bir müşterinin etkileşimlerine ilişkin eksiksiz bir geçmişe sahip olacak ve müşterinin geçmişte yaşadığı sorunları fark edecek şekilde tasarlanabilir.

NLP yeni analizler oluşturur

Bir işletmeye soru sormak, öneri sunmak veya şikayet kaydetmek için e-posta gönderdiyseniz, hiç kimse okumaz gibi görünebilir. Çok az işletmenin, elde ettikleri her müşteri geri bildirimini okuma zamanı olduğu için durum böyle olabilir. Ancak NLP özellikli yapay zekanın zamanı var. Web sitelerinde müşteri görüşmeleri gibi muazzam veri setleri aracılığıyla gezinebilir. Ardından işletmelere, işletmenin sorunu düzeltebilmesi için bu tartışmaların güvenilir bir özetini verebilir.

Doğal dil işleme nasıl çalışır?

İşte NLP insan ve makine konuşmalarını nasıl mümkün kılıyor. Aşağıdaki adımlar metin biçimindeki dil için geçerlidir. Konuşulan dil için NLP biraz farklıdır ancak aynı genel ilkelere uyar.

Sürecin nasıl çalıştığını göstermek için örnek bir cümle kullanalım:

“Doğal dil işlemenin nasıl çalıştığını göstermeyi seviyorum.”

Algoritma, metin ön işlemesiyle başlar.

Metin ön işlemesi

Metin ön işleme, NLP algoritmalarının insan dilini işlemesini kolaylaştırmak için insanların oluşturduğu metni basitleştirmeyi ifade eder.

• Belirteç belirleme

Tokenizasyon, bir cümledeki kelimelerin ve noktalama işaretlerinin simgelere ayrılması işlemidir. Tokenizasyon, NLP algoritmalarının simgeleri dizine alma ve arama gibi görevleri gerçekleştirirken metinden daha verimli olması nedeniyle önemlidir. Örnek cümlenin içinde sekiz sözcük vardır: “Doğal dil işlemenin nasıl çalıştığını göstermeyi seviyorum.” Ayrıca bir dönemi vardır, bu nedenle kelimeleri sayarak sekiz, dönemi sayarak da toplam dokuz belirteç elde edersiniz.

• Küçük Harf

Küçük harfle yazım, veri kümesini daha basit hale getirmek için tüm simgeleri küçük harfli simgelere dönüştürme işlemidir. Örnek cümlede simgelerden biri “I.” idi. Belirsizlikten kaçınmak ve verimliliği artırmak için, alçalan adım o büyük harf belirteçlerini “i” haline dönüştürür. Alçaltmaya yönelik kurallar, sürecin diğer bölümlerinde daha karmaşıklaşır.

• Durak sözcükler kaldırılıyor

Doğal dil işleme için metni basitleştirmenin bir diğer yolu da önemli anlamı olmayan, durdurma kelimeleri olarak adlandırılan kelimeleri çıkarmaktır. Örnek cümlede “i” ve “nasıl” kelimeleri tipik olarak durdurma kelimeleri olarak adlandırılırdı. Bir algoritma bunları kaldırdığında “gibi”, “gösterici”, “doğal”, “dil”, “işleme”, “işler” ve “.” gibi yedi belirteciniz kaldı.

• Stemming ve limatizasyon

Yedi belirteç kaldığında bile daha basitleştirme için yer var. Bir yöntem, bir kelimeyi, tabanına veya kök formuna indirmektir. “Göstermek” simgesi, “doğal” “natur” üzerine inşa edildiği gibi “şeytan” sapı üzerine inşa edilen bir kelimedir, bu nedenle model orijinal belirteçlerin yerini “şeytan” ve “natur” saptamalarıyla değiştirir.

Bir kelime farklı bağlamlarda farklı anlamlara sahip olabilir ve limatizasyon belirli bir bağlamda doğru anlamı belirleme sürecidir. Örnek cümle, “hoşlanma” veya “benzeri” anlamına gelebilecek “like” cümlesini içerir. Bu durumda limatizasyon, “beğeni”nin “keyif” anlamına geldiği bağlamın atanmasıyla sonuçlanır.

Metin görüntüsü

Sonraki adım, kelimeleri bir makinenin işleyebileceği sayısal bir biçime dönüştüren metin gösterimidir. Sayılara ek olarak metin, bağlam gibi bilgi sağlayan daha karmaşık biçimler olan vektörlere veya gömmelere dönüştürülebilir.

• Torba sözcük (BoW)

Bilgisayarlar saymada harikadır ve BoW ölçümü bir belgede bir kelimenin kaç kez göründüğünü sayar. Eğer takım, oyun ve skor kelimeleri bir belgede sık sık görünürse, mesela bağlam daha çok spor olur. Örnek cümle her kelimenin sadece bir örneğine sahiptir. BoW gösterimi, her bir sözcüğün yalnızca böyle bir kez gerçekleştiğini gösterir:

{“i”: 1, “like”: 1, “gösterme”: 1, “nasıl”: 1, “doğal”: 1, “dil”: 1, “işleme”: 1, “işler”: 1}

• TF-IDF (terim sıklıkları-ters belge sıklığı)

TF-IDF, bir sözcüğün önemini belirlemek için bir sözcüğün ne sıklıkta birçok belgeden oluştuğunu temel alan bir formül kullanır. Bir kelime ne kadar sık görünürse, TF-IDF ağırlığı o kadar düşüktür ve tek bir belgede o kadar az önemlidir. “The” ve “a” gibi kelimeler oldukça sık görünür ve bu yüzden daha az önemlidir. Örnek cümlenin ağırlıklarını böyle bir biçimde temsil edersiniz, ortak sözcüklerin daha düşük ağırlıklara sahip olduğunu ve yaygın olmayan sözcüklerin daha yüksek ağırlıklara sahip olduğunu gösterirsiniz:

{“i”: 0.1, “like”: 0.1, “gösterme”: 0.3, “nasıl”: 0.1, “doğal”: 0.2, “dil”: 0.2, “işleme”: 0.5, “işler”: 0.1}

Metin analizi

Metin analizi, bir NLP algoritmasının metinden anlam çıkardığı noktadır. Bir algoritmanın, kullanıcının sorgusuna nasıl uygun yanıtlar üretebileceğidir.

• Adlandırılan işletme tanıma (NER)

Bazı niceliksel analizler yaptıktan sonra, NLP algoritmaları bir şeyi adlandırmak olarak tanınan kelimeleri arar. Elma sözcüğü bir meyve türünü ifade eder, ancak Apple kelimesi belirli bir şirketi ifade eder ve bir NLP algoritması farkı tanımanın bir yoluna ihtiyaç duyar. “Doğal dil işlemenin nasıl çalıştığını göstermeyi seviyorum” örnek cümlesi, insanların bir yapay zeka teknolojisini adlandırmak olarak tanıyabilecekleri “doğal dil işleme” sözcüklerini içeriyor. Bu, aşağıdaki gibi temsil edilir:

NER Çıktısı: [("doğal dil işleme", "Teknoloji")]

• Duygu analizi

Çim biçme makinesi parçaları kataloğu gibi bazı veri setleri önemli bir duygusal tona sahip olmayabilir. Fakat bir film incelemesi güçlü bir duygusal tona sahip olabilir. Bir veri kümesinin bir tonu varsa duygu analizi, doğal dil işlemede bunu yakalayan adımdır. Örnek cümle için duygu analizi şöyle görünebilir:

Duygu çıktısı: Pozitif

Sözdizimi ayrıştırma

Her cümlenin bir dil bilgisi yapısı vardır. Sözdizimi ayrıştırma, ad, fiil, konu vb. bulmak için o yapıyı analiz etme sürecidir. Bu, farklı dillerin farklı sözdizimi kullandığı için önemlidir, bu nedenle sözdizimi ayrıştırma makine çevirisi için çok önemlidir. Örnek cümle için sözdizimi ayrıştırma şu sonucu oluşturabilir:

Sözdizimi Ağacı: (ROOT (S (NP (PRP I)) (VP (VBP like) (S (VBG gösterimi) (SBAR (WHADVP (WRB nasıl)) (S (NP (NNP Doğal) (NNP Dili) (NNP Dili) İşleme) (VP (VBZ çalışmaları)))))))))

Belirli algoritmaya bağlı olarak genellikle ek adımlar söz konusu olur. Sonuç, makinenin sözlerinizi ve niyetinizi anlayacak gibi göründüğü ve size doğal dilde yanıt verdiği bir konuşmadır.

Doğal dil işleme görevlerine örnekler nelerdir?

Sesli komutlarla drone kontrolü

En güçlü teknolojinin bile nasıl kullanılacağını bilmiyorsanız sınırlı değeri vardır. Doğal dil işleme teknolojiyi daha erişilebilir kılar. Gelişmiş yazılım veya donanımın avantajlarından yararlanmak için özel teknik bilgi ihtiyacını azaltır. Kullanıcılar karmaşık komutlara, kodlamaya veya fiziksel kontrollere güvenmek yerine doğal konuşma yoluyla NLP özellikli sistemlerle etkileşime geçebilirler.

Örneğin, küçük drone'lar için uzaktan kumanda uygulaması, başka bir şekilde kullanmanız gereken karmaşık kontrolleri öğrenmenize gerek kalmadan, drone'a havada çevirme gibi bir şey yapmanızı sağlayabilir. Basit sesli komutları kullanabilme özelliği daha çok insanın teknolojiyi kullanmasını sağlar.

Marka yönetimi için daha iyi içgörüler elde etme

İnsanlar her gün düşüncelerini ve tercihlerini dile getiriyor ve işletmeler bu verilerin çoğuna erişiyor. İşletmeler, müşteri davranışının bazı unsurlarını anlamak için ürün satışı gibi verileri zaten kullanmaktadır. Doğal dil işleme çözümleri ile bilgisayarlar sosyal medya konuşmalarını ve online müşteri incelemelerini de eyleme geçirilebilir bilgilere dönüştürebiliyor.

NLP'den elde edilen içgörüler, geleneksel satış analitiklerinden farklı bir bilgi türüdür. İşletmeler satış rakamlarını tahmin veya kaynak yönetimi gibi operasyonel içgörüler için kullanır ancak NL tabanlı analiz, marka yönetiminde veya müşteri deneyimlerini geliştirmede daha güçlü olabilir.

Bilgi aşırı yükünü önleme

İşiniz için kullandığınız bir e-posta adresiniz varsa bilgi aşırı yüklemesi kaçınılmaz görünebilir. Ortalama çalışan günde 120'den fazla e-posta alır, bu nedenle çalışanların yaklaşık %60'ının sadece dahili şirket e-postalarını yok sayması şaşırtıcı değildir. Ancak e-posta uygulamanız NLP özelliklerine sahipse bilgi aşırı yükünü önlemenize yardımcı olabilir. E-postaları filtreleyebilir, kategorize edebilir ve önceliklendirebilir. Böylece en önemli olanlar ihtiyaç duydukları ilgiyi çekebilir.

Benzer şekilde, işbirliği yazılımına kurulan NLP sistemleri toplantıları transkripte edebilir ve özetleyebilir. Hatta bir toplantı sırasında yapılan önemli noktaları tanıyıp yakalayabilirler ve tayin edilen işlem öğeleri hakkında rapor verebilirler. Bu tür NLP özellikli otomasyon, bireylerin zamandan tasarruf etmesine ve genel organizasyon verimliliğini artırmasına yardımcı olur.

Doğal dil işleme kullanım durumları

NLP sektörleri dönüştürüyor. NLP uygulamaları, çok çeşitli sektörleri kapsayan çalışan verimliliğini artırır, müşteri deneyimlerini iyileştirir ve stratejik karar alma olanağı sağlar. Aşağıda farklı sektörlerde NLP için dikkate değer bazı kullanım durumları yer almaktadır.

Doğal dil işleme yaklaşımları

Doğal dil işlemeye yönelik yaklaşımların çoğu iki geniş kategoriden birine girer. Kurallara dayalı bir yaklaşım veya makine öğrenmesi temelli bir yaklaşım benimserler.

Kurala bağlı NLP

Bu yaklaşım, bir bilgisayarın insan dilini güvenilir bir şekilde anlamak ve üretmek için izleyebileceği bir dizi dilsel kuralı tanımlamaya çalışır. Sonuç olarak, yoğun olarak hesaplamalı dil biliminin dilbilimsel yönlerine yöneliktir. Yasal belgeler veya teknik kılavuzlar gibi dilin hem kontrollü hem de öngörülebilir olduğu veri kümelerini kullanıyorsanız kural temelli yaklaşımlar oldukça etkili olabilir.

Makine öğrenmesi temelli NLP

NLP'ye makine öğrenmesi temelli yaklaşım çeşitli istatistiksel yöntemler ve algoritmik yaklaşımlar kullanır. Amaç, kuralları önceden oluşturmak yerine, bir bilgisayarın büyük bir veri kümesi temelinde nasıl iletişim kuracağını öğrenmesine olanak sağlamaktır. Fikir, bir bilgisayar insan dilinin yeterince örneğini işledikten sonra, bilgisayar iyi insan dili için yapan kalıpları tanımlayacaktır. Yeterli miktarda veri kümeniz varsa, NLP'ye yönelik makine öğrenmesi temelli yaklaşımlar oldukça esnek ve dikkat çekici şekilde etkili olabilir.

Doğal dil işlemenin kısa bir geçmişi

Yapay zekanın bir dalı olarak doğal dil işleme 1940'larda gelişmeye başladı. 1980'lerde ve 1990'larda bilişim çözümleri daha güçlü hale geldi ve makine öğrenmesi olgunlaşmaya başladı. Son zamanlarda, derin öğrenmenin yükselişi, nöral ağlar ve çeşitli üretken yapay zeka formları doğal dil işlemeyi tamamen dönüştürdü.

NLP evrimindeki olaylar

• 1940'lar | Makine çevirisiyle ilgili Dokumacılık Memorandum da dahil olmak üzere ilk NLP geliştirmeleri ortaya çıktı
• 1950'ler | “Evrensel dil bilgisi” tanıtıldı; Turing testi önerildi; derin öğrenme ortaya çıkıyor
• 1960'lar | ELIZA gibi sohbet botları ortaya çıktı ve NLP'nin temelini oluşturan dilsel teoriler gelişti
• 1970'ler | Durum gramer teorisi ve semantik ağlar ortaya çıktı; kural tabanlı sistemler olgun ve sohbet botları çoğalıyor
• 1980'ler | Erken makine öğrenmesi algoritmaları gelişir; konuşma tanıma teknolojileri gelişir; hesaplamalı dil bilimi genişler ve RNN teorisi ortaya çıkar
• 1990'lar | İstatistiksel modeller ve LSTM'ler ortaya çıktı ve makine çevirisi ilgi kazanıyor
• 2000'ler | Makine öğrenmesi hızla gelişir ve nöral dil modelleri gelişir; çok miktarda konuşulan ve metinsel veriler erişilebilir hale gelir
• 2010'lar | Mevcut veri ve bilişimde önemli bir artış, derin öğrenmenin hızla gelişmesini sağlar
• 2020'ler | Büyük dil modelleri, önceden eğitilmiş dil modelleri ve transformatörler önem kazanır

Doğal dil işlemeye ilişkin teknolojiye genel bakış

Doğal dil işleme, makinelerin insan dilini anlamasını ve üretmesini mümkün kılan bir dizi teknoloji ve tekniği kapsayan bir şemsiye terimdir. NLP'yi sağlayan her teknoloji bu iki yetenekten birinin altına girer.

NLP alt kategorileri

Doğal dil işleme bir dizi teknolojiyi ve tekniği kapsar. Fakat NLP'nin birincil amacı makinelerin insan dilini anlamasını ve üretmesini mümkün kılmaktır. Bu iki özellik doğal dil işlemenin ana bileşenleridir.

• Doğal dil anlayışı (NLU): Doğal dil anlayışı insan dilini anlamaya ve yorumlamaya odaklanır. Bunun için NLU sistemleri sözdizimini ayrıştırabilmeli, semantiği analiz edebilmeli ve bağlamın insan dilindeki anlamı etkileme şeklini anlayabilmelidir. Bu, konuşulan soruları anlama veya konuşulan yönlere göre görevler gerçekleştirme gibi formlar alabilir.
• Doğal dil üretimi (NLG): Doğal dil üretimi insan benzeri metin veya konuşma üretmeye odaklanır. Bunu yapabilmek için NLG sistemlerinin yapılandırılmamış verileri doğal görünen dile dönüştürebilmesi gerekir. Bu, bilgilerin özetlenmesi, hatta konuşmaların sürdürülmesi anlamına gelebilir.

NLP'de makine öğrenmesi rolü

Bir bilgisayar kendine yeni beceriler öğretebilse ne yapabilir? Makine öğrenmesi de budur. Makine öğrenmesi, bilgisayarların belirli bir talimat olmadan görevleri kendi başlarına yapmayı öğrendiği zamandır.

NLP için makine öğrenmesi, hem doğal dil anlayışını hem de doğal dil üretmeyi sağlayan modeller oluşturma şeklini alır. Etiketi olan veriler üzerindeki eğitim modellerini ifade eden denetimli öğrenme ve etiketleri olmayan veriler üzerinde eğitim modelleri olan denetimsiz öğrenme gibi teknikleri kullanır.

NLP'de derin öğrenmenin rolü

Derin öğrenme, belirli bir makine öğrenmesi biçimidir. Birden çok katmanı olan nöral ağları kullanır, bu yüzden “derin” ismindedir. "Öğrenme", karmaşık örnekleri veri kümelerinde tanımlayan ve modelleyen algoritmaların kullanımını ifade eder. NLP'de derin öğrenme önemlidir çünkü NLP'yi belirli görevlerde çok daha iyi hale getirmiştir. Bunlara diller arasında çeviri yapma, bir veri kümesindeki duyguyu analiz etme ve metin oluşturma dahildir.

Nöral ağlar NLP'yi nasıl geliştirir?

Sinir ağları, verilerin nasıl işleneceği konusunda model olarak insan beynini kullanma fikrine dayanır. Sinir ağları, NLP sistemlerinin hem insan dilini anlamada hem de üretmede oldukça doğru olmasını sağlar. Sinir ağları çeşitli mimarilere sahip olabilir ve sanal asistan, sohbet botu veya otomatik metin analizi gibi uygulamaları etkinleştirmede anahtardır.

Hesaplamalı dil bilimi ve NLP

Hesaplamalı dil bilimi, bilgisayar bilimleri ve dil bilimlerini doğal dil işlemeye odaklanmak için birleştiren çalışma alanıdır. Bilgisayarların insan dilini anlamasını sağlamak için teorik bir temel oluşturur.

• Sözdizimi

Cümlelerin yapısını ve cümleleri dilbilgisel veya dilbilgisiz kılan kuralları inceler.

İngilizce sözdizimi: “Kedi paspasın üzerinde oturur.”

Yanlış İngilizce sözdizimi: “Cat the on mat sits.”

• Semantik

Çalışmalar, kelime ve ifadelerin nesneleri, eylemleri ve fikirleri nasıl temsil ettiği de dahil olmak üzere dilde anlam ifade eder.

Cümle: “Kedi paspasın üzerinde.”

Semantik yorum: Anlamı: Bir paspasın üstünde fiziksel olarak bulunan bir kedinin olmasıdır.

• Pragmatik

Dilin yorumlanmasını etkileme şeklini inceler.

Cümle: “Tuzu geçirebilir misin?”

Pragmatik yorum: Her ne kadar yetenekle ilgili bir soru olsa da, sýnýf bunu anlamanýz gerektiðini gösteriyor ki, birilerinin tuzu geçirmesi kibar bir istektir.

Hesaplamalı dil bilimi, dil teorisi ile NLP'nin gerçek dünya uygulamaları arasındaki noktaları bağladığı için önemlidir.

SSS

Devamını oku