Diller
Diller
Arapça Chatbot, Arapça içeriği anlayabilen ve analiz edebilen bir programdır. Günümüzde, bilgisayar ile insan arasında Arapça olarak yapılan insan konuşmasını simüle edebiliyor ve işleyebiliyoruz.
Doğal dil işleme (NLP) teknolojisindeki son gelişmeler, Arapça chatbotlar oluşturmayı oldukça kolaylaştırdı. Yeni Arapça yapay zeka chatbot teknolojisi, dilin yapısını ve kelimelerin “anlamını” kavrayabilmek için makine öğrenimini kullanır.
Arapça, internette en çok konuşulan dördüncü dil olmasına rağmen, ana dili olmayanlar için öğrenilmesi en zor dillerden biridir.
Bunun nedeni, çoğu dilden birkaç açıdan farklı olmasıdır.
Bunlara ek olarak, Arapçanın birçok formu ve lehçesi vardır. Bu lehçeler birbirleriyle bağlantılı olsa da örtüşmezler. Hatta, bir lehçe konuşanı başka bir lehçeyi anlamayabilir; pratikte bunlar farklı diller gibidir.
Tüm bu faktörler, Arapçanın insanlar için öğrenilmesini daha da zorlaştırır.
Peki bu, makineler için de daha zor olduğu anlamına mı geliyor? Tahmin edileceği gibi, cevap evet.
Yukarıda bahsedilen tüm unsurlar, Arapça doğal dil işleme (NLP) için zorluklar yaratır. Herhangi bir doğal dil işleme algoritmasının ilk adımı, dili anlamlandırmaktır; yani cümleleri anlam birimlerine ayırmaktır. Bu işleme, her anlam birimine 'token' denildiği için, dilin tokenleştirilmesi adı verilir.
Dil ne kadar sistematik ve düzenliyse, tokenleştirme de o kadar kolay olur.
Arapçayı insanlar için zorlaştıran aynı zorluklar, Arapçanın çoğu yaygın dile göre tokenleştirilmesini de zorlaştırır.
Son gelişmelerin önemini anlayabilmek için, daha önce NLP için bir dil modeli nasıl oluşturuluyordu, bunu bilmek gerekir.
Dilin tokenleştirilmesi işi, NLP araştırmacısının yoğun manuel müdahalesini gerektiriyordu. Her dil, bağımsız ve temelde elle tokenleştiriliyordu.
Bu iş, tahmin edileceği gibi, Arapça botlar için özellikle zordu.
Dil tokenleştirildikten sonra, yapay zeka algoritmaları dili anlamak için uygulanabiliyordu; yani, dildeki kelimelerin birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu gösteren bir anlam haritası oluşturuluyordu.
Bu dili anlama adımı, tokenleştirme güvenilir olursa otomatikleştirilebiliyordu. Ancak, Arapça için tokenleştirme zorlu olduğundan, anlama algoritmalarının da tokenleştirme ile birlikte manuel olarak yapılandırılması gerekiyordu.
Ve sonuçlar pek iyi olmuyordu. Arapça anlama seviyesi, örneğin İngilizce ile karşılaştırıldığında zayıftı. Elbette, İngilizceye yönelik araştırmaların daha fazla olması da bunda etkiliydi, ancak dilin zorluğu iyi bir sonuç almayı neredeyse imkansız kılıyordu.
Yapay zeka araştırmacıları doğal olarak, tokenleştirmenin makine öğrenimiyle yapılıp yapılamayacağını sorguladılar. Bu sayede, tokenleştirme ve anlama algoritmaları altta yatan dile karşı kayıtsız (dil bağımsız) olabilecek ve yapay zekanın bir dili öğrenmesi çok daha hızlı ve iyi olabilecekti.
Ve nihayetinde, 2018'in sonlarında bu alanda bir atılım gerçekleşti. Yapay zeka, herhangi bir manuel müdahale olmadan Arapça eğitilebildi ve bunun sonucunda NLP'nin performansı çok daha iyi hale geldi.
Arapça chatbot platformları anında çok daha iyi hale geldi ve chatbotların Arapçayı anlama seviyesi, diğer dillerde elde edilen seviyeye yaklaştı.
Bu atılımın gerçekleşmiş olması, Arapça chatbotların kalitesinin anında arttığı anlamına gelmiyor.
Bu avantajların kullanıcılara yansıması için, öncelikle chatbot yapay zeka platformlarının algoritmalarını en yeni teknolojiyle güncellemesi gerekiyordu. Önceki teknolojiye yapılan yatırımlar nedeniyle, bu geçiş hızlı olmadı.
Bunun ötesinde, Arapça chatbotların son kullanıcıya iyi bir deneyim sunabilmesi için platformların birçok özelliği sağlaması gerekir. Örneğin, kullanıcı arayüzlerinin Arapçayı desteklemesi gerekir. Bu, sohbet hizalamasının doğru olduğundan ve butonların doğru sırada gösterildiğinden emin olmak kadar basit olabilir.
Farklı platformlarda birden fazla dille çalışmak zor olabilir. Bazı platformlar, farklı dillerdeki botların ayrı ayrı oluşturulmasını gerektirir ki bu oldukça verimsizdir.
İyi bir platform gerçekten çok dilli olur ve bu nedenle platformun kullanıcı arayüzündeki tüm içeriklerin birden fazla çevirisini destekler.
Ayrıca, dilin konuşma sırasında bir değişken olarak izlenmesi gerekir ki yapay zeka dili doğru şekilde tespit edebilsin ve sohbet tasarımcıları dil etrafında mantık kurabilsin.
Dile özgü işlevlerin dışında, iyi bir chatbot oluşturmak için platformun genel işlevselliği de mükemmel olmalıdır. Burada iki önemli işlevsellik kategorisi vardır.
Sonuç olarak, son kullanıcıya sunulan chatbot deneyiminin kalitesi, kullanılan aracın gücüyle doğrudan ilişkilidir; bu, dil anlama yeteneğinden grafiksel arayüzlere kadar her şeyi kapsar.
Özellikle Arap dünyasında, şirketlerin genellikle kurum içi (on-prem) Arapça chatbot talep ettiği de sıkça görülür. Bu, platform seçerken dikkate alınması gereken bir konudur. Kurum içi bir Arapça chatbot, yalnızca kurum içi bir arayüz sunmakla kalmayıp, tam NLU motorunu ve eğitilmiş dil modelini de kurum içinde barındıran bir platformla oluşturulmalıdır.
İyi bir platform olsa bile, Arapça'da harika bir chatbot oluşturmak hâlâ bazı zorluklar içerir. Yapay zeka alanında Arapça konuşan kişi sayısı sınırlı olduğundan, projede çalışacak doğru kaynakları bulmak zor olabilir. Temel NLU algoritmalarını yazacak kaynakları bulmak gerekmese de (bunlar hazır olarak sunulur), chatbotun desteklediği tüm dilleri veya lehçeleri konuşabilen yetkin tasarımcılar bulmak zor olabilir. Bu nedenle, chatbot platformunun içerik ve çevirilerin teknik bilgisi olmayan kişiler tarafından kolayca güncellenip yönetilebilmesini sağlaması önemlidir; çünkü tasarımcı muhtemelen tüm desteklenen dilleri konuşamayacaktır.
Elbette, artık yüksek kaliteli Arapça chatbotların yaygınlaşması, bu teknolojinin benimsenmesini artıracaktır. Artan benimseme, kaynak kısıtı sorunlarını çözecek ve potansiyel alıcıların izleyebileceği en iyi uygulamaları net şekilde görmesini sağlayacaktır.
NLP teknolojisindeki atılımlar yalnızca Arapça chatbotlar için değil, diğer yapay zeka uygulamaları için de geçerlidir. Artık Arapça yapay zekayı farklı şekillerde kullanan çok yönlü sistemler görüyoruz — haberlerde duygu analizi yapmaktan, daha önce yalnızca insanlar tarafından yapılabilen metin özetleme veya metin üretmeye kadar. Çoğu zaman bir chatbot, yalnızca farklı yapay zeka teknolojileri için değil, aynı zamanda son kullanıcıların web siteleri veya web uygulamaları gibi diğer sistemlerin ekranlarını kullanmasına yardımcı olmak için de kullanıcı arayüzü olarak kullanılır.
Elbette, Arapça NLU'nun gücünde önemli bir sıçrama yaşansa da, NLU her zaman daha iyi olabilir. Araştırmalar NLU motorlarını daha da geliştirmek için devam ediyor ve şüphesiz yeni atılımlar da olacak. NLU insan seviyesine ulaşana kadar, yapılacak işler hep olacak.
Dil fark etmeksizin tüm NLU motorları için bir sonraki adım, çok adımlı diyaloglarda daha iyi performans göstermektir. Bu, bir insanın botla dar bir konu alanında çok adımlı bir konuşma yapabilmesi anlamına gelir; sadece tek seferlik komutlar veya sorular sormak yerine. Chatbot platformları için de bir sonraki adım, çok adımlı diyalogların kolayca oluşturulmasını sağlamaktır.
Çok adımlı diyalog, özellikle Alexa gibi sesli arayüzler için önemlidir.
Makine öğrenimiyle yönlendirilen tokenleştirme ve bunun Arapça NLP'ye etkisinden bahsederken, ilgili bir konu da Arapça konuşmadan metne dönüştürmedir. Arapça için konuşmadan metne dönüştürme hâlâ diğer dillerin gerisinde, ancak burada anlatılan NLP ilerlemelerinin yakın gelecekte bu farkı azaltacağına inanıyoruz.
Harika AI ajan deneyimleri oluşturun.
