Doğal Dil İşleme ve Doğal Dil Anlama: 2024'te Derinlemesine Kılavuz

Bilgisayarlar programlama talimatlarına ve önceden belirlenmiş düz dil komutlarına yanıt verme konusunda mükemmeldir, ancak doğal dili anlamalarının henüz ilk aşamalarındayız.

Örneğin "Telefonu kapat" gibi basit bir komut, anlamını şekillendiren tarihsel ve günlük bağlamlara sahiptir. İnsan zihni bu ifadeyi hızlı bir şekilde anlar, ancak bilgisayarlar anlamayabilir.

Neyse ki, doğal dil işleme (NLP) alanındaki ilerlemeler, bilgisayarların insanların doğal olarak dil aracılığıyla iletişim kurma yollarını anlamalarında bir adım öne geçmelerini sağlıyor.

Bu alandaki başarı, diğerlerinin yanı sıra müşteri hizmetleri, bilgi yönetimi ve veri yakalama alanlarında sayısız yeni iş fırsatı yaratmaktadır. Aslında, doğal dil anlayışı Botpress 'un bir şirket olarak başarmaya çalıştığı şeyin merkezinde yer alıyor - makinelerin insanları daha iyi anlamasına yardımcı olmak, diyalogsal yapay zeka geliştirmemize ilham veren hedeftir.

Doğal dil yeteneklerinin uygulanması daha erişilebilir hale gelse de, algoritmaları birçok geliştirici için bir "kara kutu" olmaya devam ediyor ve bu ekiplerin bu işlevleri en iyi şekilde kullanmasını engelliyor. Nasıl çalıştığının temellerini kavramak, bu akıllı makineleri eğitmek için ne tür eğitim verileri kullanacaklarını belirlemek için çok önemlidir. Doğru eğitim verilerinin seçilmesi ve uygulanması başarı için kritik öneme sahiptir.

Bu makalede, doğal dilin temellerini ve yeteneklerini gözden geçiriyoruz. Ayrıca birkaç önemli kullanım örneğini inceliyor ve kendi doğal dil çözümlerinize nasıl başlayacağınıza dair öneriler sunuyoruz.

Doğal Dil İşleme Nedir?

Doğal Dil İşleme, bilgisayar ve insan dili arasındaki etkileşimleri inceleyen yapay zekanın bir alt alanıdır. Dilbilim ve bilgisayar bilimlerini birleştiren bir çalışma alanıdır. NLP'nin amacı doğal dil girdisini yapılandırılmış veriye dönüştürmektir. Bunu yapmak için çok sayıda görev kullanır; konuşma parçası etiketleme, adlandırılmış varlık tanıma, sözdizimsel ayrıştırma ve daha fazlası.

Doğal Dil Anlama (NLU) nedir?

Doğal Dil Anlama, dilin anlaşılması ile ilgilidir. Tıpkı bizim gibi, teknoloji de bir şeyi anlamadan duyabilir veya okuyabilir. NLU, konuşma arayüzlerine güç veren teknolojidir. Anlama kısmı olmadan, konuşma neredeyse imkansız ya da en iyi ihtimalle gariptir.

NLU Nasıl Çalışır?

Diğer yapay zeka çözümleri gibi bu teknoloji de eğitim gerektirir. Niyet tespiti, sohbet robotu geliştiricisi tarafından sağlanan eğitim verilerine ve platform mühendislerinin teknoloji seçimine bağlıdır. Bu uzmanlar, aracın kullanıcıları işlevi bağlamında anlamasını sağlamak için eğitim verileri sağlamalıdır - bu işlev ister dış müşterilere hizmet vermek isterse de iç kullanıcılara bilgi yönetimi konusunda yardımcı olmak olsun. Eğitim verilse bile, konuşmalar temel işlevlerinden uzaklaşıp daha genel hale geldikçe NLU kaybolacaktır.

Neyse ki, bu teknolojiler belirli kullanım durumlarında oldukça etkili olabilir. Eğitimi optimize etmek ve uygulamak çoğu geliştirici ve hatta teknik olmayan kullanıcılar için ulaşılamaz değildir. Yapay zeka alanındaki son atılımlar, kısmen bilgi işlem gücünün kullanılabilirliğindeki üstel büyüme nedeniyle ortaya çıkmıştır ve bu çözümlerin uygulanmasını her zamankinden daha kolay, daha ulaşılabilir ve daha uygun fiyatlı hale getirmektedir.

"Bu anlayışı kazanmak için makinelerin konuşmanın bölümlerini anlayabilmesi ve üretebilmesi, varlıkları çıkarabilmesi ve anlayabilmesi, kelimelerin anlamlarını belirleyebilmesi ve kavramları, ifadeleri, kavramları ve dilbilgisini niyet ve anlamın daha büyük resmine bağlamak için çok daha karmaşık işleme faaliyetlerini kullanabilmesi gerekir." Forbes, "İnsan Konuşmasını Anlayabilen Makineler: Yapay Zekanın Konuşma Modeli," Haziran 2020

Dil karmaşıktır - fark edebileceğimizden çok daha karmaşıktır - bu nedenle tüm nüanslarını hesaba katan ve bu dilin arkasındaki insan niyetini başarıyla belirleyen bir yazılım oluşturmak da karmaşıktır. Ancak insan zekasında olduğu gibi, yeterli yapay zeka eğitimi, bir makinenin bu karmaşıklıkların üstesinden gelmesini sağlar (eğitim verileri yeterince iyi şekillendirilmişse).

YZ eğitiminin, her bir YZ'nin kullanımına ve bağlamına özgü gereksinimleri vardır. Örneğin, hava yolculuğu için müşteri hizmetleri işlevinde çalışmak üzere NLU kullanan bir sohbet robotunu eğitmeyi amaçladığımızı varsayalım. Sohbet robotu, müşterilerin uçuş rezervasyonu yapmalarına ve güzergahlarını ayarlamalarına yardımcı olmak için müşterilerin doğal dilini işleyecektir.

Bu durumda, bir chatbot geliştiricisinin makinenin doğal dil algoritmasına amaç verilerini sağlaması gerekir. Bu veriler, seyahat müşterilerinin rezervasyonlarını oluşturmak veya değiştirmek için kullanabilecekleri yaygın ifadelerden oluşur. Bir makine öğrenimi işlevi olan doğal dil algoritması, konuşma asistanının benzer anlamlara sahip ancak farklı kelimeler içeren ifadeleri tanıyabilmesi için veriler üzerinde kendini eğitir.

İdeal olarak, bu eğitim diyalog asistanını çoğu müşteri senaryosunun üstesinden gelebilecek şekilde donatacak ve insan temsilcileri daha derin insan kapasitelerinin gerekli olmadığı sıkıcı çağrılardan kurtaracaktır. Bu arada, diyalog asistanı daha karmaşık senaryoları insan temsilcilere erteleyebilir (örneğin, insan empatisi gerektiren konuşmalar). Bu yetenekler mevcut olsa bile, geliştiriciler algoritmaya çeşitli veriler sağlamaya devam etmelidir, böylece müşteri davranışlarındaki ve iş ihtiyaçlarındaki değişikliklere ayak uydurmak için dahili modelini kalibre edebilir.

Bu amaçla, kelime vektörleştirme adı verilen bir yöntem, kelimeleri veya kelime öbeklerini, makinelerin sonuçları tahmin etmek, kelime benzerliklerini belirlemek ve anlambilimi daha iyi anlamak için kullanabileceği gerçek sayılar olan karşılık gelen "vektörlere" eşler. Kelime vektörleştirme, bir makinenin doğal dili anlama kapasitesini büyük ölçüde genişletir ve bu da bu teknolojilerin ilerici doğasını ve gelecekteki potansiyelini örneklendirir.

Veri setinizi oluşturmak için ipuçları

• Amaç başına bir kavrama bağlı kalın (bir amaç birden fazla ifade içerir)
  
• İfadelerdeki eş anlamlı kelimeleri karıştırmayı deneyin
• İfadelerinizi kişiliğinizin kullanacağı dil ile yazın
• Varlıkları kullanın
• Yazım ve dilbilgisi hatalarından kaçının

İşte sohbet robotunuz için bir eğitim veri seti oluşturmaya yönelik eksiksiz kılavuzumuz.