Yapay zekada doğal dil işleme (NLP) nedir?

Uygun maliyetli otomasyon

NLP sistemleri genellikle müşteri desteği, e-posta filtreleme ve belge sınıflandırma gibi görevleri otomatikleştirmek için kullanılır. Diğer tüm otomasyon türleri gibi, kuruluşlara hem zaman hem de kaynak tasarrufu sağlar.

Veri içgörüleri

NLP sistemleri işletmeler tarafından içgörü sağlamak veya eğilimleri belirlemek için kullanılabilir. Bir NLP sistemi, kurumsal sohbet robotları tarafından alınan müşteri geri bildirimleri, incelemeler veya sosyal medya gönderileri gibi büyük hacimli metin verilerini analiz ederek ürün veya hizmetlerin iyileştirilmesine yardımcı olabilir.

Arama optimizasyonu

Arama, kısmen NLP sayesinde yıllar geçtikçe daha iyi hale geldi. 

NLP, ister sesle ister metinle olsun, daha doğru arama sonuçları sağlayarak kullanıcıların bilgileri daha hızlı bulmasına olanak tanır. Bu faydaları Google'da arama yaparken, Siri'den taksi çağırmasını isterken ya da bir mağazanın yapay zekalı sohbet robotuna istediğimiz ürünü tarif ederken her an görebiliriz. 

Kişiselleştirme

NLP sistemleri bireysel dil kalıplarını ve tercihlerini analiz ettiğinden, yanıtları her bir etkileşime göre uyarlanabilir. 

Örneğin, bir müşteri destek chatbotu sinirlenen bir müşteriye özür dileyebilir veya indirim önerebilir ya da bir yapay zeka asistanı kullanıcının önceki tercihleriyle eşleşen bir giyim markası önerebilir.

Doğal Dil Anlama (NLU)

NLU, kullanıcı girdilerinin arkasındaki anlamı çıkarmak için gereklidir.

NLP'nin bir alt kümesi olan NLU, dil işlemenin anlama yönüne odaklanır. Birincil amacı, makinelerin insan dilini anlamlı bir şekilde anlamasını ve yorumlamasını sağlamaktır. 

NLU, kelimelerin ardındaki amacı belirlemek, varlıkları tanımak ve dilin bağlamsal anlamını kavramak için metni analiz etmeyi içerir. 

Örneğin, bir kullanıcı "Restoranda bir masa ayırtın" dediğinde, NLU niyetin rezervasyon yapmak olduğunu ve "restoran "ın eylemin gerçekleşmesi gereken varlık olduğunu anlamaktan sorumludur. 

Doğal Dil Üretimi (NLG)

Öte yandan NLG, dil işlemenin üretim yönüyle ilgilenir. Bir makine kullanıcının girdisini anladıktan sonra (NLU sayesinde), NLG tutarlı ve bağlama uygun bir yanıt üretmek için görevi devralır. 

Örneğin, bir kullanıcı bir chatbot'a "Yarın hava nasıl olacak?" diye sorar. NLG sistemi, "Yarın hava güneşli ve en yüksek 75°F olacak" gibi bir yanıt formüle edecektir. 

NLG doğru kelimeleri seçmeyi, cümleleri doğru şekilde yapılandırmayı ve çıktının doğal ve insan benzeri olmasını sağlamayı içerir. Bu, NLP'nin makinenin anlayışını iletişimsel dile dönüştüren kritik bir bileşenidir.

1. İfadeler

İfade, kullanıcı tarafından söylenen veya yazılan tam ifadedir. Bu durumda: "Yarın saat 15:00'te pazarlama ekibiyle bir toplantı planlayın."

İfade, NLP sisteminin amacı belirlemek ve ilgili varlıkları çıkarmak için analiz edeceği girdidir.

2. Varlıklar

Bu cümledeki varlıklar, amaca ilişkin spesifik ayrıntılar sağlamaktadır. 

Örneğin, buradaki varlıklardan biri "pazarlama ekibi "dir, çünkü toplantının kiminle yapılacağını belirtir. Bir diğer varlık ise "yarın öğleden sonra 3", çünkü toplantının saatini ve tarihini veriyor.

Varlıklar, chatbot'a toplantıyı doğru bir şekilde planlaması için gerekli bilgileri verir.

3. Niyetler

Yukarıdaki örnek cümlemizde amaç, kullanıcının hedefidir: bir toplantı planlamak. 

Yapay zeka sohbet robotu gibi bir konuşma arayüzü, kullanıcının mesajının arkasındaki niyetin bir toplantı ayarlamak olduğunu anlayacaktır.

4. Tokenizasyon

Tokenizasyon, NLP sürecinin bir adımıdır. Bir cümleyi, tek tek kelimeler, kelime öbekleri ve hatta noktalama işaretleri olabilen jeton adı verilen daha küçük parçalara ayırmayı tanımlar. 

Örneğin, ifademiz "Program", "a", "toplantı", "pazarlama ekibi", "öğleden sonra 3" ve "yarın" gibi belirteçlere bölünebilir. 

Bu, NLP sisteminin cümlenin her bir bölümünü daha etkili bir şekilde analiz etmesine yardımcı olarak genel anlamı anlamayı ve doğru yanıt vermeyi kolaylaştırır.

5. Köklendirme ve Lemmatizasyon

Stemming ve lemmatization, NLP sistemleri tarafından sözcükleri temel veya kök biçimlerine basitleştirmek için kullanılabilecek tekniklerdir. Stemming bir kelimeyi temeline indirger - 'scheduling' kelimesini 'schedule' olarak işaretlemek gibi.

Lemmatizasyon, sözcükleri bir sözlükte bulunan normalleştirilmiş, mevcut sürümlere dönüştürür. Yani lemmatizasyon sadece son ekleri kaldırmak yerine 'wowza' veya 'tight' kelimelerini 'good' olarak işaretleyebilir.

Bu teknikler, NLP sisteminin farklı sonlara veya biçimlere sahip kelimelerin aynı anlama gelebileceğini fark etmesine yardımcı olur.

6. Konuşma Parçası Etiketleme

Bu adımda, NLP sistemi cümledeki her kelimeyi dilbilgisel rolü ile etiketler:

• Program (fiil)
• a (belirleyici)
• toplantı (isim)
• ile (edat)
• the (belirleyici)
• pazarlama (sıfat)
• takım (isim)
• at (edat)
• 3 (sayı)
• Başbakan (isim)
• yarın (isim)

Konuşma Parçaları (PoS) etiketleme, NLP sisteminin cümlenin yapısını ve kelimeler arasındaki ilişkileri daha iyi anlamasına yardımcı olur.

7. İsimlendirilmiş Varlık Tanıma (NER)

Sistem, cümledeki "pazarlama ekibi" (bir kuruluş veya grup) ve "yarın öğleden sonra 3" (bir zaman ifadesi) gibi belirli varlıkları tanımlar. NER, sistemin toplantının kiminle olduğunu ve ne zaman planlanması gerektiğini anlamasına yardımcı olur.

8. Duygu Analizi

Duygu analizi girdinin tonunu değerlendirir. 

Eğer CMO "Saçımı başımı yolmadan önce pazarlama ekibiyle bir toplantı daha planlayın" derse, NLP sistemi olumsuz duyguyu tanıyacaktır.

Bir duygu tanımlandığında, NLP sistemi buna göre hareket edebilir - CMO'yu rahatlatabilir veya özür dileyebilir. Duygu analizi özellikle bir konuşma arayüzü müşterilerle etkileşime girdiğinde yararlıdır, çünkü kaç kişinin memnun olduğunu ve kaç kişinin hayal kırıklığına uğradığını ölçebilir.

9. Bağlamsal Anlayış

NLP sistemleri, kelimelerin ve cümlelerin anlamını çevrelerindeki metne göre yorumlamak için bağlamsal anlayışı kullanır. Bu, sadece tek tek kelimeleri değil, aynı zamanda bir cümle veya konuşmada birbirleriyle nasıl ilişkili olduklarını analiz etmeyi içerir. 

10. Makine Öğrenimi 

NLP sistemleri, bir makine öğrenimi (ML) modeli kullanarak dili anlama ve üretme yeteneklerini geliştirir. 

Makine öğrenimi modeli büyük bir cümle veri kümesi üzerinde eğitilerek amacı ("Bir toplantı planlayın") doğru bir şekilde yorumlamasına, varlıkları ("pazarlama ekibi" ve "yarın öğleden sonra 3" gibi) tanımlamasına ve uygun bir yanıt oluşturmasına olanak tanır.

11. Diyalog Yöneticisi

NLP sistemlerindeki diyalog yönetimi, bir konuşmanın bağlamını izleyerek önceki girdilere dayalı tutarlı yanıtlar sağlar.

CMO sabah pazarlama ekibiyle görüşmesi gerektiğinden bahsederse, "Bu toplantıyı benim için öğleden sonra 3'te planla" diyebilir. Sistem, pazarlama ekibiyle görüşmek istediğini hatırlayacak ve onaylayacaktır.

Sanal Asistanlar

Muhtemelen şu anda cebinizde: Siri, Alexa ve Google Assistant gibi akıllı asistanlar sesli komutları anlamak ve yanıtlamak için NLP kullanıyor. 

"Bugün hava nasıl?" diye sorduğunuzda, bir yapay zeka asistanı konuşmanızı işler, amacınızı anlar, hava durumu verilerini alır ve ilgili bilgilerle yanıt verir.

Yapay Zeka Sohbet Robotları

Birçok şirket, müşteri sorularını ele almak için NLP destekli sohbet botları kullanır. Örneğin, bir e-ticaret sitesinde bir chatbot'a"Siparişim nerede?" diye sorarsanız, bot sorgunuzu yorumlayabilir, sipariş takip bilgilerine erişebilir ve size bir güncelleme sağlayabilir.

Dil Çevirisi

NLP, çeviri hizmetlerinin merkezinde yer alır ve kullanıcıların metin veya konuşmayı bir dilden diğerine çevirmesine olanak tanır. 

Bu sistemler orijinal dilin yapısını ve anlamını analiz eder ve hedef dilde eşdeğer bir metin oluşturur. Bu da Google Translate'i her kullandığınızda NLP'ye teşekkür etmeniz gerektiği anlamına geliyor.

Sesten Metne Uygulamaları

Siri veya dikte araçları gibi sesten metne uygulamaları, NLP kullanarak konuşulan dili yazılı metne dönüştürür. 

Telefonunuzda sesle yazdığınızda veya bir toplantı kaydını yazıya döktüğünüzde, NLP sesleri kelimelere ayırır, konuşmadaki kalıpları tanır ve doğru metin üretir. 

E-posta Spam Filtreleme

Yapay zekaya yakın olduğunu düşünmesek de, e-posta spam filtreleme NLP'nin yaygın bir uygulamasıdır. 

NLP sistemleri e-postaların içeriğini analiz edebilir, spam veya kimlik avına işaret eden belirli kalıpları, ifadeleri veya davranışları arayabilir - belirli anahtar kelimeler, garip bağlantılar veya garip biçimlendirme gibi.

Metin Özetleme ve Üretme

Bu tür araçlar uzun makaleleri, raporları veya belgeleri daha kısa, sindirimi kolay özetlere dönüştürür - ve bunu NLP ile yaparlar. 

Ve ChatGPT çağındaki her öğrenci bir metin oluşturucu kullanmıştır. Bu NLP jeneratörleri genellikle kafiyeli bir dörtlükten İngilizce bir denemeye ve ürün açıklamalarına kadar tutarlı ve anlamlı içerikler oluşturabilir.

NLP'nin geleneksel kural tabanlı dil işlemeden farkı nedir?

Geleneksel kural tabanlı sistemler elle yazılan dilbilimsel kurallara dayanır, bu da onları katı ve bakımı zaman alıcı hale getirir. Buna karşılık NLP, verilerden dil kalıplarını öğrenmek için istatistiksel yöntemlerden ve makine öğreniminden yararlanarak daha fazla uyarlanabilirlik ve ölçeklenebilirlik sağlar.

NLP'nin genel makine öğreniminden farkı nedir?

NLP, insan dilini anlamak ve üretmek için makine öğrenimini uygulayan özel bir yapay zeka dalı iken, genel makine öğrenimi görüntüler, sayılar veya sinyaller gibi daha geniş bir veri türü yelpazesini kapsar.

Alana özgü bir NLP modeli ile genel amaçlı bir model arasındaki fark nedir?

Alana özgü bir NLP modeli, hukuk veya tıp gibi belirli bir alandaki metinler üzerinde eğitilir ve özel kelime dağarcığını ve bağlamı daha doğru bir şekilde anlamasına olanak tanır. Genel amaçlı modeller, konular arasında daha çok yönlü olsa da, niş veya teknik alanlara uygulandığında hassasiyetten yoksun olabilir.

Küçük işletmeler NLP teknolojilerinden nasıl faydalanabilir?

Küçük işletmeler, sohbet robotlarıyla müşteri hizmetlerini otomatikleştirmek, web sitesi arama işlevselliğini geliştirmek, duyarlılık için müşteri geri bildirimlerini analiz etmek ve içerik oluşturmaya yardımcı olmak için NLP'yi kullanabilir ve büyük bir teknik ekip olmadan bile operasyonları kolaylaştırmaya yardımcı olabilir.

NLP modellerinde bilinen etik kaygılar veya önyargılar var mı?

Evet, NLP modelleri eğitim verilerinde bulunan önyargıları istemeden öğrenebilir ve güçlendirebilir, bu da adil olmayan veya zararlı çıktılara yol açabilir, bu nedenle sorumlu eğitim ve düzenli denetimler önemlidir.