- Doğal Dil Anlama (NLU), insanların konuşurken veya yazarken ne demek istediklerini, niyetlerini ve önemli ayrıntıları anlamak için bilgisayarlara yardımcı olan bir yapay zeka alanıdır.
- Bu teknoloji, cümleleri parçalara ayırarak, anahtar kelimeleri veya isimleri tespit ederek ve kelimeleri cümledeki rollerine göre ilişkilendirerek bağlamı kavrar.
- NLU, günlük hayatımızda kullandığımız birçok araçta yer alır; sesli asistanlar (Siri, Alexa), müşteri hizmetleri sohbet botları, e-posta sınıflandırma ve metinlerdeki eğilimleri veya duyguları analiz etme gibi.
- NLU’daki temel teknikler arasında cümleleri kelimelere ayırma (tokenization), sözcük türü etiketleme, isim veya tarih tespiti, kullanıcının ne istediğini anlama ve önceki konuşma bağlamını kullanarak daha iyi yanıtlar oluşturma bulunur.
NLU, yapay zeka dünyasında sadece bir kısaltma gibi görünebilir, ancak AI’nın gerçekten ne demek istediğimizi anlaması için çok önemlidir.
Siri, yol tarifi mi istediğinizi yoksa bir şarkı mı çalmak istediğinizi nasıl anlıyor?
Bir yapay zeka temsilcisi, bir ürün sorusuyla bir destek talebini nasıl ayırt ediyor?
NLU’nun nasıl çalıştığını ve daha akıllı AI etkileşimleri için neden gerekli olduğunu adım adım inceleyelim.
NLU nedir?
Doğal dil anlama (NLU), makinelerin insan dilini yorumlamasını ve anlamasını sağlayan doğal dil işleme (NLP) alanının bir alt dalıdır.
NLU, AI sohbet botları, sanal asistanlar ve duygu analizi araçlarında kullanılır. Makinelerin, ister metin ister ses olsun, kullanıcı niyetini doğru şekilde anlamasını sağlar ve böylece uygun aksiyonu gerçekleştirebilirler.
NLU, çözülmesi için yapay zeka gerektiren (AI-hard veya AI-complete olarak da bilinen) bir problemdir. Yani, doğal dil anlama yapay zeka olmadan mümkün değildir.
NLU nasıl çalışır?
.webp)
NLU, insan dilini anlamak ve niyetini yorumlamak için parçalar. İşleyiş adım adım şöyledir:
1. Metnin Ön İşlenmesi
Analiz başlamadan önce, metin anlamlı içeriğe odaklanmak için noktalama işaretleri ve gereksiz kelimeler gibi unsurlar temizlenir.
2. Temel Bileşenlerin Belirlenmesi
Sistem, daha ileri analiz için metindeki en önemli varlıkları, anahtar kelimeleri ve ifadeleri çıkarır.
3. Cümle Yapısının Analizi
Kelimeler arası ilişkiler ve dilbilgisi incelenerek, NLU cümledeki farklı kelime ve kavramların nasıl etkileştiğini belirler.
4. Niyet ve Hedeflere Eşleme
Çıkarılan bileşenler, sistemin kullanıcının amacını anlamasına yardımcı olacak şekilde önceden tanımlanmış niyet veya hedeflerle eşleştirilir.
5. Bağlamla Anlamı Geliştirme
Önceki etkileşimler ve bağlamsal ipuçları, doğruluğu artırmaya yardımcı olur ve NLU sisteminin yanıtlarını konuşma geçmişine göre uyarlamasını sağlar.
6. Yapılandırılmış Yanıt Oluşturma
Son olarak, sistem bir yapılandırılmış yanıt üretir; bu yanıt bir eylemi tetikleyebilir, komut çalıştırabilir veya ilgili bilgiyi sunabilir.
Gerçek Dünya Örneği
Bir örnekle açıklayalım.
Patrick, iş yerinde takvimi de dahil olmak üzere tüm ana uygulamalarıyla entegre olan bir AI temsilcisi kullanıyor.
Patrick, AI temsilcisine şunu yazar: “Anqi ile yarın saat 13:00’te bir toplantı ayarla ya da benzer bir zaman olabilir. İki hafta sonra da bir takip toplantısı ayarla.”
Temsilci AI iş akışı sırasında, temsilci şunları yapar:
- Niyeti belirler: Temsilci, Patrick’in toplantı ayarlamak istediğini anlar.
- Temel varlıkları çıkarır: Temsilci, Patrick’in ‘Anqi’ adlı kişiyle, ‘13:00’ saatinde ve ‘yarın’ gününde toplantıdan bahsettiğini tespit eder.
- İfade analizi: Temsilci, yapılacak işlemin ‘toplantı ayarlama’ olduğunu, bunun Anqi ile yapılacağını ve zaman ile günün yarın saat 13:00 olması gerektiğini belirler.
- Bağlamsal anlama: Temsilci, Patrick ve Anqi’nin takvimlerini kontrol ederek uygunluklarını inceler. Eğer yarın saat 13:00 uygun değilse, istenildiği gibi benzer bir zaman önerir.
- Son işlem: Temsilci, toplantıyı ve takip toplantısını ayarlayarak Patrick ve Anqi’ye takvim davetleri gönderir.
NLU’nun Gerçek Hayattaki Kullanım Alanları
Muhtemelen günlük hayatınızda, çoğu zaman farkında olmadan NLU ile karşılaşıyorsunuz. İşte en yaygın uygulama örneklerinden bazıları:
Potansiyel müşteri oluşturma
NLU, AI ile potansiyel müşteri oluşturmanın temel bir parçasıdır; bu, konuşmaya dayalı AI ile potansiyel müşterilerin değerlendirilmesi anlamına gelir. Doğal dil anlama sayesinde sohbet botları, gelen potansiyel müşterilerin ihtiyaçlarını ve uygunluğunu tespit edebilir. Hatta bir potansiyel müşteri uygun bulunduğunda, satış temsilcileriyle doğrudan takvim toplantısı ayarlayabilirler.
Sesli asistanlar
Siri, Alexa ve Google Asistan gibi sesli asistanlar, konuşmalarınızın arkasındaki niyeti anlamak için NLU’ya güvenir.
Örneğin, "Tırnak randevum için saat 14:00’e hatırlatıcı kur" dediğinizde, asistan cümlenizi parçalara ayırır, niyeti (hatırlatıcı kurmak) belirler ve varlıkları (tırnak randevusu, yarın, 14:00) çıkarır.
NLU, bu asistanların sözlü talepleri anlamasını ve doğru aksiyonu gerçekleştirmesini sağlar.
Müşteri hizmetleri sohbet botları
Bir müşteri destek sohbet botu ile etkileşime girip "Paketim nerede?" yazdığınızda, bot NLU kullanarak amacınızın teslimat durumunu öğrenmek olduğunu belirler.
Gerekli varlığı – sipariş bilgilerinizi – çıkarır ve doğru güncellemeyi sunar. Farklı müşteri sorularını anlayıp yanıtlayabilme yeteneği, NLU’yu modern müşteri hizmetleri otomasyonunun vazgeçilmez bir parçası yapar.
E-posta sınıflandırma ve otomasyon
NLU, e-posta otomasyon sistemlerinin arka planında da bulunur. Örneğin, NLU destekli araçlar gelen e-postaları okuyup içeriği anlayabilir ve onları "acil", "promosyon" veya "toplantı" gibi kategorilere otomatik olarak ayırabilir.
Bu sistemler, e-postanın içeriğine göre uygun yanıtlar da oluşturabilir ve işletmelerin iletişimi yönetirken zaman kazanmasını sağlar.
Geri bildirim ve anketler için metin analitiği
Şirketler, anketlerden, incelemelerden ve sosyal medya paylaşımlarından gelen geri bildirimleri analiz etmek için sıklıkla NLU kullanır.
NLU, yazılı dildeki kalıpları ve duyguları tespit etmeye yardımcı olur; böylece müşteri ihtiyaçlarını ve görüşlerini anlamak mümkün olur.
Örneğin, bir NLU sistemi yüzlerce müşteri yorumunu tarayarak, çoğu kullanıcının belirli bir özellik hakkında olumlu mu yoksa olumsuz mu hissettiğini duygu analiziyle belirleyebilir.
Temel Bileşenler
Tokenization (Cümle Parçalama)
Tokenization, bir cümleyi kelime veya ifade gibi daha küçük parçalara ayırma işlemidir; bu, AI’nın metni işlemesini kolaylaştırır.
Örnek: "Yarın saat 15:00’e toplantı ayarla" ifadesi ["Schedule", "a", "meeting", "for", "3 PM", "tomorrow"] gibi parçalara ayrılır.
Sözcük Türü (POS) Etiketleme
POS etiketleme, bir cümlenin dilbilgisel yapısını belirler ve her kelimeyi isim, fiil, sıfat gibi kategorilere ayırır.
Örnek: "Toplantı ayarla" cümlesinde, AI "ayarla"yı fiil, "toplantı"yı isim olarak etiketler.
İsim Varlık Tanıma (NER)
İsimli Varlık Tanıma (NER), metindeki önemli varlıkları – isimler, yerler, tarihler gibi – tespit eder ve sınıflandırır.
Örnek: "Gelecek cuma New York’a uçak bileti al" cümlesinde, AI "New York"u bir yer, "gelecek cuma"yı bir tarih olarak tanımlar.
Niyet Sınıflandırma
Niyet sınıflandırma, kullanıcının verdiği girdinin arkasındaki temel amacı veya hedefi belirler.
Örnek: "İki kişilik masa ayırt" ifadesi, rezervasyon yapma niyeti olarak sınıflandırılır.
Bağımlılık Çözümlemesi
Bağımlılık çözümlemesi, cümlenin dilbilgisel yapısını anlamak için kelimeler arasındaki ilişkileri analiz eder.
Örnek: "Raporu Maria’ya gönder" cümlesinde, AI "Maria"nın raporun alıcısı olduğunu belirler.
Bağlamsal Analiz
Bağlamsal analiz, yanıtların ilgili ve doğru olmasını sağlamak için çevredeki konuşmaları veya önceki etkileşimleri kullanır.
Örnek: Bir kullanıcı daha önce belirli bir proje hakkında soru sorduysa, yapay zeka gelecekteki yanıtlarını bu bağlama göre uyarlayabilir.
Özel bir NLU ajanı oluşturun
Yapay zeka teknolojisinin hızla gelişmesiyle, herkes NLU yeteneklerine sahip bir yapay zeka ajanı oluşturabilir.
Botpress, kurumsal düzeyde, sonsuz genişletilebilir bir bot oluşturma platformudur. Altyapımız, geliştiricilerin her türlü kullanım senaryosu için sohbet botları ve yapay zeka ajanları oluşturmasına olanak tanır.
Ücretsiz katmanımız, kapsamlı eğitimlerimiz ve Botpress Academy ile başlamak çok kolay.
Bugün oluşturmaya başlayın. Ücretsizdir.
Sıkça Sorulan Sorular
1. NLU, makine öğrenimi ve derin öğrenme ile nasıl ilişkilidir?
NLU (Doğal Dil Anlama), metin verilerindeki kalıpları tanımlamak için makine öğrenimine ve karmaşık dil yapılarını modellemek için derin öğrenmeye dayanır. Transformer gibi derin öğrenme mimarileri, NLU sistemlerinin bağlamı ve amacı yüksek doğrulukla yorumlamasını sağlar.
2. NLU ile Doğal Dil Üretimi (NLG) arasındaki fark nedir?
NLU (Doğal Dil Anlama), kullanıcı girdisini yorumlama ve anlam çıkarma ile ilgilenirken, NLG (Doğal Dil Üretimi) insan benzeri yanıtlar üretmeye odaklanır. Kısacası, NLU okur ve anlar. NLG yazar ve yanıtlar.
3. Günümüzde NLU'nun doğruluk oranı nedir ve doğruluğunu etkileyen faktörler nelerdir?
Modern NLU sistemleri, iyi tanımlanmış alanlarda %90'ın üzerinde doğruluk sağlayabilir; ancak performans, eğitim verisinin kalitesi, dil çeşitliliği, alanın karmaşıklığı ve modelin belirsizlik veya çoklu niyetli sorguları ne kadar iyi işlediği gibi faktörlere bağlıdır.
4. Güvenilir bir NLU modeli oluşturmak için genellikle ne kadar veri gerekir?
Güvenilir bir NLU modeli oluşturmak için genellikle her niyet veya varlık başına binlerce etiketli örnek gerekir; ancak transfer öğrenimi ve önceden eğitilmiş modeller (BERT veya GPT gibi) kullanmak, veri ihtiyacını sınıf başına birkaç yüz örneğe kadar önemli ölçüde azaltabilir.
5. Bir NLU motorunu CRM, takvimler veya veritabanları gibi diğer araçlarla nasıl entegre edersiniz?
Bir NLU motorunu araçlarla entegre etmek için, kullanıcı niyeti algılandığında sistemin işlem yapmasını sağlayan API'lere bağlarsınız – örneğin randevu oluşturmak, kişi bilgisi almak veya kayıtları güncellemek gibi. Bu, arka uç betik yazımı veya yerleşik entegrasyon desteğine sahip bir platform kullanmayı gerektirir.
.webp)
