Doğal dil anlama (NLU) nedir?

Hiç bilgisayarınızın önünde oturup işinizi halletmek için ne yapmanız gerektiğinden emin olamadığınız oldu mu? Eğer bilgisayarınızla konuşmayı ve söylediklerinizi anlamasını dilediyseniz, o zaman şanslısınız. Doğal dil anlayışı sayesinde bilgisayarlar sadece kelimelerimizin anlamını anlamakla kalmıyor, aynı zamanda dili kullanarak yaşam ve çalışma koşullarımızı yeni ve heyecan verici yollarla geliştirebiliyor.

Doğal dil anlama (NLU) nedir?

Doğal dil yorumlama (NLI) olarak da bilinen doğal dil anlama (NLU ) bir yapay zeka türüdür. NLU, yapay zekanın insan dilini anlama kapasitesini geliştirmek için makine öğrenimi tekniklerini kullanan doğal dil işlemenin (NLP) bir alt konusudur.

İş başındaki NLU teknolojisi örnekleri arasında şunlar yer almaktadır:

• Otomatik dil çevirisi: Günümüzde, metinleri yüzlerce dile sorunsuz bir şekilde çevirmek için Google Translate ve Microsoft Translator gibi hizmetler kullanılabilir.
  

• Soruları yanıtlama: NLU, konuşma tanıma yazılımı ile birlikte kullanıldığında, YZ sözlü iletişimi anlayabilir. Örneğin, bir kişi telefonundaki yapay zekaya yarınki hava durumunu sorabilir ve NLU aracılığıyla bilgiyi toplayıp bize iletir.
  

• Sanal asistan teknolojisi: Google Home ve Amazon Alexa gibi cihazlar, kullanıcılarına dijital yardım konusunda her şeyi kapsayan bir çözüm sunmak için NLU uygulamaktadır.

NLU, NLP ve NLG arasındaki farklar nelerdir?

Doğal dil anlama (NLU) ve doğal dil üretimi (NLG), doğal dil işlemenin (NLP) her iki alt kümesidir. NLU teknolojisinin ana odağı bilgisayarlara insan iletişimini anlama kapasitesi kazandırmak iken, NLG yapay zekanın otomatik olarak doğal dil metin cevapları üretmesini sağlar.

Bir bilgisayar bir sorguya yanıt oluşturduğunda, dili akıcılık, duygu ve kişilik açısından fazla bir şey olmadan açık bir şekilde kullanma eğilimindedir. Buna karşılık doğal dil üretimi, bilgisayarların ilginç ve ilgi çekici konuşmalar üretmesine ve böylece insanların dikkatini çekmesine yardımcı olur. Yazılıma, bir kişiyle kendi ana dilini kullanarak iletişim kurmanın en uygun yoluna kendini uyarlayarak anında karar vermesi öğretilebilir.

NLP sohbet robotları daha mı iyi?

Doğal dil anlama nasıl çalışır?

Doğal dil anlama, insan konuşmasını analiz eden ve onu anlamsal ve pragmatik tanımlara ayıran algoritmalar uygular. NLU teknolojisi, iletişimin arkasındaki niyeti yakalamayı ve konuşma sırasında bahsedilen kişiler veya sayısal değerler gibi varlıkları tanımlamayı amaçlamaktadır.

Niyet tanıma

Doğal dil anlama yazılımı sadece bir cümle içindeki tek tek kelimelerin anlamını anlamakla kalmaz, aynı zamanda bir araya getirildiklerinde ne anlama geldiklerini de anlar. Bu, NLU destekli konuşma arayüzlerinin konuşmanın arkasındaki anlamı kavrayabileceği ve kullandığımız kelimelerin amaçlarını belirleyebileceği anlamına gelir.

Makine öğrenimi algoritmalarına sahip yazılımları benimsemenin temel avantajlarından biri, duygu analizi işlemlerini yürütebilmektir. Duygu analizi, bir işletmeye veya kuruluşa, müşterilerinin herhangi bir ürün veya konu hakkındaki görüşleri ve istekleri hakkında yapılandırılmış bilgilere erişim sağlar.

Diyaloğa dayalı yapay zekanın rolleri ve müşteri sonuçları

Varlık tanıma

Bu özel NLU teknolojisi türü, insan konuşması içindeki varlıkları tanımlamaya odaklanır. Bir varlık bir kişiyi, şirketi, konumu, ürünü veya ilgili herhangi bir ismi temsil edebilir. Aynı şekilde, yazılım para birimleri, tarihler veya yüzde değerleri gibi sayısal varlıkları da tanıyabilir.

Doğal dil anlayışı neden önemlidir?

Doğal dil anlayışı bize insanlar ve bilgisayarlar arasındaki iletişimsel boşluğu doldurma becerisi kazandırır. NLU, insanlara yardım sunması için yapay zekayı güçlendirir ve geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir. Örneğin, müşteri destek operasyonları akıllı sohbet robotları tarafından önemli ölçüde iyileştirilebilir.

Doğal dil anlamanın adımları nelerdir?

NLU süreçleri sıradan bir gözlemci için anlık gibi görünse de, perde arkasında çok şey oluyor. Veriler işlevsel hale getirilmeden önce toplanmalı, düzenlenmeli, analiz edilmeli ve teslim edilmelidir.

Tipik bir doğal dil anlama prosedürü aşağıdaki adımları içerir:

• Veri kalitesi değerlendirmesi: Makine öğrenimi algoritmaları yalnızca bir veri setinin izin verdiği kadarını öğrenebilir. Analiz edilen verilerin kalitesini göz önünde bulundurmak ve beklentileri buna göre belirlemek önemlidir. Örneğin, yalnızca tek bir konumdan alınan veriler üzerinde duyarlılık analizi yapılıyorsa, sonuçların tüm ülkenin görüşlerini yansıtmasını beklemek aptallık olur.
  

• Verilerin temizlenmesi: Algoritmalar bir veri setiyle ilk etkileşime girdiğinde, yapılandırılmamış verilerden oluşan karmaşık bir karmaşa ile beslenirler. Önemli miktarda veri gereksiz olmakla kalmaz, algoritmalar aynı zamanda yanlış yazılmış kelimeler, deyimsel ifadeler ve dilbilgisi açısından hatalı cümlelerle de mücadele etmek zorundadır. Örneğin, basit bir "evet ya da hayır" sorusu, insanların cevap verme biçiminde birçok varyasyon içerebilir. Evet kelimesi "yeah", "ye" veya "yass" ile değiştirilebilir. En iyi sonuçları elde etmek için, bir algoritmanın kullanıcı niyetini nasıl ayırt edeceğini öğrenebilmesi gerekir.
  

• İşleme: Veriler mümkün olduğunca parlatıldıktan sonra sıra işlenmeye gelir. Bu, analiz için gereksiz olabilecek artikeller, edatlar ve diğer sık kullanılan kelimeler gibi kelimelerin çıkarılması anlamına gelir. Bu şekilde, geriye kalanlar bir makinenin okuyabileceği ve yorumlayabileceği bireysel öğelere dönüştürülebilir.
  

• Modelleme: Doğal dil işlemede model, verilerde bulunan örüntüleri temsil eden organizasyonel bir yapıdır. Yaygın bir model, her bir kelimeden kaç kez bahsedildiğini ölçen ve bu değeri bir vektör olarak temsil eden "kelime torbası "dır.
  

• Analiz: Veriler modellendikten sonra, ilk çıktı kalitesini anlamak için sonuçlar analiz edilebilir. Daha önce de belirtildiği gibi, sonuçların kalitesi kullanılan veri setine bağlı olacaktır.
  

• Görselleştirme: Verilerin görsel temsilleri, yazılımın son kullanıcılarının NLU teknolojisi tarafından toplanan sonuçları anlamasını sağlar. Verilerin grafik biçiminde gösterilmesi, NLU özelliklerine aşina olmayan kilit kişilere aktarılmasının kolay olmasını sağlayabilir.
  

• Operasyonelleştirme: Bu, bir veri bütününden değerli içgörüler ve sonuçlar elde etme sürecidir. Bu son adımı uygulamanın birçok yolu vardır. Örnekler arasında verilerin daha ileri analizler için alınması veya pazar araştırması gibi belirli bir amaç için kullanılması yer alır. Ek operasyonelleştirme prosedürleri sayesinde, NLP teknolojisinden değer elde etmek için sorunsuz bir yöntem oluşturulabilir. Örneğin, Google ve Amazon gibi teknoloji devleri ürün verilerini sunarken konu modellemesini kullanmakta, otomatik filtreler ve diğer QoL yükseltmeleri sağlamaktadır.

NLU teknolojiniz hangi yeteneklere sahip olmalıdır?

NLU teknolojisinin temel yeteneği, kavramları anlamak için anahtar kelimelere güvenmek yerine dili insanların yaptığı gibi anlamaktır. Dil tanıma yazılımı olarak NLU algoritmaları, insanlar ve kuruluşlar arasındaki etkileşimi geliştirirken aynı zamanda veri toplama ve analizini de iyileştirebilir.

Doğal dil anlama çözümlerinin yetenekleri şunları içerir:

• Etkileşimli sesli yanıt (IVR) ve mesaj yönlendirme: NLU destekli IVR teknolojisi, bir kişinin sesini işleyebilir, kelimeleri metne dönüştürebilir ve niyeti anlamak için dilbilgisi yapısı üzerinde algoritmalar çalıştırabilir. Bilim kurgu tarafından hayal edilen ve bilim tarafından gerçeğe dönüştürülen bu teknolojik ilerleme, bilgisayarların ne söylediğimizi, ne zaman söylediğimizi anlamasını sağlar.
  

• Metin kategorizasyonu ve sınıflandırması: NLU teknolojisini kullanarak, bir sistem büyük bir metin kütlesini analiz edebilir ve önceden tanımlanmış kategorilere dayalı olarak yararlı veriler toplayabilir. Bu, verileri filtrelemek için kullanışlıdır. Ayrıca NLU, metni otomatik olarak özetlemek, büyük hacimleri almak ve bunları kolayca sindirilebilir bilgi parçacıklarına indirgemek için kullanılabilir.
  

• Akıllı müşteri desteği: Otomatik dil algılamanın en yaygın uygulamalarından biri sohbet robotlarının oluşturulmasıdır. Çoğu sıradan sohbet robotu sadece bir senaryoyu okurken, NLU teknolojisi bir sohbet robotuna ne hakkında konuştuklarını gerçekten bilme kapasitesi verebilir. Bu chatbotlar hem profesyonellere hem de müşterilere dijital asistan olarak hizmet vermektedir.
  

• Makine çevirisi: Makine öğrenimi olarak da bilinen bu yapay zeka geliştirme dalı, bilgisayarların anlamak üzere eğitildikleri kalıplara dayalı olarak öğrenmelerine ve uyum sağlamalarına olanak tanır. Ayrıca, makine çevirisi bilgisayarların doğal dilde metin üretmesini ve hatta anında diğer dillere ve diğer dillerden çeviri yapmasını sağlar. NLU destekli istatistiksel makine çevirisi (SMT), kural tabanlı çeviri sistemleri aracılığıyla insan konuşmasını ayrıştırabilir. Bunun için kelimesi kelimesine çeviri yapmak, bir dildeki cümleleri diğerine eşlemek veya sözdizimini çeviri için bir temel olarak kullanmak gibi birçok yöntem vardır.
  

• Veri yakalama: Bu, nesneler, insanlar ve olaylar hakkında bilgi toplama sürecidir. IVR teknolojisi ile birleştirildiğinde, insanların kritik bilgileri bilgisayarlara sözlü olarak iletmesine olanak tanır.
  

• Konuşma arayüzleri: Konuşma dilini anlama alanındaki gelişmeler, Google Home ve Amazon Alexa gibi insanların doğal konuşma biçimlerini kullanarak onlarla iletişim kurmasını sağlayan cihazların yaratılmasına yol açmıştır. NLU, bu makinelerin kelimeleri ve cümleleri bölümlere ayırmasına, dilbilgisini tanımasına ve kullanıcının niyetini anlamak için anlamsal roller hakkındaki bilgilerini kullanmasına olanak tanır.
  

Bir bot ile diyalogsal yapay zeka arasındaki fark

Doğal dil anlama geliştirme hizmetleri

Botpress ile en gelişmiş yapay zeka teknolojilerini uygulayın ve inovasyonun ön saflarında yer alan diyalog platformları oluşturun. Son derece hızlı eğitim algoritmaları sayesinde, Botpress sohbet botları bir veri setinden rekor hızlarda öğrenebilir ve bazen niyeti anlamak için 10 kadar az örneğe ihtiyaç duyar. Eğitime yönelik bu devrim niteliğindeki yaklaşım, botların kısa sürede kullanıma alınabilmesini sağlar.

Botpress basit sohbet robotlarının yanı sıra karmaşık konuşma dili anlama projeleri oluşturmak için de kullanılabilir. Platform İngilizce, Fransızca, İspanyolca, Japonca ve Arapça dahil olmak üzere 12 dili yerel olarak desteklemektedir. Dil yetenekleri FastText modeli ile geliştirilebilir ve kullanıcılara 157 farklı dile erişim sağlar. Botpress ücretsizdiraçık kaynak kodludur ve seçtiğiniz işletim sisteminde çalışabilir.

Doğal dil ve diyalog anlama