Doğal Dil İşleme (NLP)

Nedir ve neden önemlidir

Doğal dil işleme (NLP), bilgisayarların insan dilini anlamasına, yorumlamasına ve manipüle etmesine yardımcı olan bir yapay zeka dalıdır. NLP, insan iletişimi ve bilgisayar anlayışı arasındaki boşluğu doldurma arayışında bilgisayar bilimi ve hesaplamalı dilbilim de dahil olmak üzere birçok disiplinden yararlanır.

Doğal dil işlemenin evrimi

Doğal dil işleme yeni bir bilim olmasa da, insan-makine iletişimine artan ilgi, büyük veri, güçlü bilgi işlem ve gelişmiş algoritmalar sayesinde teknoloji hızla ilerliyor.

Bir insan olarak İngilizce, İspanyolca veya Çince konuşabilir ve yazabilirsiniz. Ancak bir bilgisayarın makine kodu veya makine dili olarak bilinen ana dili çoğu insan için büyük ölçüde anlaşılmazdır. Cihazınızın en düşük seviyelerinde iletişim kelimelerle değil, mantıksal eylemler üreten milyonlarca sıfır ve bir ile gerçekleşir.

Gerçekten de programcılar 70 yıl önce ilk bilgisayarlarla iletişim kurmak için delikli kartlar kullandılar. Bu manuel ve zahmetli süreç nispeten az sayıda kişi tarafından anlaşılmıştır. Artık "Alexa, bu şarkıyı seviyorum" diyebilirsiniz ve evinizde müzik çalan bir cihaz sesi kısarak "Tamam. Değerlendirme kurtarıldı," dedi insana benzer bir sesle. Daha sonra algoritmasını, o müzik istasyonunu bir sonraki dinleyişinizde o şarkıyı - ve onun gibi diğerlerini - çalacak şekilde uyarlar.

Şimdi bu etkileşime daha yakından bakalım. Cihazınız, konuştuğunuzu duyduğunda, yorumdaki söylenmemiş niyeti anladığında, bir eylem gerçekleştirdiğinde ve iyi biçimlendirilmiş bir İngilizce cümleyle geri bildirim sağladığında, hepsi yaklaşık beş saniye içinde etkinleştirildi. Etkileşimin tamamı, makine öğrenimi ve derinöğrenme gibi diğer yapay zeka unsurlarıyla birlikte NLP tarafından mümkün kılındı.

Doğal dil işleme ile her sesin duyulmasını sağlayın

Makinelerin insan dilinin nüanslarını anlamayı ve yorumlamayı nasıl öğrenebildiğini; yapay zeka, doğal dil işleme ve insan uzmanlığının insanların ve makinelerin iletişim kurmasına ve verilerde anlam bulmasına yardımcı olmak için nasıl birlikte çalıştığını ve NLP'nin birçok sektörde nasıl kullanıldığını keşfedin.

E-kitabı edinin

Kia, müşteri geri bildirimlerindeki anlamı deşifre etmek için yapay zeka ve gelişmiş analitik kullanıyor

Kia Motors America, kalite sorunlarını ortaya çıkarmak ve ürünleri iyileştirmek için araç sahibi anketlerinden düzenli olarak geri bildirim toplamaktadır. Ancak müşteri tepkilerini anlamak ve kategorize etmek zor olabilir. SAS'ın doğal dil işlemesi sayesinde KIA geri bildirimleri anlamlandırabiliyor. Bir NLP modeli, her yanıttaki şikayet türünü otomatik olarak kategorize eder ve çıkarır, böylece mevcut ve gelecekteki araçlar için tasarım ve üretim sürecinde kalite sorunları ele alınabilir.

Hikâyeyi okuyun

NLP neden önemlidir?

Büyük hacimli metinsel veriler

Doğal dil işleme, bilgisayarların insanlarla kendi dillerinde iletişim kurmasına ve dille ilgili diğer görevleri ölçeklendirmesine yardımcı olur. Örneğin, NLP bilgisayarların metni okumasını, konuşmayı duymasını, yorumlamasını, duyarlılığı ölçmesini ve hangi bölümlerin önemli olduğunu belirlemesini mümkün kılar.

Günümüzün makineleri insanlardan daha fazla dil tabanlı veriyi yorulmadan ve tutarlı, tarafsız bir şekilde analiz edebiliyor. Tıbbi kayıtlardan sosyal medyaya kadar her gün üretilen yapılandırılmamış verilerin şaşırtıcı miktarı göz önüne alındığında, metin ve konuşma verilerini verimli bir şekilde tam olarak analiz etmek için otomasyon kritik öneme sahip olacaktır.

Oldukça yapılandırılmamış bir veri kaynağını yapılandırma

İnsan dili şaşırtıcı derecede karmaşık ve çeşitlidir. Kendimizi hem sözlü hem de yazılı olarak sonsuz şekillerde ifade ederiz. Yüzlerce dil ve lehçe olmasının yanı sıra, her dilin kendine özgü dilbilgisi ve sözdizimi kuralları, terimleri ve argosu vardır. Yazarken genellikle kelimeleri yanlış yazar veya kısaltırız ya da noktalama işaretlerini atlarız. Konuşurken bölgesel aksanlarımız vardır ve mırıldanır, kekeler ve diğer dillerden terimler ödünç alırız.

Denetimli ve denetimsiz öğrenme ve özellikle derin öğrenme artık insan dilini modellemek için yaygın olarak kullanılsa da, bu makine öğrenimi yaklaşımlarında mutlaka bulunmayan sözdizimsel ve anlamsal anlayışa ve alan uzmanlığına da ihtiyaç vardır. NLP önemlidir çünkü dildeki belirsizliği çözmeye yardımcı olur ve konuşma tanıma veya metin analizi gibi birçok sonraki uygulama için verilere yararlı sayısal yapı ekler.

Günümüz dünyasında NLP

Doğal dil işlemenin sektörler arasında nasıl kullanıldığını öğrenin

ChatGPT hakkında merak ettikleriniz: Eğitimde yapay zeka hakkında bilgi edinin

Tüm histerinin ötesine bakmayı öğrenin ve ChatGPT'nin ne yaptığını ve eğitim için değerlerinin nerede yatabileceğini anlayın. NLP konusunda profesör ve SAS uzmanı olan Mary Osborne, ChatGPT'nin bazı yararlarının yanı sıra sınıfta sınırlarıyla ilgili deneyimlerini de anlatıyor.

Blog yazısını okuyun

Kamu verimliliği için doğal dil işleme

Devlet kurumları, dijital ve kağıt belgeler de dahil olmak üzere metin tabanlı veri bombardımanına tutuluyor. NLP, metin analitiği ve makine öğrenimi gibi teknolojileri kullanan kurumlar, vatandaşların şeffaflık ve yanıt verebilirlik taleplerini karşılarken, işgücü zorluklarını çözerken ve verilerden yeni içgörüler ortaya çıkarırken hantal, manuel süreçleri azaltabilir.

Daha Fazlasını Öğrenin

Metin analizi kurumunuz için ne yapabilir?

Metin analitiği, metni analiz için veriye dönüştüren bir doğal dil işleme türüdür. Bankacılık, sağlık hizmetleri ve yaşam bilimleri, üretim ve kamu sektörlerindeki kuruluşların daha iyi müşteri deneyimleri sağlamak, dolandırıcılığı azaltmak ve toplumu iyileştirmek için metin analitiğini nasıl kullandıklarını öğrenin.

Raporu indirin

NLP nasıl çalışır?

Dilin temel parçalarının ayrıştırılması

Doğal dil işleme, insan dilini yorumlamak için istatistiksel ve makine öğrenimi yöntemlerinden kural tabanlı ve algoritmik yaklaşımlara kadar birçok farklı teknik içerir. Geniş bir yaklaşım yelpazesine ihtiyacımız var çünkü metin ve ses tabanlı veriler, pratik uygulamalar gibi büyük çeşitlilik gösteriyor.

Temel NLP görevleri arasında tokenization ve parsing, lemmatization/stemming, part-of-speech tagging, dil tespiti ve semantik ilişkilerin tanımlanması yer alır. İlkokulda cümlelerin şemasını çıkardıysanız, bu görevleri daha önce manuel olarak yapmışsınızdır.

Genel anlamda, NLP görevleri dili daha kısa, temel parçalara ayırır, parçalar arasındaki ilişkileri anlamaya çalışır ve parçaların anlam yaratmak için nasıl birlikte çalıştığını keşfeder.

Bu temel görevler genellikle aşağıdaki gibi daha üst düzey NLP yeteneklerinde kullanılır:

İçerik kategorizasyonu. Arama ve indeksleme, içerik uyarıları ve çoğaltma tespiti dahil olmak üzere dilbilimsel tabanlı bir belge özeti.
Büyük Dil Modeli (LLM) tabanlı sınıflandırma. BERT tabanlı sınıflandırma, geleneksel modellere kıyasla doğruluğu artırmak için bir metindeki kelimelerin bağlamını ve anlamını yakalamak için kullanılır.
Corpus Analizi. Etkili örnekleme, ileri modeller için girdi olarak veri hazırlama ve modelleme yaklaşımları için strateji oluşturma gibi görevler için çıktı istatistikleri aracılığıyla derlem ve belge yapısını anlama.
Bağlamsal çıkarım. Metin tabanlı kaynaklardan yapılandırılmış bilgileri otomatik olarak çekin.
Duygu analizi. Ortalama duyarlılık ve fikir madenciliği dahil olmak üzere büyük miktarda metin içindeki ruh halini veya öznel görüşleri belirleme.
Konuşmadan metne ve metinden konuşmaya dönüştürme. Sesli komutların yazılı metne dönüştürülmesi ve bunun tersi.
Belge özetleme Büyük metin kütlelerinin özetlerini otomatik olarak oluşturma ve çok dilli derlemelerde (belgelerde) temsil edilen dilleri tespit etme.
Makine çevirisi. Metin veya konuşmanın bir dilden diğerine otomatik çevirisi.

Tüm bu durumlarda, genel amaç ham dil girdisini almak ve metni daha fazla değer sağlayacak şekilde dönüştürmek veya zenginleştirmek için dilbilim ve algoritmaları kullanmaktır.

^SAS® Visual Text Analytics

Büyük hacimli metinsel verilerde cevapları nasıl bulabilirsiniz? Makine öğrenimini doğal dil işleme ve metin analitiği ile birleştirerek. Yapılandırılmamış verilerinizin sorunları belirlemek, duyarlılığı değerlendirmek, ortaya çıkan eğilimleri tespit etmek ve gizli fırsatları belirlemek için nasıl analiz edilebileceğini öğrenin.

NLP yöntemleri ve uygulamaları

Bilgisayarlar metinsel verileri nasıl anlamlandırır?

NLP ve metin analitiği

Doğal dil işleme, büyük hacimli içerikten yapı ve anlam çıkarmak için kelimeleri sayan, gruplayan ve kategorize eden metin analitiği ile el ele gider. Metin analitiği, metin içeriğini keşfetmek ve ham metinden görselleştirilebilecek, filtrelenebilecek veya tahmin modellerine veya diğer istatistiksel yöntemlere girdi olarak kullanılabilecek yeni değişkenler türetmek için kullanılır.

NLP ve metin analitiği, aşağıdakiler de dahil olmak üzere birçok uygulama için birlikte kullanılır:

Soruşturma keşfi. Suçların tespit edilmesine ve çözülmesine yardımcı olmak için e-postalardaki veya yazılı raporlardaki kalıpları ve ipuçlarını belirleyin.
Konu uzmanlığı. Harekete geçebilmek ve trendleri keşfedebilmek için içeriği anlamlı konular halinde sınıflandırın.
Sosyal medya analizleri. Belirli konular hakkındaki farkındalığı ve duyarlılığı takip edin ve önemli etkileyicileri belirleyin.

Günlük NLP örnekleri

NLP'nin günlük yaşamımızda pek çok yaygın ve pratik uygulaması vardır. Alexa veya Siri gibi sanal asistanlarla konuşmanın ötesinde, işte birkaç örnek daha:

Hiç spam klasörünüzdeki e-postalara baktınız ve konu satırlarındaki benzerlikleri fark ettiniz mi? İstenmeyen postaları tanımlamak için spam'deki kelimeleri geçerli e-postalarla karşılaştıran istatistiksel bir NLP tekniği olan Bayesian spam filtrelemesini görüyorsunuz.
Hiç bir telefon görüşmesini kaçırdınız ve e-posta gelen kutunuzda veya akıllı telefon uygulamanızda sesli mesajın otomatik dökümünü okudunuz mu? Bu, bir NLP yeteneği olan konuşmadan metne dönüştürme.
Hiç yerleşik arama çubuğunu kullanarak veya önerilen konu, varlık veya kategori etiketlerini seçerek bir web sitesinde gezindiniz mi? Daha sonra arama, konu modelleme, varlık çıkarma ve içerik kategorizasyonu için NLP yöntemlerini kullandınız.

NLP'nin doğal dil anlama (NLU) olarak adlandırılan bir alt alanı, bilişsel ve yapay zeka uygulamalarındaki potansiyeli nedeniyle popülerlik kazanmaya başlamıştır. NLU, amacı yorumlamak, bağlam ve kelime belirsizliğini çözmek ve hatta kendi başına iyi biçimlendirilmiş insan dili oluşturmak için dilin yapısal anlayışının ötesine geçer. NLU algoritmaları, son derece karmaşık bir sorun olan anlamsal yorumlama - yani sözlü veya yazılı dilin amaçlanan anlamını, biz insanların kavrayabildiği tüm incelikler, bağlam ve çıkarımlarla birlikte anlama - sorunuyla başa çıkmalıdır.

NLP'nin NLU'ya doğru evrimi, hem işletmeler hem de tüketiciler için birçok önemli etkiye sahiptir. Tıptan hukuka ve sınıfa kadar birçok bağlamda insan dilinin anlamını ve nüanslarını anlayabilen bir algoritmanın gücünü hayal edin. Yapılandırılmamış bilgi hacmi katlanarak artmaya devam ettikçe, bilgisayarların tüm bunları anlamlandırmamıza yardımcı olma konusundaki yorulmak bilmez yeteneklerinden faydalanacağız.