Doğal Dil İşleme (Nlp) Nedir?

Doğal dil işleme, dillerin kurallarını ve dil yapısını, çeşitli analizler yaparak çözen ve anlayan sistemlerdir. Bu sistemler sayesinde o dil yeniden yazılabilir hale gelir. Bu sistemler gelişen teknolojiler ile birlikte kişilerin hayatlarını kolaylaştırmak amacı ile kullanılır. Sistemlerin kullanım alanları oldukça geniştir. Otonom konuşan yazılımlar, makinelerin sesli komutları anlaması gibi hayatın pek çok alanında kendine yer […]

Doğal dil işleme, dillerin kurallarını ve dil yapısını, çeşitli analizler yaparak çözen ve anlayan sistemlerdir. Bu sistemler sayesinde o dil yeniden yazılabilir hale gelir. Bu sistemler gelişen teknolojiler ile birlikte kişilerin hayatlarını kolaylaştırmak amacı ile kullanılır. Sistemlerin kullanım alanları oldukça geniştir. Otonom konuşan yazılımlar, makinelerin sesli komutları anlaması gibi hayatın pek çok alanında kendine yer bulan bu sistemlerin kullanımı fazlasıyla yaygın hale gelir. Bu yazılımlar bilgisayar ve telefonlarda da bulunduğu için artık hayatın vazgeçilmez parçalarıdır. Bu yazılımların gelişmesine bağlı olarak klavye ve fare gibi dış donanımlara ihtiyaç duyulması azalır. Bu sayede kişiler hem maddi açıdan hem de sarfedilen efor açısından tasarruf sağlar. 

Doğal dil işleme nedir sorusunun cevabına, insan ve makinelerin arasındaki iletişim bağıdır, cevabı da verilir. Bu sistemler sayesinde makineler sadece birer makine değil aynı zamanda iletişim kurarak yönetme imkanı sunan otonom cihazlar haline gelir. Doğal dil işleme projeleri, insan yaşamını kolaylaştırmak ve daha pratik hale getirmek amacını taşır. Bunun yanı sıra, bu sistemler aracılığı ile yapılan teknolojik devrim, insanların bilgisayar ve diğer makinelerle olan bağını kuvvetlendirir. Bu teknolojik gelişmeler, doğal dil işleme kullanılan alanların da doğrudan gelişmesini sağlar. 

Doğal dil işleme algoritmaları, yapay zeka teknolojisinin bir sonucu olarak ortaya çıkar. Bilgisayar ve teknolojik aletlerin insan dilini kavramasını, öğrenmesini ve çözümlemesini sağlar. Metinlerin ve seslerin analiz edilerek anlaşılması açısından önemli sistemlerdir. Pek çok insan farkında dahi olmadan bu doğal dil işleme uygulamalarını kullanır. Bu sistemin çalışmalarına 1950’li yıllarda başlanmış olup, hala günümüz teknolojisinin gelişmesi ile birlikte güncellemesini sürdürür. Bu sayede çağı sürekli olarak yakalayan ve gerisinde kalmayan teknolojilerdir. Son birkaç yılda yapılan gelişmeler sayesinde, derin öğrenme doğal dil işleme sistemleri kullanılır. Bu sistemler, verileri öğrenip bunları bilgi kümeleri haline getiren sistemlerdir. İki teknolojinin birleşmesi ile ortaya bu model çıkar. Bu birleştirme temel işlev olarak, çok büyük veri kümelerinden gerekli veri kümeleri çıkarılarak, doğal dil sistemlerinin karmaşık yapılarının çözülmesine yardımcı olmasını sağlar.

Yapay Zeka Teknolojisi ve Doğal Dil İşleme Arasındaki İlişki Nedir?

Yapay zeka, en basit anlatımla, kendisine verilen görev tanımlarını yerine getirmek için insani davranışları ve insan zekasını taklit edecek şekilde üretilen teknolojilerdir. Toplanan bilgiler ışığında sürekli olarak öğrenme ve kendini geliştirme özelliklerine sahiptir. Günümüzde hemen hemen her alanda kendini gösteren doğal dil işleme yapay zeka aracılığı ile kullanılır. Bu teknolojiler sayesinde, insanların makinelere ve bilgisayarlara bakış açısı değişir. İnsanlar makineleri basit bir cihaz olarak değil dediklerini veya komutlarını anlayan üstün teknolojik ve yapay zekaya sahip cihazlar olarak görmeye başlar. 

Doğal dil işleme ne demek şeklindeki soruların bir diğer cevabı da yapay zekalar kullanılarak makinelerin söylenenleri ve insan dilini çözmesine yarayan teknolojilerdir denir. İnsanlar, bu teknolojik gelişmelerin getirdiği yenilikler sayesinde, makinelerden kendilerini anlama davranışı bekleyişine girer. Bu sebeple kolay bir şekilde çözümleme yapan ve cevapları karışık vermek yerine daha anlaşılır ve hedef odaklı veren makineler tercih konusu olur. Gelişen teknolojilerle birlikte, makinelerin daha da zeki hale gelmesi ile birlikte, bunun sonucu olarak insan yaşamının daha da kolay olmasını sağlarlar. Bu sayede sadece makineler insanları değil, insanlar da makineleri anlar hale gelir. 

Doğal dil işleme python ile beraber kullanıldığında oldukça iyi sonuçlar verir. Python, basit yapısı, şeffaflığı, açık kaynak kodlarına sahip olması, bu dilin seçilmesi için öne çıkan özelliklerindendir. Aynı zamanda makinelerin öğrenmesi ve derin öğrenme sistemi için de oldukça faydalı bir yazılımdır. Bu sistemin çok fazla sayıda cihaz veya makine ile birlikte uyum içerisinde çalışabildiği için bu açıdan da tercih sebebi olur. Uyumlu olduğu makine sayısı ile doğru orantılı olarak, dil öğrenimi konusunda da başarılı olur. İçerisinde bulunan kütüphane araçlarının yardımı ile dil konusunda makinelere, oldukça yararlı bir öğrenme süreci sunar. Her kişi tarafından kolay bir şekilde kullanılabilir. Bu sayede kullanan kişilerin mesleklerinin ve toplumun gelişimine katkıda bulunur. Bahsedilen sistemler sürekli olarak güncellenerek, gelişen dillerin anlaşılmasında da yardımcı olur. 

Doğal Dil İşleme Uygulamaları Nelerdir? 

Doğal dil uygulama alanları çeşitli kategorilere ayrılır. Bu sayede sadece tek bir alanda değil birçok alanda insanların hizmetine sunulur. Yapay dil işleme nasıl yapılır sorusuna bu uygulamalar aracılığı ile cevabı verilir. Çeşitli görev tanımları yapılan bu uygulama çeşitleri şöyledir;

  1. Rutin yapılan işleri otomatikleştirme; şirketlerde veya kurumlarda çalışan insan temsilcilerinin yaptığı iletişimleri, bu teknolojiler sayesinde makineler yapabilir. Müşterilerin sorunlarını anlayıp şirket veri tabanı ile eşleyerek, onlara karşı doğru cevapları verebilir sistemlerdir.
  2. Yapılan aramaları iyileştirme; bu sistemler, aranan şeye göre kelimeleri netleştirme, eş anlamlı kelimeleri eşleştirme ve çeşitli varyasyonları göz önünde tutarak, belge ve sözcüklerin aramalarını kolaylaştırır. Daha çok akademik kişiler, doktorlar ve avukatlar tarafından kullanılır. 
  3. Arama motorunun optimize edilmesi; doğal dil işleme sistemleri, üretilen içerikleri optimize ederek arama motorlarında en üst sıralarda çıkmasını sağlar. Arama motorlar sonuçları sıralanması için doğal dil işleme tekniklerinden yararlanılarak, diğer rakip işletmelerin bir adım önüne geçilir. İşletmenin yüksek bir görünürlük kazanmasını sağlar.
  4. Büyük belgeleri analiz etme ve düzenleme; belge ve verileri kümeleyerek, konu modelleme gibi birçok teknikle büyük çapta kurumsal belgeleri veya bilimsel belgelerin içeriklerini herkesin anlayacağı şekilde basitleştirir. Bu sayede karmaşık olan belgeler içerisindeki bilgiler kolayca bulunur.
  5. Sosyal medya analizleri; internet ve sosyal medya üzerindeki müşteri yorumlarını ve müşteri kitlesi hareketlerini tahlil ederek, yüksek boyutlu bilgileri daha anlaşılır hale getirir. Doğal dil işleme duygu analizi yöntemini kullanarak, olumlu veya olumsuz müşteri duygularını gerçek ve tam zamanlı öğrenilmesini sağlar. Bu sayede şirketin büyümesi daha çok maddi gelir elde etmesi konusunda gelişme sağlanır.
  6. Pazar içgörüleri; işletmeler bu sistemler, müşterilerin dillerini daha iyi analiz ederek, isteklerine ve piyasa taleplerine daha çok hakim olur. Müşteriler ile nasıl iletişim sağlanacağı konusunda en iyi sonuçları verir. Müşterilerin ilgi alanlar ve zevkleri doğrultusunda, ürün hakkında yenilemeler ve yeni pazarlama teknikleri kullanılarak maddi kazanç artırılır. 
  7. Üretilen içerikleri yönetme; işletmeye gelen yorumların sayısı çok fazla ise doğal dil işleme sistemi, bu yorumların içerisinde barındırdığı tonu ve duyguyu da analiz eder. Bu sayede gerçekten yapıcı olan eleştiriler ayıklanarak şirketin bu alanlarda kendini geliştirmesi sağlanır.

Doğal Dil İşleme Kullanılan İş Kolları

Doğal dil işleme teknolojileri, günümüzde çoğu iş dalında kullanılır. Bunun yanı sıra telefon veya bilgisayar kullanan herkes tarafından farkında olmasa da bu sistemler kullanılır. Örneğin telefonlarda bulunan akıllı asistanlar, doğal dil işleme teknolojisinin getirdiği özelliklerdir. Elektronik postalarda ve sosyal medyalardaki karmaşık dili çözerek daha anlaşılır şekilde insanalra sunma hizmeti de verir. Bu sistemler, verileri daha iyi analiz ederek, kişiler için daha iyi kararlar alır. Doğal dil işleme kullanım alanları aşağıdaki gibi sıralanabilir;

  • Sağlık ve hastane hizmetleri; Türkiye’de ve bütün dünyada sağlık sistemlerinin kayıtları artık elektronik şekilde tutulur. Bu veriler çoğu zaman ayıklanmamış ve analiz edilmemiş halde karışır bir şekilde bulunur. Bu verilerin düzgünce analizi ve bunun sonucu olarak da bu verilere dair içgörülerin oluşması doğal dil işleme sistemleri sayesinde olur.
  • Hukuk hizmetleri alanında; genellikle avukat ve hakimler, dosyaları veya davaları incelerken büyük ve karışık veri yığınları ile karşı karşıya kalırlar. Bu durum bazen işin içinden çıkmayı zorlaştırır. Bu doğal dil işleme sistemleri kullanılarak, yasal arama süreçleri hızlanır ve daha pratik hale gelir. Bu sistemler, saatlerce belge içi tarama yapılarak ulaşılan belgelere, saniyeler içinde bulunması imkanı tanır. Bu sayede kazanılan hızın yanı sıra hata yapma oranı da azalır.
  • Finans alanında; finans alanı, çok hızlı gelişen ve saniyelerin önemli olduğu bir iş dalıdır. Bu sebeple bu alanda rekabet çok büyüktür. Finansörler veya borsacılar, doğal dil işleme sistemlerinden yararlanarak, portföyleri, hisselerin alım satımı ile ilgili verileri saniyeler içinde bulur. Bu sayede müşterilerinin daha fazla kar etmesini veya zarar etmesinin önüne geçilmesini sağlar.
  • Şirketlerin müşteri hizmetleri alanı; müşteri sayısı fazla olan şirketlerin buna bağlı olarak müşteri temsilcilerine ihtiyacı da oldukça fazla olur. Bu sebeple çok fazla kişiyi işe almak yerine bu sistemler kullanılarak bu açıdan tasarruf edilir. Pek çok şirket, sanal asistanlar aracılığı ile bu hizmetleri yürütür. Bu asistanlar, karışık soruları cevaplamak ve problemlerin çözümlerini anlatarak öneride bulunmak üzerine tasarlanır.
  • Sigorta işkolunda çalışan şirketler; büyük çapta sigorta şirketleri, müşterilerine daha hızlı hizmet verebilmek için bu sistemleri kullanır. Rapor, belge ve hak talepleri hakkında müşterilerin bu sanal sohbet robotları sayesinde cevap verir.

Doğal Dil İşleme Sistemlerinin Öğrenim Modelleri

Makine öğrenimi modelleri; makine öğrenimi; büyük veri gruplarından alınan örnekleri genelleme yöntemi ile tahmin yapılması sonucu oluşur. Bu sistemlerde eğitim verileri aracılığı ile makineler doğal dil işleme sistemlerini öğrenerek uygular. Gelen veri cümleleri girdi verisi olarak alınarak, onlarla birlikte istenilen alanda analiz yapılır. 

Diziden diziye modeller; en son çıkan doğal dil işleme teknolojilerinden biridir. Gelen tüm cümleyi veya belgeyi bütün olarak girdi alan sistemler, daha sade ve anlaşılır bir çıktı üretir.bu sistemler daha çok sınıflandırma veya çeşitlendirme amacı ile kullanılırlar. Büyük veri kümelerinin şemalara ayrılarak anlaşılması konusunda faydalı sistemlerdir.

Derin öğrenme ve ön eğitimli modeller; en yaygın kullanılan makine öğrenme türüdür. Yapay sinir ağları kullanılarak öğrenme gerçekleşir. Bu sistemin temelleri 1980’li yıllara dayanır. Pek çok sayıdaki ağ sistemi birleşerek bu sistemleri oluşturur. Oluşmasında insan beyni sistemi örnek alınır. Bu ağlardaki nöronlar birden fazla katmanı oluşturur. Bu katmanlar aracılığı ile öğrenme sağlanır. Bu karmaşık sistemler olması sebebi ile öğrenim için çok fazla veri ve çok fazla bilgi işlem gücü gerekir. Yüksek boyutlu verilerin öğrenilmesi için bazen uzun süreler de gerekebilir. Bunun yanı sıra, farklı dilleri kullanan, veri kümesi ve ön eğitim misyonu ile öğrenim sağlamış derin öğrenme modelli doğal dil işleme sistemleri de mevcuttur. Bu modeller ön eğitimli modeller oldukları için bu sistemi kullanarak yapılacak çeşitli görevlere göre ince ayarların yapılmasını sağlar.

Bu modeller seçilirken doğru kullanım alanlarının bulunması önemlidir. Doğru modeldeki doğal dil işleme sistemi ile şirketlerin büyümesi amacına hizmet eder.

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir