NLP teknolojisi giderek artan bir hızla önem kazanıyor. Bilgisayar bilimi, bilgi mühendisliği ve yapay zekanın birleşimi potansiyel olarak dil engellerini ortadan kaldırabilir. NLP teknolojisi ile iletişim için kullanılan dil ne olursa olsun tüm taraflar bilgileri bildikleri dilde dinleyip okuyabilecektir.
Doğal Dil İşleme (NLP), bilgisayarları insan dillerini anlayacak şekilde eğitir. Sürekli olarak öğrenmek ve daha fazla bilgi edinmek için makine öğrenimini kullanır. Sonuç olarak NLP-AI kombinasyonu daha akıllı hale geliyor. Giderek artan yeteneklerini kullanarak daha yetkin ve gelişmiş hale gelecektir.
Doğal Dil İşleme (NLP) Nedir?
Doğal dil işleme, gücünü dilbilimi anlamak ve akıllı bilgisayar programları yapmak için kullanan bir yapay zeka dalıdır. Bu programlar, insanlar gibi metinleri ve sözlü iletişimi anlama yeteneğine sahiptir. Ancak NLP teknolojisi aynı anda birden fazla dili öğrenip anlama ve bunları istediğiniz dile çevirme yeteneğine sahiptir.
The NLP teknolojisi hesaplamalı dilbilimi ve dilin kural tabanlı modellemesini makine öğrenmesi ve derin öğrenmeyle birleştirir. Bunu kullanarak, bir bilgisayar metni veya sesi yalnızca başka bir dile çevirmek için anlayabilir.
Bugün bile NLP'nin uygulamalı birkaç örneğine sahibiz: Siri, Google Asistan, Google Çevirmen, ve bazı otomatik öneri araçları. Grammarly'nin e-posta yazarken veya arama motorlarında sunduğu önerilerin tümü NLP teknolojisiyle etkinleştirilir.
NLP Teknolojisi Nasıl Çalışır?
NLP teknolojisi, bir bilgisayar programının insan metnini ve konuşmasını anlamasını sağlar. Bilgisayarlar yalnızca 0 ve 1'lerden oluşan ikili dili anladığından, öncelikle bilgisayarın kelimeleri anlamasını sağlayacak bir sisteme ihtiyacımız vardı.
Bunun için kelimelerin bilgisayar diline kodlandığı kelime temsilinden yararlanılır. Bu amaçla çeşitli teknikler kullanılmaktadır ve one-hot bu tekniklerden biridir.
Buna ek olarak, bir bilgisayarın insan dilini anlamasına yardımcı olmak için bir dizi NLP tekniği kullanılır. Bunlar;
- saplama: Alfabelerin birer birer elenerek Final'den Finalize gibi benzer kelimelerin asıl kelimesine kısaltıldığı bir işlem.
- Lemmatizasyon: Bu, anlamlı temel yapılarını bulmak için kelimelerin aşındırıldığı bir tekniktir.
- dizgeciklere: Bu teknikle cümleler daha küçük bloklara bölünerek kelimelerin, sembollerin ve sayıların tanımlanması sağlanır.
- Duygu Analizi: Burası bilgisayarın cümlenin ardındaki tonu ve duyguyu tanımlamaya çalıştığı yerdir.
- Kelime Anlamı Belirsizliğinin Giderilmesi: Bu teknik, aynı kelimenin farklı bağlamlarda kullanıldığında farklı anlamlara sahip olup olmadığını belirlemek için kullanılır.
- Konuşmanın Parçası (POS) Etiketleme: POS etiketleme, metindeki her kelimeye açıklama eklemek için kullanılır. Bu, fiilleri, zarfları, isimleri, sıfatları ve konuşmanın diğer tüm bölümlerini tanımlamayı içerir.
Bu tekniklere ek olarak, bir NLP programı aynı zamanda insan tarafından oluşturulan metin ve konuşmayı anlamak için algoritmalar da kullanır. Kural tabanlı sistem, dilbilimin verileri analiz etme kurallarını belirlemek için kullanılır.
Makine öğrenimi, eğitim verilerini bilgisayar programına tohumlamak için kullanıldığından NLP'nin önemli bir parçasıdır. NLP programı bu verileri kullanarak metin ve ses tanıma modellerini ayarlayabilir.
[Ayrıca Okuyun: Size NLP Modellerini Eğitecek En İyi 15 NLP Veri Kümesi]
NLP Oluşturmak için Makine Çevirisi
Dünya liderlerinin herkesin kendi dilini konuştuğu toplantılara nasıl katılabildiğini hayal edebiliyor musunuz? Bu toplantılarda simültane tercüme sistemi vardır; bu, bilgisayar programlarının ve insan tercümanların konuşmayı tercüme etmek ve daha sonra gerektiği gibi başka dillere dönüştürmek için birlikte çalıştığı anlamına gelir.
NLP teknolojisinin günümüzdeki nihai hedefi tüm dil engellerini ortadan kaldırmak olsa da, bu teknoloji hala büyümekte ve ilerlemektedir. NLP teknolojisi bunu, esasen metin ve konuşmayı çevirmek için bir bilgisayar programı kullanan Makine Çevirisi'ni kullanarak mümkün kılar.
Yanlışlıkların öne çıktığı bir aşamadan sonra makine çevirisi, Nöral Makine Çevirisi (NMT) ile iyileştirmeler. NMT, NLP'nin işleyişini daha da geliştirerek çeviri yeteneklerini geliştirdi.
NLP'de makine çevirisinin avantajları şunlardır:
- NLP programları artık kitapları, web sitelerini ve ürün ayrıntılarını birkaç saniye içinde okuyabilir ve çevirebilir.
- Çeviri için gereken maliyet ve çabayı önemli ölçüde azalttı.
- Makine öğrenimi algoritmalarının kullanılmasıyla doğruluk düzeyi de arttı.
- İşletmeler artık çeviri sürecini kendi gereksinimlerine göre özelleştirebiliyor.
Bu, NMT'nin tekrarlayan sinir ağları (RNN) ve dikkat mekanizmaları gibi derin öğrenme metodolojilerinden yararlanması nedeniyle mümkündür. Bunlar, bir NLP programının yeteneklerini geliştirir, dilsel kuralları, kalıpları anlama aralığını ve uzun cümleler ve karmaşık yapılara sahip cümleler için işlem hızını artırır.
NMT, bir programın semantik olarak benzer kelimeleri bir araya getirerek kelimeleri vektörlere dönüştürmesine yardımcı olur. Program, bir dizi vektör veya kelime üreterek bir cümle oluşturur. Buradan, giriş cümlesini bir vektör uzayında eşlemek için kodlayıcı-kod çözücü çerçevesini kullanır ve kod çözücü, çevrilmiş cümleyi arayüze gönderir.
Sonuç
NLP, NMT, sinir ağları ve derin öğrenme mekanizmalarının birleşimi, metin ve konuşma tanıma ve çeviride önemli gelişmeler sağlıyor. Bu alandaki tüm gelişmelere rağmen dengeyi korumak için insan tercümanlara ve editörlere ihtiyaç duyulmaktadır. Kendi tercüme sistemlerine sahip olmak isteyen işletmeler ve şirketler, NLP ve makine çevirisi ile donatılmış, konuşmaya dayalı yapay zeka tabanlı özel çözümler için Shaip ile iletişime geçin.
