NLP

NLP nedir? Nasıl Çalışır, Yararları, Zorlukları, Örnekler

nlp nedir?

NLP nedir?

Doğal Dil İşleme (NLP), Yapay Zekanın (AI) bir alt kümesidir; özellikle bilgisayarların ve makinelerin insan dilini anlamasını, yorumlamasını, yönetmesini ve iletişim kurmasını sağlayan Makine Öğreniminin (ML) bir alt kümesidir.

İster 2000'li yılların başında aklımızı başımızdan alan metinden konuşmaya seçeneği, ister Turing Testlerini sorunsuz bir şekilde geçebilen GPT modelleri olsun, NLP, bilgisayarların evrimini mümkün kılan temel teknoloji olmuştur.

NLP, 50 yılı aşkın bir süredir var olan bir teknoloji olmasına rağmen, son dönemdeki veri patlamasından sonra önemli bir önem kazanmaya başladı. Teknik olarak NLP şunları içerir:

  • Dillerin kurala dayalı modellemesini içeren hesaplamalı dilbilim
  • İstatistiksel modeller makine öğreniminin bir parçası

Sistemlerin ve bilgisayarların insan iletişimini tam olarak taklit edebilmesinin başlıca nedenlerinden biri, ses, metin, sosyal medya kanallarındaki konuşma verileri, videolar, e-postalar ve daha fazlası biçimindeki verilerin bol miktarda bulunmasıdır. Titiz söz dizimlerinin geliştirilmesi, modellerin insan iletişimindeki alaycılık, eş anlamlılar, mizah ve daha fazlasını içeren nüansları doğru bir şekilde anlamasını sağladı.

NLP'nin en temel uygulamalarından bazıları şunlardır:

  • Gerçek zamanlı dil çevirisi
  • E-posta hizmetlerinde spam filtreleri
  • Sesli asistanlar ve sohbet robotları
  • Metin özetleme
  • Otomatik düzeltme özellikleri
  • Duygu analizi ve daha fazlası
NLP nasıl çalışır?

NLP Nasıl Çalışır?

NLP sistemleri, büyük miktarda yapılandırılmamış veriyi analiz etmek ve ilgili bilgileri çıkarmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Algoritmalar, kalıpları tanımak ve bu kalıplara dayalı çıkarımlar yapmak için eğitilmiştir. İşte nasıl çalıştığı:

  • Kullanıcı, Doğal Dil İşleme (NLP) sistemine bir cümle girmelidir.
  • NLP sistemi daha sonra cümleyi belirteç adı verilen daha küçük sözcük parçalarına ayırır ve sesi metne dönüştürür.
  • Ardından, makine metin verilerini işler ve işlenen verilere dayalı olarak bir ses dosyası oluşturur.
  • Makine, işlenen metin verilerine dayalı olarak bir ses dosyasıyla yanıt verir.

Nlp pazar büyüklüğü ve büyümesi

NLP Pazar Büyüklüğü ve Büyümesi

NLP pazarı olağanüstü bir umut vaat ediyor ve değerinin 156.80 yılına kadar yaklaşık 2030 milyar dolar olması bekleniyor. Bu büyüme yıllık %27.55'lik bir Bileşik Büyüme Oranında. 

Ayrıca, büyük kuruluşların %85'inden fazlası 2025 yılına kadar NLP'yi benimsemeye çalışmaktadır. NLP'nin şaşırtıcı büyümesi aşağıdaki gibi çeşitli nedenlerden kaynaklanmaktadır:

  • Yapay zekanın ürün ve hizmetlere daha fazla dahil edilmesi
  • En iyi müşteri deneyimini sunma yarışı
  • Dijital veri patlaması
  • Düşük maliyetli bulut tabanlı çözümlerin kullanılabilirliği
  • Teknolojilerin sağlık, üretim, otomotiv ve daha fazlasını içeren çeşitli endüstrilerde benimsenmesi

NLP'nin bu kadar büyük çapta benimsenmesi ve yaygınlaştırılmasının da bir maliyeti var; McKinsey'in bir raporu, NLP'den gelen otomasyonun işlerin %8'ini geçersiz kılacağını ortaya koydu. Ancak rapor aynı zamanda bunun yeni iş rollerinin %9'unu oluşturduğunu da iddia ediyor. 

Sonuçların doğruluğu söz konusu olduğunda, son teknoloji NLP modelleri GLUE kıyaslamasında %97 doğruluk bildirdi.

nlp'nin faydaları

NLP'nin Faydaları

Artan dokümantasyon verimliliği ve doğruluğu

NLP tarafından oluşturulan bir belge, insanların otomatik olarak oluşturamadığı herhangi bir orijinal metni doğru bir şekilde özetler. Ayrıca, insan verimliliğini artırmak için büyük veri yığınlarını analiz etmek gibi tekrarlayan görevleri gerçekleştirebilir.

Büyük ve karmaşık metin içeriğinin özetini otomatik olarak oluşturma yeteneği

Doğal işleme dili, belgelerden gerçekleri çıkarmak, duyguları analiz etmek veya adlandırılmış varlıkları belirlemek gibi basit metin madenciliği görevleri için kullanılabilir. Doğal işleme, insan davranışlarını ve duygularını anlamak gibi daha karmaşık görevler için de kullanılabilir.

Alexa gibi kişisel asistanların konuşulan kelimeleri yorumlamasını sağlar

NLP, Alexa gibi kişisel asistanlar için kullanışlıdır ve sanal asistanın sözlü komutları anlamasını sağlar. Ayrıca, saniyeler içinde milyonlarca belge içeren veritabanlarından ilgili bilgileri hızlı bir şekilde bulmanıza yardımcı olur.

Müşteri yardımı için sohbet robotlarının kullanılmasını sağlar

NLP, insanlarla metin veya ses yoluyla iletişim kurmak için yapay zekayı kullanan sohbet robotlarında ve bilgisayar programlarında kullanılabilir. Chatbot, kişinin ne yazdığını anlamak ve uygun şekilde yanıt vermek için NLP'yi kullanır. Ayrıca bir kuruluşun birden çok kanalda 24/7 müşteri desteği sağlamasına olanak tanırlar.

Duyarlılık analizi yapmak daha basittir

Duygu Analizi, tutumları veya duygusal durumları (örneğin neşe, öfke) ile ilgili bir dizi belgenin (incelemeler veya tweet'ler gibi) analiz edilmesini içeren bir süreçtir. Duygu analizi, sosyal medya gönderilerini veya diğer metinleri birkaç kategoriye ayırmak ve sınıflandırmak için kullanılabilir: olumlu, olumsuz veya tarafsız.

Daha önce erişilemeyen gelişmiş analitik bilgileri

Son zamanlarda sensörlerin ve internete bağlı cihazların çoğalması, üretilen veri hacminde ve çeşitliliğinde bir patlamaya yol açmıştır. Sonuç olarak, birçok kuruluş, daha iyi iş kararları almak için verilerini anlamlandırmak amacıyla NLP'den yararlanır.

NLP ile ilgili zorluklar

NLP ile ilgili zorluklar

Yazım hataları

Doğal diller yazım hataları, yazım hataları ve stil tutarsızlıklarıyla doludur. Örneğin, "işlem" kelimesi "işlem" veya "işlem" olarak yazılabilir. Sözlüğünüzde olmayan aksanları veya diğer karakterleri eklediğinizde sorun daha da artar.

Dil Farklılıkları

İngilizce konuşan biri "Yarın sabah işe gideceğim" diyebilirken, İtalyanca konuşan biri "Domani Mattina vado al lavoro" diyebilir. Bu iki cümle aynı anlama gelse de, önce İngilizceye çevirmediğiniz sürece NLP ikincisini anlamayacaktır.

Doğuştan Önyargılar

Doğal işleme dilleri, insan mantığına ve veri kümelerine dayalıdır. Bazı durumlarda, NLP sistemleri programcılarının önyargılarını veya kullandıkları veri setlerini gerçekleştirebilir. Ayrıca bazen doğuştan gelen önyargılar nedeniyle bağlamı farklı yorumlayarak yanlış sonuçlara yol açabilir.

Birden Çok Anlamı Olan Kelimeler

NLP, dilin kesin ve açık olduğu varsayımına dayanır. Gerçekte, dil ne kesin ne de kesindir. Birçok kelimenin birden fazla anlamı vardır ve farklı şekillerde kullanılabilir. Örneğin, “havlamak” dediğimizde, köpek havlaması da olabilir, ağaç havlaması da.

Belirsizlik ve Yanlış Pozitifler

Yanlış pozitifler, NLP anlaşılması gereken ancak düzgün bir şekilde yanıtlanamayan bir terim algıladığında ortaya çıkar. Amaç, sınırlamalarını belirleyebilen ve soruları veya ipuçlarını kullanarak kafa karışıklığını ortadan kaldırabilen bir NLP sistemi yaratmaktır.

Eğitim verileri

Doğal işleme diliyle ilgili en büyük zorluklardan biri yanlış eğitim verileridir. Ne kadar çok eğitim veriniz varsa, sonuçlarınız o kadar iyi olur. Sisteme yanlış veya yanlı veriler verirseniz ya yanlış şeyler öğrenir ya da verimsiz öğrenir.

Nlp görevleri

NLP Görevleri

"Harika gidiyor." 

Bunun gibi dört kelimelik basit bir cümle, bağlama, alaycılığa, metaforlara, mizaha veya bunu iletmek için kullanılan altta yatan herhangi bir duyguya dayalı olarak çeşitli anlamlara sahip olabilir.

Bu cümleyi olması gerektiği gibi anlamak biz insanlara doğal olarak gelse de, makineler farklı duygu ve hisleri ayırt edemiyor. İnsan iletişimindeki komplikasyonları basitleştirmek ve verileri makineler için daha sindirilebilir, işlenebilir ve anlaşılır hale getirmek için çeşitli NLP görevleri tam olarak burada devreye giriyor.

Bazı temel görevler şunları içerir:

Konuşma Tanıma

Bu, ses veya ses verilerinin metinlere dönüştürülmesini içerir. Bu süreç, sesli komut seçeneklerini içeren herhangi bir NLP uygulaması için çok önemlidir. Konuşma tanıma, amaçlanan mesajın şifresini çözmek için telaffuz, lehçe, acele, geveleme, ses yüksekliği, tonlama ve diğer faktörlerdeki çeşitliliği ele alır.

Konuşma Etiketleme

Okulda bize gramerin temelleri öğretildiği gibi, bu da makinelere cümlelerdeki isimler, fiiller, sıfatlar ve daha fazlası gibi konuşma bölümlerini tanımlamayı öğretir. Bu aynı zamanda sistemlere bir kelimenin fiil olarak ve aynı kelimenin isim olarak ne zaman kullanıldığını anlamalarını öğretir.

Kelime Sense Netleştirme

Bu, bir cümlenin gerçek anlamının anlaşılmasından sorumlu olan çok önemli bir süreçtir. Önceki örneğimizi ödünç alırsak, bu görevde anlamsal analizin kullanılması, bir makinenin, bir kişinin bir krize katlanırken alaycı bir yorum olarak "Bu harika gidiyor" deyip söylemediğini anlamasını sağlar.

Adlandırılmış Varlık Tanıma

Adlar, konum, ülke ve daha fazlası gibi ismin birden fazla örneği olduğunda Adlandırılmış Varlık Tanıma adı verilen bir süreç uygulanır. Bu, bir mesaj veya komuttaki varlıkları tanımlayıp sınıflandırır ve makinenin anlaşılmasına değer katar.

Ortak Referans Çözünürlüğü

İnsanlar iletişim kurarken genellikle çok yaratıcıdırlar ve bu nedenle çeşitli metaforlar, benzetmeler, deyimsel fiiller ve deyimler vardır. Bunlardan kaynaklanan tüm belirsizlikler, makinelerin kelimenin tam anlamıyla kedi-köpek yağmuru değil, yağışın şiddetini ifade ettiğini öğrenmesini sağlayan Eş Referans Çözünürlük görevi ile açıklığa kavuşturulur.

Doğal Dil Üretimi

Bu görev, verilerden insan benzeri metinlerin oluşturulmasını içerir. Bu, argoya, dillere, bölgeye ve daha fazlasına göre özelleştirilmiş metin olabilir.

NLP Neden Önemlidir?

Bilgisayarlar çok basit. İnsan dillerini anlamıyorlar. Makinelerin insanlar gibi düşünmesini ve iletişim kurmasını sağlamak için NLP çok önemlidir.

Sistemlerin verileri eleştirel bir şekilde analiz etmesini ve diller, argolar, lehçeler, gramer farklılıkları, nüanslar ve daha fazlasındaki farklılıkları kavramasını bu teknoloji aracılığıyla sağlayabiliriz.

Bu ilkel olsa da, modellerin bol miktarda eğitim verisi ile iyileştirilmesi, sonuçları optimize edecek ve işletmelerin bunları aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli amaçlar için kullanmalarına daha fazla olanak tanıyacaktır:

  • Şirket içi verilerden kritik içgörülerin ortaya çıkarılması
  • İş akışlarını, iletişimleri ve süreçleri basitleştirmek için otomasyonu dağıtma
  • Deneyimlerin kişiselleştirilmesi ve aşırı kişiselleştirilmesi
  • Farklı engelleri olan kişileri bilgi işlem ekosistemlerine dahil etmek için erişilebilirlik özelliklerinin uygulanması
  • Klinik onkoloji, tedarik zincirinde filo yönetimi, otonom araçlarda veriye dayalı karar alma ve daha fazlası gibi niş alanlarda inovasyonu teşvik etmek
Kullanım durumları

Kullanım ÇÖZÜMLER

Akıllı belge işleme

Bu kullanım durumu, metin ve resimler gibi yapılandırılmamış verilerden bilgi çıkarmayı içerir. NLP, bu belgelerin en ilgili kısımlarını belirlemek ve bunları organize bir şekilde sunmak için kullanılabilir.

Duygu Analizi

Duyarlılık analizi, şirketlerin operasyonlarında NLP kullanmalarının başka bir yoludur. Yazılım, insanların bu konuda olumlu mu yoksa olumsuz mu düşündüğünü belirlemek için bir işletme veya ürünle ilgili sosyal medya gönderilerini analiz eder.

Dolandırıcılık tespiti

NLP aynı zamanda e-postalar, telefon görüşmeleri vb. gibi yapılandırılmamış verileri ve anahtar kelimelere dayalı kalıpları veya dolandırıcılık faaliyetlerini belirlemek için sigorta veritabanlarını analiz ederek dolandırıcılık tespiti için kullanılabilir.

Dil algılama

NLP, metin belgelerinin veya tweetlerin dilini tespit etmek için kullanılır. Bu, içerik denetleme ve içerik çeviri şirketleri için yararlı olabilir.

Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka / Chatbot

Bir konuşma yapay zekası (genellikle sohbet botu olarak adlandırılır), sözlü veya yazılı doğal dil girdisini anlayan ve belirli bir eylemi gerçekleştiren bir uygulamadır. Müşteri hizmetleri, satış veya eğlence amaçlı bir konuşma arabirimi kullanılabilir.

Metin özetleme

Bir NLP sistemi, metni orijinal metinden daha okunaklı bir şekilde özetlemek için eğitilebilir. Bu, kullanıcıların tüm makaleyi veya belgeyi okumak için zaman harcamak istemeyebilecekleri makaleler ve diğer uzun metinler için kullanışlıdır.

Metin Çevirisi

NLP, tekrarlayan sinir ağları veya evrişimli sinir ağları gibi derin öğrenme yöntemlerini kullanarak metni bir dilden diğerine otomatik olarak çevirmek için kullanılır.

Soru-Cevap

Soru yanıtlama (QA), doğal dil işlemede (NLP) bir soruyu girdi olarak alan ve yanıtını veren bir görevdir. Soru yanıtlamanın en basit biçimi, bilgi tabanında eşleşen bir giriş bulmak ve "belge alma" veya "bilgi alma" olarak bilinen içeriğini döndürmektir.

Veri Düzenleme

NLP'nin daha özel kullanım durumlarından biri, hassas verilerin düzenlenmesinde yatmaktadır. NBFC, BFSI ve sağlık kurumları gibi endüstriler, sigorta formlarından, klinik denemelerden, kişisel sağlık kayıtlarından ve daha fazlasından elde edilen çok miktarda hassas veriye sahiptir.

NLP, ad, iletişim bilgileri, adresler ve daha fazla kişi gibi hassas girdi parçalarını tanımlamak ve kümelemek için Adlandırılmış Varlık Tanıma gibi teknikler yoluyla bu tür alanlara dağıtılır. Bu tür veri noktaları daha sonra gereksinimlere göre tanımlanamaz hale getirilir.

Sosyal Medya İzleme

Sosyal medya izleme araçları, sosyal medya gönderilerinden bir markanın, ürünün veya hizmetin sözlerini çıkarmak için NLP tekniklerini kullanabilir. Tespit edildikten sonra, bu sözler duyarlılık, etkileşim ve diğer ölçümler için analiz edilebilir. Bu bilgi daha sonra pazarlama stratejilerini bilgilendirebilir veya etkinliklerini değerlendirebilir.

İş analitiği

İş analitiği ve NLP mükemmel bir eşleşmedir çünkü bu teknoloji, kuruluşların içlerinde bulunan devasa miktardaki yapılandırılmamış verileri anlamlandırmasına olanak tanır. Bu tür veriler daha sonra iyileştirme kapsamı, pazar araştırması, geri bildirim analizi, stratejik yeniden kalibrasyon veya düzeltici önlemler için kritik iş öngörülerini ortaya çıkarmak üzere analiz edilir ve bilgi olarak görselleştirilir.

NLP'den yararlanan sektörler

NLP'den Yararlanan Endüstriler

Sağlık hizmeti

NLP sağlık sektörüne aşağıdaki gibi ödüllendirici faydalar sunar:

  • Tıbbi kayıtlardan içgörülerin çıkarılması ve yapılandırılmamış verilerin analizi
  • Klinik karar destek sistemlerini iyileştirin ve kişiselleştirin
  • Sorunsuz hasta bakımı deneyimleri için sohbet robotlarından gelen yanıtları optimize edin
  • Advers ilaç reaksiyonlarını izleyin, tahmin edin ve azaltın, farmakovijilans stratejilerini uygulayın ve daha fazlasını yapın

Fintech

NLP'nin fintech'teki etkileri tamamen farklıdır ve aşağıdaki gibi faydalar sunar:

  • Sorunsuz belge işleme ve ekleme
  • Risk yönetimini ve dolandırıcılık tespitini optimize edin
  • Finansman için bireylerin kredi itibarının değerlendirilmesi
  • Finansal ürünlerin kullanım süreleri, primler ve daha fazlası açısından kişiselleştirilmesi

Medya reklamcılığı

NLP, medya ve reklamcılık profesyonellerine yaratıcı bir dokunuş getirerek onlara şu konularda yardımcı olur:

  • İçerik kişiselleştirme ve yerel içeriğin sunulması
  • Kullanıcı kişiliklerinin hassas analizi ve hedeflenmesi 
  • Güncel fırsatlara yönelik trendler, konular ve konuşmalar üzerine pazar araştırması
  • Reklam metni geliştirme ve yerleşim optimizasyonu ve daha fazlası

Perakende

NLP, perakende alanında hem müşterilere hem de işletmelere aşağıdaki avantajlar sunar:

  • Hassas öneri motorları
  • Sesli arama optimizasyonu
  • Lokasyon bazlı hizmet önerileri
  • Sadakat programları, ilk kez kullanıcı indirimleri ve daha fazlası gibi hedefli reklamlar

Üretim

Endüstri 4.0, NLP modellerinin aşağıdaki yollarla dahil edilmesiyle inanılmaz derecede tamamlanmaktadır:

  • Otomatik makine sağlığı izleme ve kusur tespiti
  • Gerçek zamanlı süreç analizi
  • Filo yönetimi de dahil olmak üzere teslimat rotalarını ve programlarını optimize etme
  • Tahmine dayalı analizler ve daha fazlası sayesinde daha iyi işçi ve işyeri güvenliği

NLP'nin Geleceğini Tasavvur Etmek

Bu alanda halihazırda pek çok şey oluyor olsa da, teknoloji meraklıları önümüzdeki yıllarda bu teknolojinin sunduğu olanaklar konusunda şimdiden fazlasıyla enerjik durumda. NLP'nin geleceği hakkındaki konuşmaların etrafındaki tüm dağınıklık arasında öne çıkanlardan biri Açıklanabilir NLP'dir.

XNLP

Önemli iş kararları ve müşteri deneyimi stratejileri giderek daha fazla NLP tarafından desteklenen kararlardan kaynaklanmaya başladıkça, sonuçların ve sonuçların ardındaki mantığı açıklama sorumluluğu da ortaya çıkıyor. 

Açıklanabilir NLP'nin amacı da budur; hesap verebilirliği daha da sağlamak, yapay zeka çözümlerine olan güveni artırmak ve yapay zeka kardeşliğinden oluşan şeffaf bir ekosistem geliştirmek.

XNLP dışında teknolojinin geleceği şunları da içerecektir:

  • Yerel ustalık
  • Bilgisayarlı görme ve robotik gibi özel teknolojilerle entegrasyon
  • Sürdürülebilirlik, eğitim, iklim değişikliği ve daha fazlası dahil olmak üzere küresel kaygıların ele alınmasında NLP'nin kullanılması

Sonuç

NLP, işletmelerin Bilgi Çağında ürün ve hizmetleri daha iyi sunmalarının yoludur. Bu kadar önem ve faydalarla birlikte sıkı eğitim metodolojilerine olan talep de ortaya çıkıyor. Sonuçların çok keskin bir şekilde sunulması ve bunların iyileştirilmesi işletmeler için hayati önem taşıdığından, algoritmaları ve modelleri geliştirmek için gereken eğitim verileri açısından da bir sıkıntı var.

Önyargıların düzenlenmesi ve azaltılması da yüksek önceliğe sahiptir. 

Modelleriniz için eğitim verilerinin gerekliliğiyle ilgili tüm endişelerinizi gidermenize yardımcı olmak için Shaip tam da bu noktada devreye giriyor. Etik ve kişiye özel metodolojilerle, ihtiyaç duyduğunuz formatlarda eğitim veri setlerini size sunuyoruz.

Hakkımızda daha fazla bilgi edinmek için tekliflerimizi keşfedin. 

sosyal paylaşım