NLP nedir?
Doğal Dil İşleme (NLP), yapay zekanın (AI) bir alt alanıdır. Robotların insan dilini analiz etmelerini ve anlamalarını sağlayarak tekrarlayan faaliyetleri insan müdahalesi olmadan gerçekleştirmelerini sağlar. Örnekler arasında makine çevirisi, özetleme, bilet sınıflandırması ve yazım denetimi yer alır.
Doğal dil işleme (NLP), bir bilgisayarın insan dilini analiz etme ve anlama yeteneğidir. NLP, insan diline odaklanan yapay zekanın bir alt kümesidir ve dili anlamak için daha çok istatistiksel ve biçimsel yaklaşımlara odaklanan hesaplamalı dilbilimle yakından ilişkilidir.
NLP tipik olarak belge özetleme, metin sınıflandırma, konu algılama ve izleme, makine çevirisi, konuşma tanıma ve çok daha fazlası için kullanılır.
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
Yapay zeka, teknoloji dünyasında bir sonraki büyük şey olmaya devam ediyor. İnsan davranışını anlama ve buna göre hareket etme yeteneği ile AI, şimdiden günlük hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldi. Yapay zekanın kullanımı, en son dalganın doğal dil işleme (NLP) olmasıyla gelişti.
Küresel NLP pazar büyüklüğünün 15.7'de 2022 milyar ABD Doları değerinde olduğu ve 25-2022 tahmin dönemi boyunca %2027'in üzerinde bir YBBO ile büyümesi bekleniyor. Pazarın 49.4 yılına kadar %2027'lik bir YBBO ile 25.7 milyar ABD Dolarına ulaşacağı tahmin edilmektedir.
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
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 Örneği
Doğal Dil çevirisi, yani Google Çeviri
Google Çeviri, 100'den fazla dili destekleyen ve içeriğinizi otomatik olarak bu dillere çevirebilen ücretsiz bir web tabanlı çeviri hizmetidir. Hizmetin iki modu vardır: çeviri ve çeviri önerileri.
Kelime İşlemciler, yani MS Word ve Grammarly, dilbilgisi hatalarını kontrol etmek için NLP kullanır
MS Word ve Grammarly gibi kelime işlemciler, metinde gramer hataları olup olmadığını kontrol etmek için NLP'yi kullanır. Bunu sadece kelimelerin kendisine değil, cümlenizin içeriğine bakarak yaparlar.
Çağrı merkezlerinde kullanılan konuşma tanıma / IVR sistemleri
Konuşma tanıma, NLP'nin müşteri deneyimini iyileştirmek için nasıl kullanılabileceğinin mükemmel bir örneğidir. Müşterilerin canlı bir kişiyle konuşmak zorunda kalmadan ürün ve hizmetleriyle etkileşim kurabilmeleri için işletmelerin IVR sistemlerine sahip olmaları çok yaygın bir gerekliliktir. Bu, daha fazla aramayı yönetmelerine olanak tanırken aynı zamanda maliyetlerin düşürülmesine de yardımcı olur.
Kişisel Dijital Asistanlar, yani Google Home, Siri, Cortana ve Alexa
NLP kullanımı, teknolojinin gelişmesiyle birlikte son yıllarda daha yaygın hale geldi. Google Home, Siri, Cortana ve Alexa gibi Kişisel Dijital Asistan uygulamalarının tümü NLP özellikleriyle güncellendi. Bu cihazlar, insan konuşmasını anlamak ve uygun şekilde yanıt vermek için NLP'yi kullanır.
Kullanım Örnekleri
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.
Adlandırılmış Varlık Tanıma
Adlandırılmış varlık tanıma, Doğal Dil İşleme'de (NLP) temel bir yetenektir. Adlandırılmış varlıkları yapılandırılmamış metinden önceden tanımlanmış kategorilere çıkarma işlemidir. Adlandırılmış varlıklara örnek olarak kişiler, kuruluşlar ve konumlar verilebilir.
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.
Yazım tahmini
Tahmini metin, kullanıcıların mesajlarında yazdıklarına göre bir sonraki adımda hangi kelimeyi yazacaklarını tahmin etmek için NLP'yi kullanır. Bu, kullanıcıların mesajlarını tamamlamaları için gereken tuş vuruşu sayısını azaltır ve mesaj yazıp gönderme hızlarını artırarak kullanıcı deneyimlerini geliştirir.
