Doğal Dil İşleme (NLP) Nedir?
Doğal Dil İşleme (NLP), makinelerin insan dilini anlamasına, yorumlamasına ve işlemesine yardımcı olan son teknoloji bir yapay zeka teknolojisidir. Sohbet robotlarından arama motorlarına ve Alexa ve Siri gibi sesli asistanlara kadar her şeyi destekler.
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
Doğal Dil İşleme Yaklaşımları.
NLP'ye yönelik yaklaşımlardan bazıları şunlardır:
Denetimli NLP: E-postaları sınıflandırmak gibi doğru tahminlerde bulunmak için etiketli veriler üzerinde modeller eğitir.
Denetimsiz NLP: Konu modelleme gibi görevlerde yararlı olan kalıpları bulmak için etiketlenmemiş verilerle çalışır.
Doğal Dil Anlayışı (NLU): Makinelerin insan dilinin anlamını yorumlamasına ve anlamasına yardımcı olur.
Doğal Dil Üretimi (NLG): Özet yazma veya chatbot yanıtları gibi insan benzeri metinler oluşturur. Daha fazlasını göster
NLP Pazar Büyüklüğü ve Büyümesi
Doğal Dil İşleme (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.
Doğal Dil İşleme (NLP) Nasıl Çalışır?
Doğal Dil İşleme (NLP) sistemleri, büyük miktarlarda yapılandırılmamış verileri analiz etmek ve ilgili bilgileri çıkarmak için makine öğrenme algoritmalarını kullanır. Algoritmalar kalıpları tanıyacak ve bu kalıplara dayalı çıkarımlar yapacak şekilde eğitilmiştir. İşte nasıl çalışıyor:
- Metin İşleme: Belirteçleştirme, köklendirme ve kökleştirme gibi teknikleri tartışın.
- Sözdizimsel Analiz: Ayrıştırma ve dilbilgisi analizini açıklayın.
- Anlamsal Analiz: Kapak anlamının çıkarılması ve bağlamın anlaşılması.
Doğal Dil İşlemenin (NLP) 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.
Doğal Dil İşlemenin (NLP) Zorlukları
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
"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.
Doğal Dil İşleme (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 Senaryoları
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.
Müşteri desteği için 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 / Makine 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 Düzeltme / kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler (PII) Düzeltme
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.
Diğer olası kullanım durumları arasında Dilbilgisi Düzeltme, Duygu Analizi, Spam Algılama, Metin Oluşturma, Konuşma Tanıma, NER, Konuşma Kısmı etiketleme ve daha fazlası sayılabilir.
[Ayrıca Okuyun: Makine Öğrenme Modellerinizi Güçlendirecek En İyi NLP Veri Kümeleri]
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.
Açıklanabilir NLP
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.
Açıklanabilir NLP'nin yanı sıra 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, ürün ve hizmetleri daha iyi sunmanın 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 inceleyin.
İşletmeniz için NLP çözümlerinden yararlanmak ister misiniz? İletişim Yapay zeka girişimlerinizi nasıl ileriye taşıyabileceğimizi keşfetmek için bugün Shaip ile iletişime geçin.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
1. Doğal Dil İşleme (NLP) Nedir?
NLP, bilgisayarlar ve insan dili arasındaki etkileşime odaklanan bir AI dalıdır. Makinelerin insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlar.
2. NLP nasıl çalışır?
Doğal dil işleme, dil verilerini analiz etmek, cümleleri anlam çıkarmak ve görevleri yerine getirmek için kelimelere, ifadelere ve söz dizimine ayırmak amacıyla algoritmalar kullanır.
3. NLP’nin faydaları nelerdir?
Doğal dil işleme, insanlar ve makineler arasındaki iletişimi iyileştirir, sohbet robotları aracılığıyla müşteri hizmetlerini iyileştirir ve büyük miktardaki metin verisini işleyerek veri analizine yardımcı olur.
4. NLP hangi zorluklarla karşı karşıyadır?
Zorluklar arasında dil belirsizliği, bağlam anlayışı ve argo veya lehçeler gibi standart dışı dili işleme yer alıyor.
5. NLP uygulamalarına dair bazı örnekler nelerdir?
Örnek olarak Siri gibi sanal asistanlar, duygu analizi araçları ve Google Translate gibi makine çeviri hizmetleri verilebilir.
6. NLP sağlık alanında nasıl kullanılır?
Sağlık hizmetlerinde NLP, tıbbi kayıt analizi, dokümantasyonun otomatikleştirilmesi ve hasta verilerinden ilgili bilgilerin çıkarılması gibi görevlerde kullanılır.
