Makinelerin insan dilini anlamasını sağlayan Doğal Dil İşleme (NLP) teknolojisi nedir, nasıl çalışır, hangi teknikler ve araçlar kullanılır, faydaları, avantajları ve zorlukları gibi başlıkları rehberimizde cevaplıyoruz.
NLP nedir?
Doğal dil işleme (NLP), bir bilgisayar programının insan dilini konuşulduğu gibi anlama yeteneğidir. NLP, yapay zekanın bir bileşenidir.
NLP uygulamalarının geliştirilmesi zordur, çünkü bilgisayarlar geleneksel olarak insanların kendileriyle kesin, açık ve yüksek düzeyde yapılandırılmış bir programlama dilinde veya sınırlı sayıda açıkça ifade edilmiş sesli komutlar aracılığıyla “konuşmasını” gerektirir. Bununla birlikte, insan konuşması her zaman kesin değildir, genellikle belirsizdir ve dil yapısı, argo, bölgesel lehçeler ve sosyal bağlam dahil olmak üzere birçok karmaşık değişkene bağlı olabilir.
Doğal dil işleme nasıl çalışır: NLP teknikleri ve araçları
Sözdizimi ve anlamsal analiz, doğal dil işleme ile kullanılan iki ana tekniktir. Sözdizimi, bir cümle içindeki kelimelerin dilbilgisi anlamında düzenlenmesidir.
NLP, bir dilin anlamını dilbilgisi kurallarına göre değerlendirmek için sözdizimi kullanır. Kullanılan sözdizimi teknikleri arasında ayrıştırma (bir cümle için dilbilgisi analizi), kelime bölümleme (büyük bir metni birimlere böler), cümle bölme (büyük metinlerde cümle sınırlarını koyar), morfolojik bölümleme (sözcükleri gruplara böler) ve kök ayırma bulunur.
Anlambilim, kelimelerin arkasındaki kullanımı ve anlamı içerir. Doğal dil işleme, cümlelerin anlamını ve yapısını anlamak için algoritmalar uygular. NLP’nin anlambilimle kullandığı teknikler arasında kelime anlamındaki belirsizliği giderme (bağlama göre bir kelimenin anlamını türeten), adlandırılmış varlık tanıma (gruplar halinde kategorize edilebilecek kelimeleri belirleyen) ve doğal dil üretimi (anlambilim belirlemek için bir veritabanı kullanacak olan) bulunur.
NLP’ye yönelik mevcut yaklaşımlar, bir programın anlayışını geliştirmek için verilerdeki kalıpları inceleyen ve kullanan bir yapay zeka türü olan derin öğrenmeye dayanmaktadır. Derin öğrenme modelleri, ilgili korelasyonları eğitmek ve tanımlamak için büyük miktarda etiketli veriye ihtiyaç duyar ve bu tür büyük veri kümelerini bir araya getirmek, şu anda doğal dil işlemenin ana engellerinden biridir.
NLP’ye yönelik daha önceki yaklaşımlar, daha basit makine öğrenimi algoritmalarına metinde hangi kelimeleri ve cümleleri arayacaklarının söylendiği ve bu ifadeler karşısına çıktığında, belirli yanıtların verildiği daha kural tabanlı bir yaklaşımı içeriyordu. Ancak derin öğrenme, algoritmaların konuşmacıların amacını birçok örnekten belirlemeyi öğrendiği, tıpkı bir çocuğun dilini nasıl öğreneceği gibi, daha esnek ve sezgisel bir yaklaşımdır.
Doğal dil işleme için yaygın olarak kullanılan üç araç arasında NLTK, Gensim ve Intel NLP Architect bulunur. NTLK, Natural Language Toolkit, veri kümeleri ve öğreticiler içeren açık kaynaklı bir Python modülüdür. Gensim, konu modelleme ve belge indeksleme için bir Python kütüphanesidir. Intel NLP Architect ayrıca derin öğrenme topolojileri ve teknikleri için başka bir Python kütüphanesidir.
Doğal dil işleme (NLP) kullanım alanları
NLP araştırmaları, özellikle kurumsal arama kapsamında, genellikle arama etrafında şekillenir. Bu, kullanıcıların başka bir kişiye sorabilecekleri bir soru biçiminde veri kümelerini sorgulamasına izin vermeyi içerir. Makine, bir veri kümesindeki belirli özelliklere karşılık gelebilecek olanlar gibi insan dili cümlesinin önemli öğelerini yorumlar ve bir yanıt verir.
NLP, serbest metni yorumlamak ve analiz edilebilir hale getirmek için kullanılabilir. Derin öğrenme tabanlı doğal dil işleme modellerinden önce, bilgilere bilgisayar destekli analiz için erişilemezdi ve herhangi bir sistematik şekilde analiz edilemezdi. Ancak NLP, analistlerin dosyalarda ilgili bilgileri bulmaları için büyük miktarda ücretsiz metinleri incelemesine olanak tanır.
Duygu analizi (sentiment analysis), NLP için başka bir birincil kullanım durumudur. Veri bilimcileri, duyarlılık analizini kullanarak, işletmelerinin markasının nasıl performans gösterdiğini görmek için sosyal medyadaki yorumları değerlendirebilir veya insanların işletmenin daha iyi performans göstermesini istediği alanları belirlemek için müşteri hizmetleri ekiplerinden gelen notları inceleyebilir.
Google ve diğer arama motorları, makine çevirisi teknolojilerini NLP derin öğrenme modellerine dayandırır. Bu, algoritmaların bir web sayfasındaki metni okumasına, anlamını yorumlamasına ve başka bir dile çevirmesine olanak tanır.
NLP’nin avantajları
- Dokümantasyonun iyileştirilmiş doğruluğu ve verimliliği
- Otomatik olarak okunabilir bir özet metni oluşturma yeteneği
- Alexa gibi kişisel asistanlar için kullanıcıları anlama ve yanıtlama yeteneği
- Bir kuruluşun müşteri desteği gibi alanlarda sohbet robotları kullanabilmesi
- Duygu analizi yapmanın kolaylaşması
Doğal dil işlemede yaşanan zorluklar
NLP henüz mükemmel diyebileceğimiz seviyeden uzaktır. Örneğin, anlamsal analiz, NLP için hala bir zorluk olabilir. Diğer zorluklar arasında, dilin soyut kullanımının programların anlamasının güçlüğü bulunur.
Örneğin, NLP alaycı konuşmaları kolayca algılamaz. Bu konular genellikle kullanılan kelimelerin ve kullanıldıkları bağlamın anlaşılmasını gerektirir. Başka bir örnek olarak, bir cümle, konuşmacının vurguladığı kelimeye bağlı olarak anlamını değiştirebilir. NLP, dilin ve insanların onu kullanma şeklinin sürekli olarak değiştiği gerçeği karşısında da zorluk çekmektedir.
