Doğal dil işleme nedir? NLP öğrenme örnekleri ve uygulamaları

Doğal dil işleme alanına giriş yapıyoruz, NLP’nin nasıl etrafımızda olduğunu keşfediyoruz ve bunun neden öğrenmeye başlamanız gereken bir beceri olduğunu keşfediyoruz.

Teknoloji hayatımızın hemen her alanına girmiş durumda. Etrafımızdaki dünyada gezinmek ve başkalarıyla iletişim kurmak için ona güveniyoruz. Ancak yakın zamana kadar, teknolojiyle etkileşime geçmek için tamamen metin tabanlı girdilere ve komutlara güvenmek zorundaydık. Şimdi, doğal dil işleme, makinelerle konuşma şeklimizi ve onların nasıl yanıt verdiğini değiştiriyor. 

Burada, doğal dil işlemenin ne anlama geldiğine, nasıl uygulandığına ve bu teknolojiyle çalışmak için ihtiyaç duyacağınız bazı beceri ve bilgileri öğrenmeye nasıl başlayabileceğinize daha yakından bakacağız. 

Doğal dil işleme nedir? 

Doğal dil işlemenin tanımıyla başlayalım. Çok temel bir düzeyde, NLP (bilindiği şekliyle), insan konuşmasını ve dilini anlayan bilgisayarlar ve yazılımlar oluşturmaya odaklanan bir bilgisayar bilimi alanıdır. 

Farklı programlama dillerinin ne için kullanıldığını yazımızda incelediğimiz gibi , insanların ve bilgisayarların dilleri çok farklıdır ve programlama dilleri ikisi arasında aracı olarak bulunur.

Yine de konuşma ve yazma şeklimiz çok nüanslı ve genellikle belirsizken, bilgisayarlar tamamen mantığa dayalıdır ve yürütmek üzere programlandıkları yönergeleri takip eder. Bu fark, geleneksel olarak bilgisayarların insan dilini anlamasının zor olduğu anlamına gelir. Doğal dil işleme, bilgisayarların insan metinlerini ve konuşmalarını anlama biçimini geliştirmeyi amaçlar. 

NLP, metin ve ses verilerini işlemek, anlam türetmek, niyet ve duyguyu anlamak ve bir yanıt oluşturmak için hesaplamalı dilbilim ile birlikte yapay zeka ve makine öğrenimini kullanır. Göreceğimiz gibi, doğal dil işleme uygulamaları çok geniş ve sayısızdır. 

NLP neden önemli bir alan? 

Doğal dil işleme kavramı, düşündüğünüzden daha eskilere dayanmaktadır. 1950’lerde uzmanlar, dil işlemeyi gerçekleştirmek için bilgisayarları programlamanın yollarını arıyorlardı. Ancak, yalnızca bilgi işlem gücünün artması ve makine öğreniminin gelişmesiyle bu alanda dramatik bir ilerleme görüldü. 

NLP’nin önemini düşündüğümüzde, insan dilinin nasıl yapılandırıldığını düşünmeye değer. Yazılı cümleleri oluşturan kelime dağarcığı, sözdizimi ve gramerin yanı sıra, konuşulan dillerin fonetikleri, tonları, aksanları ve diksiyonları da vardır. 

Anlamı birçok farklı şekilde iletiyoruz ve aynı kelime veya deyim, bağlam ve konuşmacının veya yazarın niyetine bağlı olarak tamamen farklı anlamlara sahip olabilir. Esasen, dili çözmek bazen insanlar için bile zor olabilir, bu nedenle makinelerin bizi anlamasını sağlamak büyük bir başarıdır. 

Yine de, doğal dil işlemedeki gelişmelerle, etrafımızı saran teknolojiyle daha iyi arayüz kurabiliyoruz. Doğası gereği yapılandırılmamış bir şeye yapı getirmeye yardımcı olur, bu da daha akıllı yazılımlar yapabilir ve hatta diğer insanlarla daha iyi iletişim kurmamıza izin verebilir. 

Nihayetinde NLP, daha iyi insan-bilgisayar etkileşimleri üretmeye yardımcı olabileceği gibi, niyet ve duyarlılık hakkında ayrıntılı içgörüler de sağlayabilir. Bu faktörler işletmelere, müşterilere ve teknoloji kullanıcılarına fayda sağlayabilir. 

Doğal dil işleme nasıl çalışır? 

Artık doğal dil işlemenin ne olduğu hakkında biraz bilgi sahibi olduğumuza göre, nasıl çalıştığının temellerini inceleyelim. NLP’nin yapay zekanın oldukça gelişmiş bir uygulaması olduğunu belirtmekte fayda var, bu nedenle yazılımın çok üst düzey bir açıklamasına bakacağız. Doğal dil işlemeye daha ayrıntılı bir giriş için, AI ExpertTrack’imizin bir parçası olan Uygulamalı Yapay Zeka: Doğal Dil İşleme kursumuza göz atın . 

Doğal dil işleme hakkında bilinmesi gereken ilk şey, alanı oluşturan birkaç işlev veya görev olduğudur. İhtiyaç duyulan çözüme bağlı olarak, bunların bir kısmı veya tamamı aynı anda etkileşime girebilir. 

Temel düzeyde, NLP yazılımı üç ana işlemi gerçekleştirir:

• İlk olarak, dili (ses veya metin) parçalara ayırır. 
• Ardından, bu bilgi parçalarının birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu anlamaya çalışır. 
• Son olarak, bu ilişkilerden anlam yaratmaya çalışır. 

Elbette, bu süreçlerin her birinde yer alan çok daha fazla adım vardır. Programlama, algoritmalar ve istatistiklerin yanı sıra çok sayıda dil bilgisi gereklidir. 

Doğal dil işleme teknikleri

Aşağıda, doğal dil işlemenin belirli görevlerle ilgili olarak nasıl çalıştığına ilişkin bazı ayrıntılar sağladık: 

• konuşma tanıma Bu, sözlü ses verilerinin metin verilerine dönüştürülmesi işlemidir. Konuşma tanıma yazılımı, anlamı bir araya getirmek için algoritmalar kullanarak sesi tek tek seslere ayırır. 
• Kelime anlamında anlam ayrımı Birçok dilde, aynı kelimeler bağlama bağlı olarak farklı anlamlara sahip olabilir. Kelime anlamında anlam ayrımı (WSD), anlamlar arasında ayrım yapmak için dili analiz etme sürecidir. Örneğin, ‘ikinci bitirdiler’ ve ‘son saniyede tamamlandı’. 
• Koreferans çözünürlüğü . Bu süreç, metindeki veya sesteki kelimelerin aynı varlığa atıfta bulunup bulunmadığını ve ne zaman ifade edildiğini belirlemeye yardımcı olur. İyi bir örnek, hangi zamirlerin (o, o, onlar) hangi kişiyi veya nesneyi ifade ettiğini çözmektir. 
• Duygu analizi . Dilin çoğu zaman birçok inceliği vardır. NLP, dilden olumlu ya da olumsuz duygu ve tutumları çıkarmak için kullanılabilir.

NLP, Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi 

Doğal dil işleme, yapay zekanın (AI) bir dalıdır. Ayrıca makine öğrenimi (ML) ve veri analitiği öğelerini kullanır. Veri analitiği, yapay zeka ve makine öğrenimi arasındaki farkı ele aldığımız yazımızda incelediğimiz gibi, bunlar farklı alanlar olsa da örtüşüyorlar. 

Her alan, büyük miktarda veri tarafından yönlendirilir ve ne kadar çok kullanılabilirse, sonuçlar o kadar iyi olur. Son derece yapılandırılmamış verilere yapı kazandırmak başka bir özelliktir. Benzer şekilde, her biri içgörü sağlamak, kalıpları vurgulamak ve hem mevcut hem de gelecekteki eğilimleri belirlemek için kullanılabilir. 

Doğal dil işleme, aynı ilkeler üzerine inşa edildiğinden, bu özelliklerin çoğunu paylaşır. AI, insan zekasını simüle eden makinelere odaklanan bir alandır, NLP ise özellikle insan dilini anlamaya odaklanır. Her ikisi de makine öğrenimi üzerine kuruludur – makinelere görevleri nasıl otomatikleştireceklerini ve deneyimlerden öğreneceklerini öğretmek için algoritmaların kullanılması. 

Çok rağbet gören makine öğrenimi becerisini öğrenmek istiyorsanız AWS: Machine Learning Foundations mikro kimlik bilgimiz başlamak için ideal yerdir. 

Doğal dil işleme örnekleri 

Şimdiye kadar, doğal dil işlemeyi kullanabileceğimiz bazı genel yollara odaklandık. Dikkatimizi bazı ayrıntılara çevirelim. Aşağıda, bazı doğal dil işlemleri kullanım örneklerinin altını çizdik: 

Dil çevirisi

NLP’nin zorluklarından biri, bir dilden diğerine doğru çeviriler üretmektir. Oldukça köklü bir makine öğrenimi alanıdır ve son yıllarda önemli adımlar atmıştır. 

Elbette burada dikkate alınması gereken birçok unsur var. Doğrudan kelimesi kelimesine çeviri çoğu zaman bir anlam ifade etmez ve birçok dil çevirmeni, bir çıktı dili belirlemenin yanı sıra bir giriş dili de belirlemelidir. 

Dil çevirisinin daha eski biçimleri, her iki dil için de çok miktarda gramer kuralı ve sözlüklerin gerekli olduğu, kural tabanlı makine çevirisi olarak bilinen şeye dayanır. Daha yeni yöntemler, gelecekteki çevirileri bilgilendirmek için mevcut çevirilerden alınan verileri kullanan istatistiksel makine çevirisine dayanır. 

Akıllı asistanlar

Diyalog arayüzleriyle ilgili açık adımımızda keşfettiğimiz gibi , Birleşik Krallık’taki her 5 evden 1’i akıllı hoparlör içeriyor ve bu cihazlarla sesimizi kullanarak etkileşimde bulunmak olağan hale geldi. İster Siri, Alexa, Google Asistan veya diğer benzer teknolojiler aracılığıyla olsun, çoğumuz bu NLP destekli cihazları kullanıyoruz. 

Bu akıllı asistanların çoğu, kullanıcının sesini veya metin girişini komutlarla eşleştirmek için NLP’yi kullanır ve talebe dayalı bir yanıt sağlar. Bunu genellikle sesinizin frekanslarını ve ses dalgalarını kaydedip inceleyerek ve bunları küçük kod miktarlarına bölerek yaparlar. Bu kod daha sonra anlamı belirlemek için bir algoritma tarafından analiz edilir. 

Diyalog arayüzlerinin nasıl ve neden geliştiği hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız giriş dersimize göz atın. 

Arama motoru sonuçları

Arama motorları nispeten uzun bir süredir hayatımızın bir parçası. Bununla birlikte, geleneksel olarak, insanların neyi ve nasıl aradıklarının bağlamını belirlemede özellikle yararlı olmadılar. 

Doğal dil işlemenin bir alanı olan semantik arama, insanların (ses veya metin yoluyla) aradıklarının ardındaki amacı daha iyi anlayabilir ve buna dayalı olarak daha anlamlı sonuçlar getirebilir. 

Semantik arama, daha iyi ve daha sezgisel arama sonuçları sağlamanın yanı sıra, özellikle SEO alanı olmak üzere dijital pazarlama için de çıkarımlara sahiptir . 

Yazım tahmini

Muhtemelen bu doğal dil işleme uygulamasını birkaç yerde görmüşsünüzdür. Akıllı telefonunuzun klavyesinde, arama motoru arama çubuğunda veya bir e-posta yazarken metin tahmini oldukça belirgindir. 

Bu tür NLP, bireylerin ve insan gruplarının dili nasıl kullandıklarına bakar ve daha sonra hangi kelime veya ifadenin görüneceği hakkında tahminlerde bulunur. Makine öğrenimi modeli, bir sonraki kelimenin gelme olasılığına bakacak ve buna göre bir öneride bulunacaktır. 

Doğal dil işlemenin gelecekteki uygulamaları 

Doğal dil işleme, çoğumuzun her gün üzerinde düşünmeden kullandığı bir teknolojidir. Yine de bilgi işlem gücü arttıkça ve bu sistemler daha da geliştikçe, alan yalnızca ilerleyecektir. 

Aşağıda, NLP’nin gelecekte ilerleyebileceği bazı yolların altını çizdik: 

• Daha gelişmiş asistanlar . Akıllı asistanlar muhtemelen daha akıllı hale gelecek, daha fazla işlevi yerine getirebilecek ve şu anda olduğundan daha doğal bir şekilde iletişim kurabilecek. Günlük hayatımızda daha fazla görev için onlara güvenebiliriz.
• Daha fazla entegrasyon . Doğal dil işleme hayatımızda daha kökleşmiş hale gelebilir. Hem evin içinde hem de dışında kendimizi bilgisayarlarla çok daha fazla iletişim kurarken bulabiliriz. 
• Daha fazla otomasyon NLP’nin daha fazla görevi otomatikleştirdiğini görebiliriz. Chatbot’lar ve dijital asistanlar, müşteri hizmetleri, sorguları yanıtlama, e-posta gönderme ve destek sunma gibi daha fazla alanda kullanılabilir.  
• Daha akıllı içgörüler Büyük veri ve duyarlılık analizi, insanların teknolojiyle nasıl etkileşime girdiği, ondan ne istediği ve nasıl daha iyi olabileceği konusunda bize daha ayrıntılı bir anlayış sağlayacaktır. 
• Anında çeviriler . Doğal dil işleme, onlarla aynı dili paylaşsak da paylaşmasak da, başkalarıyla anında iletişim kurmamıza bile izin verebilir. 

Doğal dil işlemeyi öğrenme 

Doğal dil işlemeye başlamakla ilgileniyorsanız, üzerinde çalışmanız gereken birkaç beceri vardır. Yalnızca istatistik ve külliyat dilbilimi gibi alanları anlamanız gerekmeyecek , aynı zamanda bilgisayar programlama ve algoritmaların nasıl çalıştığını da bilmeniz gerekecek. 

Aşağıda, NLP’de çalışmak için ihtiyaç duyacağınız bazı temel becerileri seçtik: 

Python ile Başlayın 

Python programlamanın birçok kullanımını zaten araştırdık ve NLP, genellikle dilden yararlanan bir alandır. Ayrıca Python, NLP için kullanılabilecek kapsamlı bir kitaplığa (Natural Language Toolkit, NLTK) sahiptir. 

Alana yeni başlayanlar Python ile programlama temelleriyle başlamak isteyebilirken , diğerleri Python’un veri analitiği tarafına odaklanmak isteyebilir .  

Yapay zekayı ve makine öğrenimini keşfedin 

Daha sonra, doğal dil işlemenin merkezinde yer alan iki kavram olan yapay zeka ve makine öğreniminin temellerinden bazılarını öğrenmek isteyeceksiniz. 

Yapay zeka için derin öğrenme ve Python programlama konusundaki ExpertTrack’imiz , Microsoft Azure Yapay Zeka Mühendisi Ortak Sınavını geçmek için ihtiyaç duyacağınız bazı bilgileri geliştirecektir. Makine öğrenimi ile ilgilenenler için AI Design and Engineering ExpertTrack, başlamak için ideal bir yerdir. 

NLP’de uzmanlaşmak 

Python, AI ve makine öğrenimi gibi alanlarda çalışma bilgisine sahip olduğunuzda, dikkatinizi özellikle doğal dil işlemeye çevirebilirsiniz. 

Uygulamalı Yapay Zeka kursumuz, doğal dil anlayışını, makine çevirisini, anlambilimi ve sözdizimsel ayrıştırmanın yanı sıra doğal dil öykünmesi ve diyalektik sistemleri inceleyerek özellikle NLP’ye bakar.