Doğal Dil İşleme (NLP) Nedir?

Dünya üzerindeki kullanıcıların çoğu yapay zeka uygulamalarına adapte olmaya başladı. AI çözümleri seslendirmeden matematik sorularına, yaratıcı videolardan çeviriye kadar her türlü işe, her türlü sektöre girmeyi başardı. Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing) teknolojileri de yapay zeka dünyasının önemli bir parçası.

Doğal Dil İşleme, insan iletişimi ve bilgisayar anlayışı arasındaki boşluğu doldurarak yapay zeka alanında çok mühim bir teknoloji olarak rol oynuyor. Bilgisayarları insan dilini yorumlama, analiz etme ve üretme konusunda güçlendiren, insanlar ve makineler arasında sorunsuz etkileşim sağlayan geniş bir alan. NLP’nin önemi, otomatik müşteri desteğinden gerçek zamanlı dil çevirisine kadar uzanan yaygın uygulamalarda kendini hissettiriyor.

Natural Language Processing (NLP) Nedir?

Doğal Dil İşleme, bilgisayarların insan dilini anlamasını ve iletişim kurmasını sağlamak için makine öğrenimini kullanan bilgisayar bilimi ve yapay zekanın (AI) bir alt alanı. NLP, hesaplamalı dilbilimi ve insan dilinin kural tabanlı modellemesini istatistiksel modelleme, makine öğrenimi ve derin öğrenme ile birleştirerek bilgisayarların ve dijital cihazların metin ve konuşmayı tanımasını, anlamasını ve üretmesini sağlıyor.

NLP araştırmaları, büyük dil modellerinin (LLM’ler) iletişim becerilerinden görüntü oluşturma modellerinin istekleri anlama becerisine kadar üretken yapay zeka çağının başlamasına yardımcı olmuştur. AI dünyasının önemli bir parçası oldu, gelecekte de önemini artıracak gibi görünüyor.

Yapay zeka algoritmaları ne kadar gelişmiş olursa olsun, bilgisayar bizleri anlamadığı ve insanların anlayacağı şekilde sonuçlar üretemediği sürece bir hiçtir. Bu nedenle Doğal Dil İşleme kolunun yeri ayrı. Natural Language Processing, arama motorlarına güç vererek, sözlü komutlarla müşteri hizmetleri için sohbet robotlarını harekete geçirerek ve sesle çalışan GPS sistemlerini destekleyerek günlük yaşamın önemli bir parçası konumunda.

Diğer yandan Amazon Alexa, Apple Siri ve Google Assistant gibi akıllı telefonlarda soru yanıtlayan dijital asistanlara hayat verdiğini unutmayalım. NLP iş operasyonlarını düzene sokmaya ve otomatikleştirmeye, çalışan verimliliğini artırmaya ve iş süreçlerini basitleştirmeye yardımcı olan kurumsal çözümlerde de giderek artan bir rol oynamakta.

Bilgisayarlar ve insanlar arasındaki etkileşime odaklanan yapay zeka dalı, bilgisayarları büyük miktarda doğal dil verisini işleyecek ve analiz edecek şekilde programlamaya odaklanıyor. Başka bir deyişle NLP, bir bilgisayar programının insan dilini konuşulduğu ve yazıldığı gibi anlama yeteneğiyle ilgili. Geliştirilen modeller sayesinde kullanmış olduğunuz yapay zeka botları sizi doğru şekilde anlayabiliyor, sorularınızı anlamlandırabiliyor ve mantıklı yanıtlar sunabiliyor.

Bu teknoloji 50 yılı aşkın bir süredir varlığını sürdürmekte ve kökleri dilbilim alanına dayanıyor. Tıbbi araştırma, arama motorları ve iş zekası da dahil olmak üzere çok sayıda alanda çeşitli gerçek dünya uygulamalarına sahip. Doğal dil işleme sürecinde metnin yapısını ve manasını anlamak için kural tabanlı yaklaşımlar veya makine öğrenimi yaklaşımları kullanılıyor. Sohbet robotlarına, sesli asistanlara, metin tabanlı tarama programlarına, çeviri uygulamalarına ve iş operasyonlarına yardımcı olan, üretkenliği artıran ve farklı süreçleri basitleştiren kurumsal yazılımlarda etkilerini görmek mümkün.

Özetle NLP, makinelerin insan dilini hem değerli hem de anlamlı bir şekilde anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlıyor. ChatGPT gibi gelişmiş dil modelleriyle tanınan OpenAI, metni anlayabilen, yanıtlayabilen ve üretebilen akıllı sistemler yaratmada NLP’nin önemini vurgulayarak teknolojiyi daha kullanıcı dostu ve erişilebilir hale getirme uğraşı veriyor.

NLP Teknikleri ve Çalışma Şekli

Doğal Dil İşleme, bilgisayarların insan dilini işlemesini ve anlamasını sağlamayı amaçlayan geniş bir dizi tekniği kapsamakta. NLP monolitik, tekil bir yaklaşım değil. Bunun yerine her biri dilin anlaşılmasına katkıda bulunan birkaç bileşenden oluşuyor. İşte temel NLP tekniklerinden bazıları:

Sözdizimi ve Ayrıştırma

• Part-of-Speech (POS) Tagging  (Kelime Türü Etiketleme): Bir cümledeki her kelimeye konuşma bölümlerinin atanması (örneğin, isim, fiil, sıfat).
• Dependency Parsing (Bağlam Ayrıştırma): Kelimeler arasındaki ilişkileri belirlemek için bir cümlenin gramer yapısını analiz etme.
• Constituency Parsing (Bölüm Ayrıştırma): Bir cümleyi oluşturan parçalara veya öbeklere ayırma (örn. isim öbekleri, fiil öbekleri).

Metin İşleme ve Ön İşleme

• Tokenization (Tokenizasyon-Bölümleme): Metni kelimeler veya cümleler gibi daha küçük birimlere bölme.
• Stemming-Lemmatization: Kelimeleri temel veya kök biçimlerine indirgeme.
• Stopword Removal (Etkisiz Kelimeleri Çıkarma): Önemli bir anlam taşımayan yaygın kelimelerin (“ve”, “the”, “is” gibi) çıkarılması.
• Text Normalization (Metin Normalleştirme): Büyük/küçük harf normalizasyonu, noktalama işaretlerinin kaldırılması ve yazım hatalarının düzeltilmesi dahil olmak üzere metnin standartlaştırılması.

Semantik Analiz

• Named Entity Recognition (İsimlendirilmiş Varlık Tanıma): Kişi, kuruluş, yer, tarih vb. isimler gibi metin içindeki varlıkların tanımlanması ve sınıflandırılması.
• Word Sense Disambiguation (Kelime Anlamı Belirsizleştirme): Belirli bir bağlamda kelimenin hangi anlamda kullanıldığını belirleme.
• Coreference Resolution (Ortak Referans Çözümlemesi): Bir metinde farklı kelimelerin aynı varlığa atıfta bulunduğunu belirleme.

Bilgi Çıkarımı

• Varlık Çıkarımı (Entity Extraction): Metin içindeki belirli varlıkları ve bunların ilişkilerini tanımlama.
• İlişki Çıkarımı (Relation Extraction): Bir metindeki varlıklar arasındaki ilişkileri tanımlama ve kategorize etme.

Edim Bilgisi

• Definition (Tanım): Edim bilgisi (pragmatik), çeşitli bağlamlarda dili anlamakla ilgilenir ve duruma, konuşmacının niyetine ve paylaşılan bilgiye dayalı olarak amaçlanan anlamın türetilmesini sağlar.
• Example (Örnek): Birisi “Tuzu uzatabilir misin?” derse pragmatik, bunun bir kişinin tuzu uzatabilme becerisiyle ilgili bir sorudan ziyade bir talep olduğunu anlamayı, konuşmacının niyetini yemek bağlamına göre yorumlamayı içerir.

Metin Sınıflandırma

• Sentiment Analysis (Duygu Analizi): Bir metinde ifade edilen duyguyu veya duygusal tonu belirleme (olumlu, olumsuz, nötr gibi).
• Topic Modeling (Konu Modelleme): Geniş bir belge koleksiyonu içinde konuların veya temaların belirlenmesi.
• Spam Detection (Spam Tespiti): Metni spam olarak veya tam tersi şekilde sınıflandırma.

Dil Üretimi

• Makine Çevirisi (Machine Translation): Metni bir dilden diğerine çevirme.
• Metin Özetleme (Text Summarization): Daha büyük bir metnin kısa bir özetini üretme.
• Metin Üretimi (Text Generation): Otomatik olarak tutarlı ve bağlamla ilgili metin üretme.

Konuşma İşleme

• Konuşma Tanıma (Speech Recognition): Konuşulan dili metne dönüştürme.
• Text-to-Speech (TTS) Synthesis (Metin-Konuşma Sentezi): Yazılı metni konuşma diline dönüştürme.

Soru Yanıtlama

• Retrieval-Based QA: Bir sorguya yanıt olarak en alakalı metin pasajını bulma ve döndürme.
• Generative QA (Üretken Soru Yanıtlama): Bir metin derleminde bulunan bilgilere dayanarak bir cevap üretme.

Diyalog Sistemleri

• Chatbots and Virtual Assistants (Sohbet Robotları ve Sanal Asistanlar): Sistemlerin kullanıcılarla sohbet etmesini, yanıtlar vermesini ve kullanıcı girdisine dayalı görevleri yerine getirmesini sağlamak.

Duygu ve Duygu Analizi

• Emotion Detection (Duygu Tespiti): Metinde ifade edilen duyguların tanımlanması ve kategorize edilmesi.
• Opinion Mining (Fikir Madenciliği): Ürünlere, hizmetlere veya konulara yönelik kamu duyarlılığını anlamak için görüşlerin veya incelemelerin analiz edilmesi.

Doğal Dil İşleme algoritmaları, sözünü ettiğimiz gibi insan dilini makinelerin işleyebileceği şekilde analiz etmek, anlamak ve oluşturmak için çeşitli hesaplama tekniklerini birleştirerek çalışıyor. Bu bağlamda amaca bağlı olarak yukarıdaki tekniklerin bazıları harmanlanarak kullanılabilir.

NLP metin önişleme, ham metni makinelerin daha kolay anlayabileceği bir biçime dönüştürerek analiz için hazırlamakta. Metni kelimeler, cümleler veya ifadeler gibi daha küçük birimlere ayırmayı içeren tokenizasyon ile başlıyoruz. Bu, karmaşık metinlerin yönetilebilir parçalara ayrılmasına yardımcı oluuyor. Ardından tüm karakterleri küçük harfe dönüştürerek metni standartlaştırmak için küçük harf uygulaması yapılıyor, “Elma” ve “elma” gibi kelimelerin aynı şekilde ele alınması sağlanıyor.

“Bu”, “ve” gibi sık kullanılan kelimelerin metne önemli bir anlam katmadıkları için filtrelendiği stopword removal (etkisiz Kelimeleri çıkarma) işlemi de bir diğer yaygın adım. Stemming veya lemmatization kelimeleri kök biçimlerine indirgemekte. Başka bir deyişle, kelimenin ilk haline dönmek için sonradan eklenen takılar kaldırılıyor. Ayrıca metin temizleme işlemi noktalama işaretleri, özel karakterler ve rakamlar gibi analizi karmaşıklaştırabilecek istenmeyen unsurları silip atıyor.

Ne İçin Kullanılıyor?

Doğal Dil İşleme,modern dünyada birçok alana yayıldı ve geleceği açık.

Sağlık Hizmetleri

NLP, klinik notların yazıya dökülmesine ve düzenlenmesine yardımcı olarak hasta bilgilerinin doğru ve verimli bir şekilde belgelenmesini sağlıyor. Örnek olarak, bir doktor NLP sistemlerinin metne dönüştürdüğü notlarını dikte edebilir. Gelişmiş NLP modelleri, semptomları, teşhisleri ve reçete edilen tedavileri tanımlayarak bilgileri daha da kategorize edebilir, böylece dokümantasyon sürecini kolaylaştırır, manuel veri girişini en aza indirir ve elektronik sağlık kayıtlarının doğruluğunu artırabilir.

Finans

Finans kurumları, belirli hisse senetlerine veya genel olarak piyasaya ilişkin piyasa duyarlılığını ölçmek amacıyla haber makaleleri, finansal raporlar ve sosyal medya gönderileri gibi çeşitli metin verileri üzerinde duyarlılık analizi yapmak için NLP’den yararlanmaya başladı. Algoritmalar, olumlu veya olumsuz kelimelerin sıklığını analiz ediyor ve makine öğrenimi modelleri aracılığıyla hisse senedi fiyatları veya piyasa hareketleri üzerindeki potansiyel etkileri tahmin ederek tüccarlara ve yatırımcılara bilinçli kararlar almalarında yardımcı oluyor.

Müşteri Hizmetleri

NLP destekli sohbet robotları, müşteri sorularına anında, 7/24 yanıt vererek müşteri desteğinde devrim yarattı. Bu sohbet robotları, metin veya ses yoluyla müşteri sorgularını anlayabiliyor, arka planda yatan amacı yorumluyor ve doğru yanıtlar, çözümler sunabiliyor. Misal olarak bir müşteri sipariş durumunu soruyor diyelim. Sipariş  yönetim sistemleriyle entegre olan sohbet sistemleri, gerçek zamanlı olarak durumu izleyerek müşteriyi bilgilendirebilir.

E-Ticaret

Konuşma tarzında ifade edilmiş olsalar veya yazım hataları içerseler bile, kullanıcı sorgularını anlayarak ve yorumlayarak e-ticaret platformlarındaki yerinde arama işlevselliğini önemli ölçüde geliştirebiliyor Örneğin bir kullanıcı “kot pantplon” şeklinde arama yaparsa, NLP algoritmaları kişinin niyetini anlayarak hızlıca yazım hatalarını düzeltiyor ve “kot pantolon” için doğru sonuçlar sunuyor.

Hukuk

Hukuk sektöründe NLP, belge inceleme süreçlerini otomatikleştirmek için kullanılıyor ve büyük hacimli yasal belgeleri elemek için harcanan manuel çabayı önemli ölçüde azaltıyor. Bir başka örnek olarak, dava sırasında hukuk uzmanlarının ilgili bilgileri belirlemek için çok sayıda belgeyi incelemesi gerekiyor. Algoritmalar bu belgeleri tarayabilir, belirli terimler, tarihler veya maddeler gibi ilgili bilgileri belirleyebilir ve vurgulayabilir. Böylece inceleme süreci otomatiğe bağlanarak hızlanabilir ve hiçbir kritik bilginin gözden kaçırılmaması sağlanabilir.

Sigorta

Doğal Dil İşleme, endişe alanlarını belirleyebilen ve talep işlemedeki verimsizlikleri bulabilen kalıpları aramak için talepleri analiz edebilir, bu da çalışan çabalarının daha iyi optimize edilmesine yol açacaktır.

Arama Motorları

Arama motorlarını önemli ölçüde geliştirebilir, kullanıcı sorgularını anlamlandırarak daha ilgili sonuçlar getirebilir.

Sanal Asistanlar

Siri, Alexa ve Google Assistant gibi asistanlar, kullanıcı komutlarını anlamak ve bunlara yanıt vermek için dil işleme tekniklerinden yararlanıyor.

Çeviri Hizmetleri

Google Translate gibi hizmetler, gerçek zamanlı dil çevirisi sağlamak için NLP’yi kullanıyor, dil engellerini ortadan kaldırarak iletişimi teşvik ediyor.

E-posta Filtreleme

NLP, e-posta hizmetlerinde spam filtrelemek ve e-postaları kategorize etmek için entegre ediliyor. Böylece kullanıcıların gelen kutularını daha etkili bir şekilde yönetmelerine yardımcı olunuyor.

Sosyal Medya

Kamuoyunu ölçmek, eğilimleri izlemek ve çevrimiçi itibarı yönetmek için sosyal medya içeriğinin analiz edilmesine imkan tanımakta.

NLP uygulamaları çok çeşitli ve yaygındır, çeşitli sektörleri ve teknolojiyle günlük etkileşimlerimizi etkiler. Bu uygulamaları anlamak, NLP’nin teknoloji ve insan etkileşiminin geleceğini şekillendirmedeki dönüştürücü potansiyeline bir bakış sağlar.

Bilgi Özetleme

İnternette çok fazla bilgi bulunuyorken, bunların çoğu uzun belgeler veya makaleler şeklinde. NLP verilerin anlamını süzüyor, daha sonra insanların hızlı şekilde anlayabilmesi için verilerin kısa özetlerini sağlayabiliyor.

Makine Öğrenimi (Machine Learning, ML) Nedir?

Yapay zekanın bir alt kümesi olan makine öğrenimi (ML), en basit tabirle verilerden “öğrenebilen” sistemlere odaklanıyor. Bu algoritmalar, öğrendikleri veri kümelerinin sayısı arttıkça performanslarını geliştirmekte.

Genellikle ML olarak kısaltılan Machine Learning, deneyim ve veri kullanımı yoluyla otomatik olarak gelişen bilgisayar algoritmalarının geliştirilmesine odaklanan yapay zekanın (AI) bir alt kümesi. Daha basit bir ifadeyle Makine Öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenmesini ve programlanmadan kararlar veya tahminler yapılmasına imkan sağlıyor.

Özünde makine öğrenimi, kararları ve tahminleri kolaylaştıran algoritmalar oluşturmak ve uygulamakla ilgilidir. Bu algoritmalar, daha fazla veriyi işledikçe daha doğru ve etkili hale gelerek zaman içinde performanslarını artırmak üzere tasarlanmıştır.

Geleneksel programlamada, bir bilgisayar bir görevi yerine getirmek için önceden tanımlanmış bir dizi talimatı izler. Ancak makine öğreniminde bilgisayara bir dizi örnek (veri) ve yerine getirmesi gereken bir görev verilir. Bilgisayara sadece örnekler sağlanır, verilen örneklere dayanarak görevi nasıl yerine getireceğini bulmak bilgisayara kalmıştır.

Örneğin bilgisayarın kedi resimlerini tanımasını istiyorsak, ona kedinin neye benzediğine dair özel talimatlar vermeyiz. Bunun yerine ona binlerce kedi görüntüsü sunarsak, makine öğrenimi algoritması bir kediyi tanımlayan ortak kalıpları ve özellikleri çıkarabilir. Zamanla algoritma daha fazla görüntüyü işledikçe, daha önce hiç görmediği görüntüler sunulduğunda bile kedileri tanımada daha iyi hale geliyor.

Verilerden öğrenme ve zaman içinde gelişme yeteneği, makine öğrenimini inanılmaz derecede güçlü ve çok yönlü olmasını sağlıyor. Sesli asistanlar ve öneri sistemlerinden sürücüsüz arabalara ve tahmine dayalı analitiğe kadar bugün gördüğümüz birçok teknolojik gelişmenin arkasındaki itici güç diyebiliriz.

Bir makine öğrenimi modeli, örüntüleri (kalıpları) bulmak veya tahminler yapmak için büyük bir veri grubunu tarayan bir algoritmanın ifadesidir. Verilerle desteklenen makine öğrenimi modelleri, yapay zekânın matematiksel motorlarıdır. Başka bir misal olarak, bilgisayarlı görü (computer vision) için olan bir ML modeli, arabaları ve yayaları gerçek zamanlı bir videoda tanımlayabilir. Bir diğeri Doğal Dil İşleme (NLP), kelimeleri ve cümleleri tercüme edebilir.

Makine öğrenimi modeli, nesnelerin ve birbirleriyle ilişkilerinin matematiksel bir temsilidir. Bu nesneler, bir sosyal ağ gönderisindeki “beğeniler”den, laboratuvar deneyindeki moleküllere kadar her şey olabilir.