NLP, Alexa gibi bir sanal asistanın komut üzerine en sevdiğiniz şarkıyı çalmasını veya yalnızca sesinizi kullanarak ışıklarınızı söndürmesini mümkün kılan şeydir.

Ngram Nedir?

N-gram, belirli bir metin veya konuşma örneğindeki bitişik N öğe dizisidir. N-gramlar genellikle dil kalıplarını analiz etmek için örneğin yaygın ifadelerini veya eşdizimleri belirlemek için kullanılır.

N-gramlar, unigramlardan (N=1) bigramlara (N=2), trigramlara (N=3) kadar farklı uzunluklarda olabilir. Örneğin, bir bigram “doğal dil” gibi iki sözcükten oluşan bir diziyken, bir trigram “doğal dil işleme” gibi üç sözcükten oluşan bir dizidir.

N-gramlar genellikle bir metindeki belirli bir kelime veya karakter dizisinin olasılığını tahmin etme süreci olan dil modellemede kullanılır. N-gramlar, makine çevirisi, konuşma tanıma ve metin sınıflandırma gibi diğer NLP görevlerinde de kullanılabilir.

NLP Ne İşe Yarar?

Şu anda, mevcut yapılandırılmamış veri miktarı çok hızlı bir şekilde arttığından, NLP uzmanlarına büyük talep vardır. Bu yapılandırılmamış verilerin altında, şirketlerin büyümesine ve başarılı olmasına yardımcı olabilecek tonlarca bilgi bulunur. Örneğin, tweet kalıplarının izlenmesi toplumlarda var olan sorunları anlamak için ya da kriz zamanlarında kullanılabilir. Bu nedenle, NLP’yi anlamak ve uygulamak, makine öğrenimi alanına girmek için kesinlikle garantili bir yoldur.

Yeni başlayanlar için bir NLP portföyü oluşturmak, NLP alanına girme şansını oldukça artıracaktır.

NLP Neden Önemlidir?

Ürettiğimiz veri miktarı her geçen gün artmakta ve bu da verilerin analiz edilmesi gerekliliğini artırmaktadır. Bu noktada NLP, bilgisayarların bu verileri okumasını ve aynı şeyi insanların anladığı dillerde iletmesini sağlar.

Tıbbi kayıtlardan tekrar eden kamu verilerine kadar bu verilerin çoğu yapılandırılmamıştır. NLP, bilgisayarların onları uygun formatlara koymasına yardımcı olur. Bu yapıldıktan sonra bilgisayarlar anlam çıkarmak için metinleri ve konuşmayı analiz eder. Süreç sadece otomatik değil, aynı zamanda her zaman neredeyse doğrudur.

Doğal Dil İşleme (NLP) Algoritması Nasıl Çalışır?

NLP, doğal dilin özelliklerini takip ederek yapılandırılmamış verileri bilgisayar tarafından okunabilir bir dile dönüştürmeyi amaçlar. Makineler, herhangi bir metin içeriğini parçalayarak ondan anlamlı bilgiler çıkarmak için karmaşık algoritmalar kullanır. Toplanan veriler daha sonra makinelere doğal dilin mantığını öğretmek için kullanılır.

Doğal dil işleme, veri modellerini tanımlayarak ve tanıyarak makinelere rehberlik etmek için sözdizimsel ve anlamsal analiz kullanır ve aşağıdaki adımları içerir:

• Sözdizimi: Doğal dil işleme, daha sonra herhangi bir metin içeriğinden anlam çıkarmak için kullanılan dilbilgisi kurallarını takip etmek için çeşitli algoritmalar kullanır. Yaygın olarak kullanılan sözdizimi teknikleri, lemmatizasyon, morfolojik bölümleme, kelime bölümleme, konuşmanın bir kısmını etiketleme ve ayrıştırmadır.
• Semantik: Bu, makinelerin herhangi bir içeriğin her bir bölümünün anlamını hem ayrı ayrı hem de bağlam içinde anlamaya çalıştığı nispeten zor bir süreçtir. NER veya Adlandırılmış Varlık Tanıma, metin içeriğini önceden tanımlanmış gruplara ayıran süreçte yer alan birincil adımlardan biridir. Sözcük anlamında anlam ayrımı, süreçteki bir sonraki adımdır ve bağlamsal anlamla ilgilenir. Sürecin sonuncusu, anlam türetmek ve bunları insan dillerine dönüştürmek için tarihsel veri tabanlarının kullanılmasını içeren doğal dil üretimidir.

İlgili İçerik: Semantik Nedir? Semantik SEO Nasıl Yapılır?

Yapay Zekanın Doğal Dil İşleme Sürecindeki Rolü

Yapay Zeka (AI); insan dilini işlemek, analiz etmek ve anlamak için gelişmiş yetenekler sağlayarak Doğal Dil İşleme’de (NLP) önemli bir rol oynar.

Yapay zekanın NLP’de kullanıldığı bazı yöntemler aşağıdakileri içerir:

1. Metin sınıflandırması ve duyarlılık analizi

Yapay zeka destekli algoritmalar, duyarlılık analizi, konu modelleme ve belge sınıflandırması gibi içgörüler elde etmek için büyük hacimli metin verilerini sınıflandırabilir ve analiz edebilir.

2. Dil modelleme ve makine çevirisi

Yapay zeka destekli dil modelleri ve makine çevirisi sistemleri, insan dilinin yapısını ve anlamını analiz etmek ve anlamak için istatistiksel yöntemler ve derin öğrenme teknikleri kullanır.

3. Konuşma tanıma ve sentezleme

Yapay zeka destekli konuşma tanıma ve sentez teknolojileri, konuşulan dili metne dönüştürmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır.

4. Soru yanıtlama sistemleri

Yapay zeka destekli soru yanıtlama sistemleri, kullanıcılar tarafından sorulan soruları anlamak ve yanıtlamak için doğal dil işleme ve makine öğrenimi tekniklerini kullanır.

5. Sohbet robotları ve sanal asistanlar

Yapay zeka destekli sohbet robotları ve sanal asistanlar, kullanıcı sorgularını gerçek zamanlı olarak anlamak ve yanıtlamak için doğal dil işleme ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanır.

Derin Öğrenme ve Makine Öğreniminin Doğal Dil İşleme Sürecindeki Rolü

Derin öğrenme, verilerdeki karmaşık kalıpları öğrenmek ve modellemek için sinir ağlarını kullanan makine öğreniminin bir alt kümesidir. Derin öğrenme, makinelerin insan dilini daha doğru ve verimli bir şekilde anlamasını ve yorumlamasını sağlayarak, doğal dil işleme (NLP) alanının ilerlemesinde önemli bir rol oynar.

Makine öğrenimi (ML) ise, bilgisayarların verilerden öğrenmesini ve insan dilini anlama, yorumlama ve üretme becerilerini geliştirmesini sağlayarak doğal dil işlemede (NLP) çok önemli bir rol oynar.

NLP’de derin öğrenmenin ve makine öğreniminin kullanıldığı bazı yöntemler aşağıdakileri içerir:

1. Dil modelleme

Bir kelime dizisinin olasılığını tahmin edebilen dil modelleri oluşturmak için derin öğrenme algoritmaları kullanılır. Bu modeller konuşma tanıma, makine çevirisi ve metin oluşturma gibi uygulamalarda kullanılır.

2. Duygu analizi

Derin öğrenme algoritmaları, metin verilerini duygu veya duyguya dayalı olarak analiz etmek ve sınıflandırmak için eğitilebilir. Bu, sosyal medya izleme, müşteri geri bildirim analizi ve pazar araştırması gibi uygulamalarda kullanışlıdır.

3. Adlandırılmış varlık tanıma

Metin verilerinden kişiler, kuruluşlar ve konumlar gibi adlandırılmış varlıkları tanımlamak ve ayıklamak için derin öğrenme modelleri eğitilebilir. Bu, bilgi alma ve metin madenciliği gibi uygulamalarda kullanışlıdır.

4. Soru yanıtlama sistemleri

Derin öğrenme algoritmaları, kullanıcılar tarafından yöneltilen doğal dil sorularını anlayıp yanıtlayabilen soru yanıtlama sistemleri oluşturmak için kullanılabilir.

5. Doğal dil üretimi

Derin öğrenme modelleri, büyük miktarda veri üzerinde eğitim vererek insan benzeri metinler oluşturmak için kullanılabilir. Bu, sohbet botları ve sanal asistanlar gibi uygulamalarda kullanışlıdır.

İlgili İçerikler:

Derin Öğrenme (Deep Learning) Nedir? Makine Öğrenimi ile Arasındaki Farklar

Makine Öğrenimi (Machine Learning) Nedir? Derin Öğrenme ile Arasındaki Farklar

NLP Uygulamaları

Doğal dil işleme; çeviri, konuşma tanıma, duyguları analiz etme, soru-yanıt sistemleri, sohbet robotları, otomatik metin özetleme, otomatik metin sınıflandırma ve otomatik dilbilgisi denetimi gibi çok çeşitli uygulamalarda kullanılır. NLP teknolojisi, işletmelere veri analizi, içgörü keşfi, sıkıcı görevlerin otomasyonu ve rekabet avantajı dahil olmak üzere birçok yönden yardımcı olur.

Doğal Dil İşlemenin Kullanıldığı Alanlar

Aşağıda NLP’nin kullanıldığı alanlara bazı örnekleri bulabilirsiniz:

• Microsoft Word, Google Dokümanlar
• Arama Motorları – DuckDuckGo, Google
• Sesli Asistanlar – Alexa, Siri
• Haber Feeds – Facebook, Google Haberler
• Çeviri sistemleri – Google Çeviri

Doğal Dil İşleme (NLP) Modelleri

Doğal Dil İşleme (NLP) modelleri, dili anlama, dil oluşturma ve dil çevirisi gibi insan diliyle ilgili çeşitli görevleri gerçekleştirmek için tasarlanmış hesaplamalı modellerdir. Bazı yaygın NLP modelleri aşağıdakileri içerir:

1. Kural tabanlı modeller

Bu modeller, doğal dil metnini ayrıştırmak, anlamak ve oluşturmak için elle kodlanmış kurallar kullanır. Kural tabanlı modeller, metin sınıflandırması ve adlandırılmış varlık tanıma gibi basit görevler için kullanışlıdır.

2. İstatistiksel modeller

Bu modeller, dil verilerini analiz etmek ve işlemek için istatistiksel yöntemler kullanır. İstatistiksel modeller, dil modelleme, konuşma bölümü etiketleme ve makine çevirisi gibi görevler için kullanılabilir.

3. Makine öğrenimi modelleri

Bu modeller, verilerden öğrenmek ve doğal dili işleme ve anlama becerilerini geliştirmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Makine öğrenimi modelleri, duyarlılık analizi, metin sınıflandırması ve adlandırılmış varlık tanıma gibi görevler için kullanılabilir.

4. Derin öğrenme modelleri

Bu modeller, dil verilerindeki karmaşık kalıpları modellemek için yapay sinir ağlarını kullanır. Derin öğrenme modelleri özellikle dil oluşturma, soru yanıtlama ve metin özetleme gibi görevler için kullanışlıdır.

5. Dönüştürücü modeller

Bu modeller, büyük miktarda dil verisini işlemelerine ve yüksek kaliteli metinler üretmelerine izin veren bir dönüştürücü mimarisi kullanır. Dönüştürücü modelleri, makine çevirisi, metin oluşturma ve metin özetleme gibi görevlerde kullanılır.

NLP Ön İşleme Tekniği Örneği

Yaygın bir NLP ön işleme tekniği, belirteçleştirmedir. Belirteçleştirme, metni ayrı ayrı sözcüklere veya analiz edilebilecek ve daha fazla işlenebilecek “belirteçlere” ayırma işlemidir.

Örneğin, aşağıdaki cümleyi ele alalım:

“Ali’nin kedisi oldukça tüylü.”

Belirteçleştirmeden sonra bu cümle bir belirteç listesi olarak temsil edilir:

[“Ali”, “nin”, “kedisi”, “oldukça”, “tüylü” “.”]Belirteçleştirme, metni boşluk veya noktalama işaretleri üzerinde bölme gibi çeşitli teknikler kullanılarak veya normal ifadeler veya sinir ağı modelleri gibi daha gelişmiş yöntemler kullanılarak yapılabilir. Kullanılan özel yöntem, görevin özel gereksinimlerine bağlı olabilir.

Doğal Dil İşleme (NLP) Yazılım Dilleri

Doğal dil işlemede (NLP) yazılım geliştirme için yaygın olarak kullanılan birkaç programlama dili vardır. NLP için en popüler dillerden bazıları aşağıdaki şekildedir:

1. Python

Python, kullanım kolaylığı, geniş kitaplık yelpazesi ve güçlü topluluk desteği nedeniyle NLP geliştirme için en popüler dillerden biridir. NLP için en popüler Python kitaplıklarından bazıları NLTK, spaCy ve gensim’dir.

İlgili İçerik: Python Nedir?

2. Java

Java, NLP geliştirme için yaygın olarak kullanılan başka bir dildir. Nesne yönelimli programlamaya güçlü bir vurgu yapar ve genellikle büyük ölçekli NLP sistemleri oluşturmak için kullanılır. Bazı popüler Java tabanlı NLP kitaplıkları arasında Apache OpenNLP ve Stanford NLP bulunur.

3. C++

C++, genellikle yüksek işlem hızları gerektiren NLP sistemleri oluşturmak için kullanılan yüksek performanslı bir dildir. NLP için bazı popüler C++ kitaplıkları Mallet ve FastText’i içerir.

4. JavaScript

JavaScript, web tarayıcılarında çalışan NLP uygulamaları oluşturmak için yaygın olarak kullanılır. Bazı popüler JavaScript tabanlı NLP kitaplıkları, Natural ve Compromise’ı içerir.

5. R

R, istatistiksel analiz ve veri görselleştirme için yaygın olarak kullanılan bir dildir. Ayrıca NLP geliştirme için bir dizi güçlü kitaplığa sahiptir. Bazı popüler R tabanlı NLP kitaplıkları arasında tm ve quanteda bulunur.

Genel olarak, NLP geliştirme için programlama dili seçimi, belirli proje gereksinimlerine ve geliştirme ekibinin tercihlerine bağlıdır. Bununla birlikte, Python ve Java genellikle NLP geliştirme için en popüler ve yaygın olarak kullanılan diller olarak kabul edilir.

NLP Kitaplıkları ve Geliştirme Ortamları – İşletmeler İçin NLP Kullanım Örnekleri

NLP kitaplıkları ve geliştirme ortamları, çeşitli uygulamalar için doğal dil işlemenin gücünden yararlanmak isteyen işletmeler için çok önemli araçlardır. Bazı popüler NLP kitaplıkları ve geliştirme ortamlarının yanı sıra işletmeler için bazı yaygın kullanım durumları aşağıdakileri içerir:

1. NLTK

The Natural Language Toolkit (NLTK), metin işleme, sınıflandırma, belirteç oluşturma ve daha fazlası için araçlar sağlayan, NLP geliştirmeye yönelik popüler bir Python kitaplığıdır. NLTK genellikle duyarlılık analizi, adlandırılmış varlık tanıma ve konu modelleme için kullanılır.

2. spaCy

spaCy, doğal dil anlayışı ve üretimi için araçlar sağlayan NLP geliştirme için bir başka popüler Python kitaplığıdır. spaCy genellikle varlık tanıma, bağımlılık ayrıştırma ve metin sınıflandırma gibi görevler için kullanılır.

3. Gensim

Gensim, konu modelleme ve belge benzerlik analizi için bir Python kitaplığıdır. Gensim genellikle belge kümeleme, bilgi alma ve içerik önerisi gibi görevler için kullanılır.

4. Apache OpenNLP

Apache OpenNLP, konuşma bölümü etiketleme, adlandırılmış varlık tanıma ve parçalama için araçlar sağlayan NLP geliştirme için Java tabanlı bir kitaplıktır. OpenNLP genellikle duyarlılık analizi, metin sınıflandırması ve makine çevirisi gibi görevler için kullanılır.

5. Stanford NLP

Stanford NLP; duyarlılık analizi, adlandırılmış varlık tanıma ve bağımlılık ayrıştırma için araçlar sağlayan NLP geliştirme için başka bir Java tabanlı kitaplıktır. Stanford NLP genellikle metin sınıflandırma, makine çevirisi ve bilgi çıkarma gibi görevler için kullanılır.

İşletmeler için bazı yaygın kullanım durumları ise aşağıdakileri içerir:

1. Duyarlılık analizi

İşletmeler, müşteri deneyimini iyileştirmek ve iyileştirme alanlarını belirlemek amacıyla müşteri geri bildirimlerini ve duyarlılığını analiz etmek için NLP’yi kullanabilir.

2. Sohbet robotları ve sanal asistanlar

NLP, müşterilerle etkileşim kurabilen ve kişiselleştirilmiş öneriler ve destek sağlayabilen sohbet robotları ve sanal asistanlar geliştirmek için kullanılabilir.

3. İçerik analizi

NLP, pazarlama ve iş stratejisini bilgilendirebilecek eğilimleri ve içgörüleri belirlemek için sosyal medya gönderileri gibi büyük miktarda metin verisini analiz etmek için kullanılabilir.

4. Dil çevirisi

NLP, işletmelerin müşteriler ve ortaklarla farklı dillerde iletişim kurmasına yardımcı olabilecek makine çevirisi sistemleri geliştirmek için kullanılabilir.

5. Dolandırıcılık tespiti

NLP, metin verilerini analiz etmek ve kimlik avı e-postaları veya sahte sosyal medya gönderileri gibi sahte davranışları gösterebilecek kalıpları belirlemek için kullanılabilir.

Genel olarak, NLP’nin iş dünyasında çok sayıda uygulaması vardır ve kütüphaneler ve geliştirme ortamlarının yardımıyla işletmeler, müşteri deneyimini iyileştirmek, işlemleri kolaylaştırmak ve büyümeyi desteklemek için NLP’nin gücünden yararlanabilir.

NLP Terminolojisi

Yaygın olarak kullanılan bazı NLP terminolojileri aşağıdakileri içerir:

1. Belirteçleştirme

Bir metni, belirteç adı verilen tek tek sözcüklere veya tümcelere ayırma işlemidir.

2. Stemming

Genellikle son ekleri ve ön ekleri kaldırarak bir kelimeyi kök biçimine indirgeme işlemidir.

3. Lemmatizasyon

Stemming’e benzer, ancak sadece son ekleri ve örnekleri kaldırmak yerine bir kelimenin temel biçimini belirlemek için lemma adı verilen daha gelişmiş bir algoritma kullanır.

4. Konuşma parçası (POS) etiketleme

Bir metindeki isim, fiil, sıfat vb. her kelimenin konuşma bölümünü belirleme işlemidir.

5. Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER)

Bir metindeki kişi, yer, kuruluş vb. adları gibi adlandırılmış varlıkları tanımlama ve kategorize etme sürecidir.

6. Duygu Analizi

Bir metnin olumlu, olumsuz veya nötr gibi duygusal tonunu belirleme sürecidir.

7. Konu Modelleme

Bir metinde veya metin koleksiyonunda tartışılan konuları belirleme sürecidir.

8. Kelime Gömme (Word Embedding)

Kelimeleri yüksek boyutlu bir uzayda sayısal vektörler olarak temsil etmek için kullanılan, metnin hesaplamalı manipülasyonuna ve analizine izin veren bir tekniktir.

9. Bağlılık Ayrıştırması

Kelimeler arasındaki ilişkiler de dahil olmak üzere bir cümlenin gramer yapısını analiz etme sürecidir.

10. Doğal Dil Üretimi (NLG)

Genellikle sohbet botlarında ve diğer konuşma arayüzlerinde kullanılan, otomatik olarak insan benzeri bir dil üretme sürecidir.