Sözlük

Doğal Dil İşleme (NLP)

Doğal Dil İşleme (NLP) kavramlarını, tekniklerini ve sohbet robotları, duygu analizi ve makine çevirisi gibi uygulamaları keşfedin.

Doğal Dil İşleme (NLP), bilgisayarların insan dilini değerli bir şekilde anlamasını, yorumlamasını, üretmesini ve etkileşimde bulunmasını sağlamaya adanmış dinamik bir yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) alanıdır. NLP'nin nihai hedefi, yazılımların metin ve konuşma verilerini insan kapasitesinin ötesinde bir ölçekte ve hızda işlemesine ve analiz etmesine olanak tanıyarak insanlar ve makineler arasındaki iletişim boşluğunu doldurmaktır. Bu, doğal dillerin doğasında bulunan karmaşıklıkları, nüansları ve bağlamı ele alabilen algoritmalar ve modeller geliştirmeyi içerir.

NLP Nasıl Çalışır?

NLP sistemleri, dil verilerini işlemek için istatistiksel ve derin öğrenme modellerinin yanı sıra hesaplamalı dilbilimi (insan dilinin kural tabanlı modellemesi) kullanır. Süreç tipik olarak, ham metnin tokenizasyon adı verilen bir işlemle daha küçük, yönetilebilir birimlere ayrıldığı veri ön işleme ile başlar.

Modern NLP işlem hatları, tokenize edildikten sonra, Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler) ve son zamanlarda oldukça etkili olan Transformer mimarisi gibi gelişmiş sinir ağı mimarilerinden yararlanır. Günümüzün Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) temelini oluşturan bu modeller, kelimeler arasındaki bağlamsal ilişkileri analiz eder. Bu da niyet tanıma, dilleri tercüme etme ve hatta orijinal içerik oluşturma gibi karmaşık görevleri yerine getirmelerini sağlar. Stanford NLP Group gibi önde gelen kurumlar ve Association for Computational Linguistics (ACL) gibi kuruluşlar bu araştırmanın ön saflarında yer almaktadır.

Gerçek Dünya Uygulamaları

NLP, çoğumuzun günlük olarak kullandığı geniş bir uygulama yelpazesine güç verir. Öne çıkan iki örnek şunlardır:

  1. Makine Çevirisi: Google Translate gibi araçlar, metin ve konuşmaları bir dilden diğerine otomatik olarak çevirmek için sofistike NLP modelleri kullanır. Bu sistemler kaynak dildeki cümle yapısını ve anlamı analiz eder ve ardından hedef dilde dilbilgisi açısından doğru ve bağlama uygun bir çeviri oluşturur. Bu modeller, Birleşmiş Milletler tutanakları gibi kaynaklardan alınan paralel metinlerden oluşan devasa veri kümeleri üzerinde eğitilmektedir.

  2. Duygu Analizi: Şirketler NLP'yi sosyal medya, ürün incelemeleri ve anketlerden gelen müşteri geri bildirimlerini analiz etmek için kullanır. Metnin duygusal tonunu olumlu, olumsuz veya nötr olarak sınıflandırarak, işletmeler kamuoyu, müşteri memnuniyeti ve marka algısı hakkında içgörü kazanabilir ve veriye dayalı kararlara olanak tanır.

Diğer yaygın uygulamalar arasında Siri ve Alexa gibi akıllı sanal asistanlar, spam e-posta filtreleri, metin özetleme araçları ve müşteri hizmetleri için sohbet robotları bulunmaktadır.

NLP ve İlgili Kavramlar

İlgili olsa da, NLP bazı benzer terimlerden farklıdır:

  • Doğal Dil Anlama (NLU): NLU, NLP'nin özellikle anlama yönüne odaklanan bir alt kümesidir - dilden anlam, niyet ve bağlam çıkarma. NLP daha geniştir ve metin oluşturma ve konuşma sentezi gibi görevleri de kapsar.
  • Metin Üretimi: Bu, NLP içinde insan benzeri metin üretmeye odaklanan belirli bir yetenek veya görevdir. Birçok NLP uygulamasının (sohbet robotları veya çeviri gibi) temel bir parçası olsa da, NLP'nin anlama veya analiz yönlerini kapsamaz.
  • Bilgisayarla Görme (CV): CV, nesne algılama veya görüntü segmentasyonu gibi görevlere odaklanarak görüntüler ve videolar gibi görsel girdilerden gelen bilgileri yorumlama ve anlama ile ilgilenir. NLP ise tam tersine dil verilerine odaklanır. Bununla birlikte, bu alanlar hem metin hem de görüntüleri işleyen çok modlu modellerde giderek daha fazla kesişmekte ve otomatik resim altyazısı gibi uygulamalara olanak sağlamaktadır. NLP ve CV arasında köprü kurma hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz. Ultralytics, yüksek doğruluk ve hız gerektiren görevler için Ultralytics YOLO11 gibi modeller sunarak CV alanında uzmanlaşmıştır.

Araçlar ve Platformlar

NLP uygulamalarının geliştirilmesi ve dağıtılması genellikle özel kütüphanelerden ve platformlardan yararlanmayı gerektirir:

  • Kütüphaneler: spaCy ve NLTK gibi açık kaynaklı kütüphaneler tokenizasyon, ayrıştırma ve varlık tanıma gibi yaygın NLP görevleri için araçlar sağlar.
  • Platformlar: Hugging Face, geliştirmeyi önemli ölçüde hızlandıran önceden eğitilmiş modeller (özellikle Transformers), veri kümeleri ve araçlardan oluşan geniş bir havuz sunar. NLP veya birleşik CV-NLP işlem hatlarında kullanılanlar da dahil olmak üzere ML modellerinin uçtan uca yaşam döngüsünü yönetmek için Ultralytics HUB gibi platformlar, eğitim, dağıtım ve izlemeyi kolaylaştıran güçlü MLOps yetenekleri sağlar. Model geliştirme ve dağıtımı hakkında daha fazla kaynak için Ultralytics belgelerini keşfedin.

Ultralytics topluluğuna katılın

Yapay zekanın geleceğine katılın. Küresel yenilikçilerle bağlantı kurun, işbirliği yapın ve büyüyün

Şimdi katılın
Panoya kopyalanan bağlantı