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 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.
NLP, çoğumuzun günlük olarak kullandığı geniş bir uygulama yelpazesine güç verir. Öne çıkan iki örnek şunlardır:
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.
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.
İlgili olsa da, NLP bazı benzer terimlerden farklıdır:
NLP uygulamalarının geliştirilmesi ve dağıtılması genellikle özel kütüphanelerden ve platformlardan yararlanmayı gerektirir: