Doğal Dil İşleme (NLP)

NLP'de Anahtar Kavramlar

NLP, dilin karmaşıklığını makinelerin analiz edebileceği ve üzerinde hareket edebileceği bileşenlere ayıran birkaç temel görevi içerir:

• Tokenizasyon: Metni kelimeler veya alt kelimeler (belirteçler) gibi daha küçük birimlere ayırmanın ilk adımı.
• Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER): Kişi adları, kuruluşlar, yerler, tarihler ve parasal değerler gibi metindeki temel varlıkları tanımlama ve kategorize etme.
• Duygu Analizi: Bir metin parçasında ifade edilen duygusal tonu veya öznel görüşü belirleme (örneğin, olumlu, olumsuz, nötr).
• Makine Çevirisi: Google Translate gibi araçlarda görüldüğü gibi, metin veya konuşmayı bir dilden diğerine otomatik olarak çevirme.
• Dil Modelleme: Metin oluşturma ve konuşma tanıma gibi görevler için çok önemli olan bir dizi kelimenin olasılığını tahmin eden modeller oluşturma.

NLP Nasıl Çalışır?

NLP sistemleri tipik olarak bir boru hattı yaklaşımı kullanır. Ham metin verileri önce metni temizleme (alakasız karakterleri veya biçimlendirmeyi kaldırma), tokenizasyon ve bazen normalizasyon (kelimeleri temel bir forma dönüştürme) gibi görevleri içeren veri ön işlemeden geçirilir. Ön işlemenin ardından, görevle ilgili özellikler çıkarılır. Bu özellikler daha sonra analiz veya üretim için ML veya DL modellerine girilir.

Modern NLP büyük ölçüde Sinir Ağlarına (NN'ler), özellikle de sıralı veriler için Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN 'ler) gibi sofistike mimarilere ve daha yakın zamanda Transformatörlere dayanmaktadır. Güçlü dikkat mekanizmalarıyla öne çıkan Dönüştürücüler, dil içindeki uzun menzilli bağımlılıkları ve bağlamı yakalamada son derece etkili olduklarını kanıtlamıştır. Bu mimari, BERT varyantları ve GPT-4 gibi GPT modelleri de dahil olmak üzere birçok son teknoloji modelin temelini oluşturmaktadır. ACL Antolojisi gibi araştırma platformları bu gelişmeleri detaylandıran çok sayıda makaleye ev sahipliği yapmaktadır.

NLP Uygulamaları

NLP, endüstrileri dönüştüren ve günlük etkileşimleri geliştiren çok çeşitli uygulamalara güç vermektedir. İşte öne çıkan iki örnek:

1. Sanal Asistanlar ve Sohbet Robotları: Apple'ın Siri 'si ve Amazon Alexa gibi sistemler ve sayısız müşteri hizmetleri sohbet robotu NLP'yi yoğun bir şekilde kullanmaktadır. Konuşulan kelimeleri metne dönüştürmek için konuşma tanıma, kullanıcının amacını kavramak için Doğal Dil Anlama (NLU) ve bazen yanıtları formüle etmek için metin oluşturma yöntemlerini kullanırlar.
2. E-posta Spam Filtreleme: NLP teknikleri, spam veya kimlik avı girişimlerinin karakteristik kalıplarını belirlemek için e-posta içeriğini analiz eder. Algoritmalar e-postaları anahtar kelimelere, gönderenin itibarına ve dilsel yapıya göre sınıflandırarak gelen kutularının temiz ve güvenli kalmasına yardımcı olur.

Diğer yaygın uygulamalar arasında uzun belgeleri yoğunlaştırmak için metin özetleme, basit anahtar kelime eşleştirmenin ötesinde sorgu anlamını anlayan semantik arama motorları ve Grammarly gibi dilbilgisi / stil düzeltme araçları yer alır. Birçok yenilikçi yapay zeka kullanım alanı büyük ölçüde NLP'ye dayanmaktadır.

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 CV konusunda uzmanlaşmıştır ve aşağıdaki gibi modeller sunar Ultralytics YOLO11 yüksek doğruluk ve hız gerektiren görevler için.

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 önceden eğitilmiş modellerden (özellikle Transformers), veri kümelerinden ve geliştirmeyi önemli ölçüde hızlandıran 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 sağlam MLOps yetenekleri sağlar. Model geliştirme ve dağıtımı hakkında daha fazla kaynak için Ultralytics belgelerini keşfedin.