AI 101
NLU (Doğal Dil Anlayışı) nedir?
Doğal dil anlayışı (NLU) doğal dil işlemenin daha geniş konusu içindeki teknik bir kavramdır. NLU, doğal, insani sözcüklerin çevrilmesinden sorumlu süreçtir. bilgisayarın yorumlayabileceği bir biçime dönüştürür. Temel olarak, bir bilgisayarın dil verilerini işleyebilmesi için önce verileri anlaması gerekir.
NLU teknikleri, bir bilgisayarın doğal insan dilinin anlamını ve bağlamını anlamasını sağlamak için ortak sözdizimi ve gramer kurallarının kullanımını içerir. Bu tekniklerin nihai amacı, bir bilgisayarın "sezgisel" bir dil anlayışına sahip olması, dili tıpkı bir insanın yaptığı gibi, sürekli olarak sözcüklerin tanımlarına başvurmadan yazabilmesi ve anlayabilmesidir.
NLU'yu Tanımlama (Doğal Dil Anlama)
Bilgisayar bilimcilerinin ve NLP uzmanlarının bilgisayarların insan dilini anlamasını sağlamak için kullandıkları çok sayıda teknik vardır. Tekniklerin çoğu “sözdizimsel analiz” kategorisine girer. Sözdizimsel analitik teknikler şunları içerir:
- tebliğ
- kaynaklanan
- kelime segmentasyonu
- ayrıştırma
- morfolojik bölümleme
- cümle kırma
- konuşma etiketlemesinin bir parçası
Bu sözdizimsel analitik teknikler, gramer kurallarını kelime gruplarına uygular ve bu kuralları anlam türetmek için kullanmaya çalışır. Buna karşılık NLU, "anlamsal analiz" tekniklerini kullanarak çalışır.
Anlamsal analiz, kurallara dayalı yaklaşımlara güvenmek yerine sözcüklerin anlamını doğal bağlamlarında anlamaya çalışarak metne bilgisayar algoritmaları uygular. Bir ifadenin gramer doğruluğu/yanlışlığı, bir ifadenin geçerliliği ile mutlaka ilişkili değildir. Dilbilgisi açısından doğru olup anlamsız olan ifadeler olabilir ve dilbilgisi açısından yanlış olduğu halde anlamı olan ifadeler olabilir. NLU, kelimelerin en anlamlı yönlerini ayırt etmek için dilbilgisi yapısı ve kurallarına daha az güvenerek bir kelime grubunun anlamını kavramayı amaçlayan çeşitli teknikler uygular.
NLU, gelişen ve değişen bir alandır ve yapay zekanın zor sorunlarından biri olarak kabul edilir. Makinelere insan dilini anlamalarını sağlamak için çeşitli teknikler ve araçlar geliştirilmektedir. Çoğu NLU sisteminin belirli çekirdek bileşenleri ortaktır. Metin temsillerinin oluşturulmasına rehberlik edecek bir tür metin ayrıştırıcı ve dilbilgisi kuralları gibi, dil için bir sözlük gereklidir. Sistem ayrıca temsillerin anlaşılmasını sağlamak için bir anlambilim teorisi gerektirir. Stokastik semantik analiz veya naif semantik gibi dili yorumlamak için kullanılan çeşitli semantik teoriler vardır.
Yaygın NLU teknikleri şunları içerir:
Adlandırılmış Varlık Tanıma, insanlar ve önemli yerler/şeyler olan "adlandırılmış varlıkları" tanıma sürecidir. Adlandırılmış Varlık Tanıma, bir metin gövdesindeki temel kavramları ve referansları ayırt ederek, adlandırılmış varlıkları tanımlayarak ve bunları konumlar, tarihler, kuruluşlar, kişiler, eserler vb. görevler.
Kelime Anlamı Belirsizliği Giderme, kelimenin göründüğü bağlama dayalı olarak bir kelimenin anlamını veya anlamını belirleme sürecidir. Kelime anlamı belirsizliğini giderme, hedef kelimeyi bağlamsallaştırmak için genellikle konuşma etiketleyicilerin bir kısmını kullanır. Denetimli kelime anlamı netleştirme yöntemleri, destek vektör makinelerinin kullanıcısını ve hafızaya dayalı öğrenmeyi içerir. Bununla birlikte, kelime anlamı belirsizliğini giderme modellerinin çoğu, hem etiketli hem de etiketsiz verileri kullanan yarı denetimli modellerdir.
NLU Örnekleri (Doğal Dil Anlama)
NLU'nun yaygın örnekleri arasında Otomatik Akıl Yürütme, Otomatik Bilet Yönlendirme, Makine Çevirisi ve Soru Yanıtlama yer alır.
Otomatik Akıl Yürütme
otomatik muhakeme makinelere bir tür mantık veya muhakeme vermeyi amaçlayan bir disiplindir. Tıbbi teşhislere dayalı çıkarımlar yapmaya veya matematiksel teoremleri programlı/otomatik olarak çözmeye çalışan bir bilişsel bilim dalıdır. NLU, bilgi toplamaya ve analiz etmeye ve bilgilere dayanarak sonuçlar oluşturmaya yardımcı olmak için kullanılır.
Otomatik Bilet Yönlendirme
NLU genellikle müşteri hizmetleri görevlerini otomatikleştirmek için kullanılır. Bir müşteri hizmetleri bildirimi oluşturulduğunda, sohbet robotları ve diğer makineler müşterinin ihtiyacının temel yapısını yorumlayabilir ve bunları doğru departmana yönlendirebilir. Şirketler her gün binlerce destek talebi alıyor; bu nedenle NLU algoritmaları, destek taleplerinin önceliklendirilmesinde ve destek temsilcilerinin bunları daha verimli bir şekilde ele almasına olanak sağlamada faydalıdır.
Makine Çevirisi
Konuşmayı veya metni bir dilden başka bir dile doğru bir şekilde çevirmek zordur. Aslında, makine çevirisi NLP ve NLU'daki en zor problemlerden biridir. Birçok makine çevirisi sistemi, diller arasında çeviri yapmak için dil kurallarına güvenir, ancak araştırmacılar, diller arasında çeviri yapmak için daha karmaşık yollar aramaktadır. NLU makine çevirisi, hedef metinle ilişkili bağlam ve anlamsal bilgileri koruyarak daha doğru çeviri sağlamaya çalışır. En doğru makine çevirisi sistemleri, dilsel kuralları semantik anlamı çıkaran algoritmalarla birleştirir.
Soru Yanıtlama
Konuşma tanıma, bilgisayarların izin vermesi için NLU tekniklerini kullanır soruları anlamak doğal dil ile poz verdi. NLU, cihazın kullanıcılarına olası yanıtların bir listesini sağlamak yerine, kendi doğal dillerinde bir yanıt vermek için kullanılır. Bir dijital asistana soru sorduğunuzda, NLU, tanınan varlıklar ve önceki ifadelerin bağlamı gibi özelliklere dayalı olarak en uygun yanıtları seçerek makinelerin soruları anlamasına yardımcı olmak için kullanılır.
