NLP (Doğal Dil İşleme) Nedir?

Doğal Dil İşleme (NLP) bilgisayarların insan dilini işlemesini, analiz etmesini, yorumlamasını ve akıl yürütmesini sağlayan tekniklerin ve araçların incelenmesi ve uygulanmasıdır. NLP disiplinler arası bir alandır ve dilbilim ve bilgisayar bilimi gibi alanlarda yerleşik teknikleri birleştirir. Bu teknikler, Google Asistan ve Amazon'un Alexa'sı gibi sohbet robotları ve dijital asistanlar oluşturmak için AI ile uyum içinde kullanılır.

Doğal Dil İşleme'nin arkasındaki mantığı, NLP'de kullanılan bazı teknikleri ve NLP'nin bazı yaygın kullanım örneklerini araştırmaya biraz zaman ayıralım.

Doğal Dil İşleme (NLP) Neden Önemlidir?

Bilgisayarların insan dilini yorumlayabilmesi için, bilgisayarların manipüle edebileceği bir forma dönüştürülmesi gerekir. Ancak bu, metin verilerini sayılara dönüştürmek kadar basit değildir. İnsan dilinden anlam çıkarmak için, bir metin belgesini oluşturan yüzlerce veya binlerce kelimeden kalıpların çıkarılması gerekir. Bu kolay bir iş değil. İnsan dilinin yorumlanmasına uygulanabilecek birkaç katı ve hızlı kural vardır. Örneğin, tamamen aynı kelime grubu, bağlama bağlı olarak farklı anlamlara gelebilir. İnsan dili karmaşık ve genellikle belirsiz bir şeydir ve bir ifade samimiyetle veya alayla söylenebilir.

Buna rağmen, kelimeleri ve karakterleri yorumlarken kullanılabilecek bazı genel kurallar vardır; örneğin “s” karakterinin bir öğenin çoğul olduğunu belirtmek için kullanılması gibi. Bu genel yönergelerin, metinden anlam çıkarmak ve makine öğrenimi algoritmasının yorumlayabileceği özellikler oluşturmak için birbirleriyle uyum içinde kullanılması gerekir.

Doğal Dil İşleme, yapılandırılmamış verileri alıp yapılandırılmış verilere dönüştürebilen çeşitli algoritmaların uygulanmasını içerir. Bu algoritmalar yanlış şekilde uygulanırsa bilgisayar çoğu zaman metinden doğru anlamı çıkaramayacaktır. Bu, genellikle cümlenin kesin anlamının kaybolduğu diller arası metin çevirisinde görülebilir. Makine çevirisi son birkaç yılda önemli ölçüde gelişme gösterse de, makine çevirisi hataları hâlâ sıklıkla yaşanıyor.

Doğal Dil İşleme (NLP) Teknikleri

Fotoğraf: WikiMedia Commons aracılığıyla Tamur, Public Domain (https://commons.wikimedia.org/wiki/File:ParseTree.svg)

Çoğu teknikleri doğal dil işlemede kullanılan iki kategoriden birine yerleştirilebilir: sözdizimi veya anlambilim. Sözdizimi teknikleri sözcüklerin sıralanmasıyla uğraşan tekniklerdir, semantik teknikler ise sözcüklerin anlamlarını içeren tekniklerdir.

Sözdizimi NLP Teknikleri

Sözdizimi örnekleri şunları içerir:

• Lemmatizasyon
• Morfolojik Bölümleme
• Konuşma Parçası Etiketleme
• ayrıştırma
• Cümle Kırma
• Ruh hali
• Kelime Bölme

Lemmatizasyon, bir kelimenin farklı çekimlerini tek bir forma damıtmayı ifade eder. Lemmatizasyon, zamanlar ve çoğullar gibi şeyleri alır ve basitleştirir, örneğin "feet", "foot" olabilir ve "şeritler", "şerit" olabilir. Bu basitleştirilmiş kelime formu, bir algoritmanın bir belgedeki kelimeleri yorumlamasını kolaylaştırır.

Morfolojik bölümleme, kelimeleri morfemlere veya bir kelimenin temel birimlerine ayırma işlemidir. Bu birimler bedava gibi şeyler biçimbirimler (kelime olarak tek başına durabilen) ve önekler veya sonekler.

Konuşma bölümünün etiketlenmesi basitçe, bir girdi belgesindeki her kelimenin konuşmanın hangi bölümü olduğunu belirleme sürecidir.

ayrıştırma bir cümledeki tüm kelimeleri analiz etmek ve bunları resmi gramer etiketleriyle ilişkilendirmek veya tüm kelimeler için gramer analizi yapmak anlamına gelir.

Cümle kırma ya cümle sınırı segmentasyonu, bir cümlenin nerede başlayıp nerede bittiğine karar vermek anlamına gelir.

Ruh hali kelimeleri kelimenin kök formuna indirgeme işlemidir. Örneğin, bağlı, bağlantı ve bağlantıların tümü "bağlanmak" için köklenir.

Kelime Bölme büyük metin parçalarını kelimeler veya gövdeli/lemmatize birimler olabilen küçük birimlere bölme işlemidir.

Semantik NLP Teknikleri

Semantik NLP teknikleri aşağıdaki gibi teknikleri içerir:

• Adlandırılmış Varlık Tanıma
• Doğal Dil Üretimi
• Word-Sense anlam ayrımı

Adlandırılmış varlık tanıma bir dizi farklı hazır ayar grubundan birine yerleştirilebilen belirli metin bölümlerinin etiketlenmesini içerir. Önceden tanımlanmış kategoriler tarihler, şehirler, yerler, şirketler ve bireyler gibi şeyleri içerir.

Doğal dil üretimi yapılandırılmış verileri doğal dile dönüştürmek için veritabanlarını kullanma sürecidir. Örneğin, sıcaklık ve rüzgar hızı gibi hava durumuyla ilgili istatistikler doğal dille özetlenebilir.

Sözcük anlamında anlam belirsizliği giderme, sözcüklerin içinde göründükleri bağlama dayalı olarak bir metin içindeki sözcüklere anlam atama işlemidir.

NLP İçin Derin Öğrenme Modelleri

Düzenli çok katmanlı algılayıcılar, bilgi sırasının önemli olduğu sıralı verilerin yorumlanmasını kaldıramaz. Ardışık verilerde sıranın önemini ele almak için, eğitimde önceki zaman adımlarından gelen bilgileri koruyan bir tür sinir ağı kullanılır.

Tekrarlayan Sinir Ağları olan sinir ağları türleridir. önceki zaman adımlarından gelen veriler üzerinde döngüGeçerli zaman adımının ağırlıkları hesaplanırken bunlar dikkate alınır. Temel olarak, RNN'lerin ileri eğitim geçişi sırasında kullanılan üç parametresi vardır: Önceki Gizli Durumu temel alan bir matris, Mevcut Girişi temel alan bir matris ve gizli durum ile çıktı arasında bulunan bir matris. RNN'ler önceki zaman adımlarından gelen bilgileri dikkate alabildiğinden, bir kelimenin anlamını yorumlarken cümledeki daha önceki kelimeleri dikkate alarak metin verilerinden ilgili kalıpları çıkarabilirler.

Metin verilerini işlemek için kullanılan başka bir derin öğrenme mimarisi türü, Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağı. LSTM ağları yapı olarak RNN'lere benzer, ancak mimarilerindeki bazı farklılıklar nedeniyle RNN'lerden daha iyi performans gösterme eğilimindedirler. adı verilen RNN'leri kullanırken sıklıkla ortaya çıkan belirli bir sorunu önlerler. patlayan gradyan problemi.

Bu derin sinir ağları, tek yönlü veya çift yönlü olabilir. Çift yönlü ağlar, sadece mevcut kelimeden önce gelen kelimeleri değil, ondan sonra gelen kelimeleri de dikkate alabilir. Bu daha yüksek doğruluk sağlarken, hesaplama açısından daha pahalıdır.

Doğal Dil İşleme (NLP) İçin Kullanım Örnekleri

Fotoğraf: mohammed_hassan, Pixabay aracılığıyla, Pixabay Lisansı (https://pixabay.com/illustrations/chatbot-chat-application-artificial-3589528/)

Doğal Dil İşleme, insan dillerinin analizini ve manipülasyonunu içerdiğinden, inanılmaz derecede geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir. NLP için olası uygulamalar arasında sohbet robotları, dijital asistanlar, duygu analizi, belge organizasyonu, yetenek işe alımı ve sağlık hizmetleri yer alır.

Amazon'un Alexa ve Google Asistanı gibi sohbet botları ve dijital asistanlar, sesli komutları yorumlamak ve yanıtlamak için NLP kullanan ses tanıma ve sentez platformlarına örnektir. Bu dijital asistanlar, insanlara bilişsel görevlerinin bir kısmını başka bir cihaza aktarmalarına ve beyin güçlerinin bir kısmını diğer, daha önemli şeyler için boşaltmalarına izin vererek çok çeşitli görevlerde yardımcı oluyor. Yoğun bir sabahta bankaya giden en iyi rotayı aramak yerine bunu dijital asistanımıza yaptırabiliriz.

Duygu analizi insanların bir fenomene karşı tepkilerini ve duygularını dil kullanımlarıyla ifade edildiği şekliyle incelemek için NLP tekniklerinin kullanılmasıdır. Bir ürünle ilgili yapılan incelemenin iyi mi yoksa kötü mü olduğunu yorumlamak gibi bir ifadenin duygusunu yakalamak, şirketlere ürünlerinin nasıl karşılandığı konusunda önemli bilgiler sağlayabilir.

Metin belgelerini otomatik olarak düzenlemek, NLP'nin başka bir uygulamasıdır. Google ve Yahoo gibi şirketler, e-posta belgelerini "sosyal" veya "promosyonlar" gibi uygun kutulara koyarak sınıflandırmak için NLP algoritmalarını kullanır. Onlar da bu teknikleri kullanırlar. istenmeyen e-postayı tanımla ve gelen kutunuza ulaşmasını engelleyin.

Gruplar ayrıca potansiyel işe alımları belirlemek ve onları ilgili becerilere dayalı olarak bulmak için NLP teknikleri geliştirmiştir. İşe alım yöneticileri, başvuranların listelerini sıralamalarına yardımcı olmak için NLP tekniklerini de kullanıyor.

NLP teknikleri de sağlık hizmetlerini geliştirmek için kullanılıyor. NLP, hastalıkların tespitini iyileştirmek için kullanılabilir. NLP algoritmaları tarafından sağlık kayıtları analiz edilebilir ve semptomlar çıkarılabilir ve bunlar daha sonra olası teşhisleri önermek için kullanılabilir. Bunun bir örneği, sağlık kayıtlarını analiz eden ve hastalıkları ve tedavileri çıkaran Amazon'un Comprehend Medical platformudur. NLP'nin sağlık uygulamaları aynı zamanda ruh sağlığını da kapsar. uygulamalar var WoeBo gibit, Bilişsel Davranışçı Terapiye dayalı çeşitli kaygı yönetimi teknikleri aracılığıyla kullanıcılarla konuşur.