NLP (Doğal Dil İşleme) Nedir?

Doğal Dil İşleme (NLP) bilgisayarların insan dilini işleyebilmesi, analiz edebilmesi, yorumlayabilmesi ve anlamlandırabilmesi için kullanılan tekniklerin ve araçların incelenmesi ve uygulanmasıdır. NLP, dilbilim ve bilgisayar bilimi gibi alanlarda kurulan tekniklerin birleştiği disiplinler arası bir alandır. Bu teknikler, AI ile birlikte chatbotlar ve dijital asistanlar gibi Google Assistant ve Amazon’un Alexa’sı gibi uygulamaları oluşturmak için kullanılır.

NLP’nin arkasındaki nedenleri, NLP’de kullanılan bazı teknikleri ve NLP’nin ortak kullanım örneklerini keşfetmek için biraz zaman harcayalım.

Doğal Dil İşleme (NLP) Neden Önemlidir

Bilgisayarların insan dilini yorumlayabilmesi için, insan dili bilgisayarın işleyebileceği bir forma dönüştürülmelidir. Ancak bu, metin verilerini numaralara dönüştürmek kadar basit değildir. İnsan dilinden anlam çıkarmak için, metin belgesini oluşturan yüzlerce veya binlerce kelimeden desenler çıkarılmalıdır. Bu, kolay bir görev değildir. İnsan dilinin yorumlanmasında uygulanabilecek katı ve hızlı kurallar yoktur. Örneğin, aynı kelime kümesi, bağlamına bağlı olarak farklı anlamlara gelebilir. İnsan dili karmaşık ve souvent belirsiz bir şeydir ve bir ifade samimiyetle veya alaycı bir şekilde ifade edilebilir.

Buna rağmen, kelimeleri ve karakterleri yorumlarken kullanılan bazı genel rehberler vardır, örneğin “s” karakteri bir öğenin çoğul olduğunu belirtmek için kullanılır. Bu genel rehberler, metinden anlam çıkarmak ve bir makine öğrenimi algoritmasının yorumlayabileceği özellikler oluşturmak için birbirleriyle birlikte kullanılmalıdır.

Doğal Dil İşleme, yapılandırılmamış verileri yapılandırılmış verilere dönüştürebilen çeşitli algoritmaların uygulanmasını içerir. Bu algoritmalar yanlış bir şekilde uygulanırsa, bilgisayar metinden doğru anlamı çıkarmakta thường başarısız olur. Bu, metinleri bir dilden diğerine çevirdiğinde souvent görülür, cümlenin kesin anlamı souvent kaybolur. Makine çevirisi son yıllarda önemli ölçüde gelişmiş olsa da, makine çevirisi hataları souvent meydana gelir.

Doğal Dil İşleme (NLP) Teknikleri

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

NLP’de kullanılan birçok teknik, sözdizimi veya anlambilim olmak üzere iki kategoriye yerleştirilebilir. Sözdizimi teknikleri, kelimelerin sıralamasıyla ilgili olan tekniklerdir, anlambilim teknikleri ise kelimelerin anlamıyla ilgili olan tekniklerdir.

Sözdizimi NLP Teknikleri

Sözdizimi örnekleri şunları içerir:

• Lemmatization
• Morfolojik Segmentasyon
• Cümle Öğesi Etiketleme
• Çözümleme
• Cümle Kırma
• Kökleme
• Kelime Segmentasyonu

Lemmatization, bir kelimenin farklı çekimlerini tek bir forma indirgeme işlemidir. Lemmatization, zamanlar ve çoğulları basitleştirir, örneğin “feet” “foot” ve “stripes” “stripe” olabilir. Bu basitleştirilmiş kelime formu, bir algoritmanın bir belgedeki kelimeleri yorumlamasını kolaylaştırır.

Morfolojik segmentasyon, kelimeleri morfemlere veya bir kelimenin temel birimlerine ayırma işlemidir. Bu birimler, bağımsız morfemler (kelimelerin kendi başlarına durabildiği) ve ön ekler veya son ekler gibi şeylerdir.

Cümle öğesi etiketleme basitçe bir girdideki her kelimenin cümle öğesini belirleme işlemidir.

Çözümleme bir cümledeki tüm kelimeleri analiz etme ve onları resmi gramer etiketleriyle ilişkilendirme veya tüm kelimeler için gramer analizi yapma işlemidir.

Cümle kırma veya cümle sınırı segmentasyonu bir cümlenin nerede başladığını ve nerede bittiğini belirleme işlemidir.

Kökleme kelimeleri kök formuna indirgeme işlemidir. Örneğin, “connected”, “connection” ve “connections” kelimeleri “connect” köküne indirgenir.

Kelime segmentasyonu büyük metin parçalarını küçük birimlere ayırma işlemidir, bu birimler kelimeler veya köklenmiş/lemmatize edilmiş birimler olabilir.

Anlambilim NLP Teknikleri

Anlambilim NLP teknikleri şunları içerir:

• Adlı Varlık Tanıma
• Doğal Dil Oluşturma
• Kelime Anlam Belirsizliği

Adlı varlık tanımı, belirli metin kısımlarını önceden tanımlanmış gruplardan birine yerleştirme işlemidir. Önceden tanımlanmış kategoriler tarihler, şehirler, yerler, şirketler ve kişiler gibi şeyleri içerir.

Doğal dil oluşturma veritabanlarını kullanarak yapılandırılmış verileri doğal dile dönüştürme işlemidir. Örneğin, hava durumu istatistikleri gibi sıcaklık ve rüzgar hızı, doğal dilde özetlenebilir.

Kelime anlam belirsizliği, kelimelere metin içindeki bağlamına göre anlam verme işlemidir.

NLP için Derin Öğrenme Modelleri

Düzenli çok katmanlı perceptronlar, sıralı verilerin yorumlanmasını, yani bilgilerin sıralamasının önemli olduğu durumları işleyemez. Sıralı verilerin yorumlanmasında, bilgilerin sıralamasının önemini ele almak için, önceki zaman adımlarından gelen bilgileri koruyan bir tür sinir ağı kullanılır.

Tekrarlayan Sinir Ağları önceki zaman adımlarından gelen verileri döngüye sokan sinir ağı türleridir, bunları hesaplanırken mevcut zaman adımının ağırlıklarını dikkate alır. Temel olarak, RNN’ler eğitim geçişinde kullanılan üç parametreye sahiptir: Önceki Gizli Durum Matrisi, Mevcut Giriş Matrisi ve Gizli Durum ile Çıkış Arası Matris. RNN’ler önceki zaman adımlarından gelen bilgileri dikkate alabildiğinden, bir cümledeki önceki kelimeleri dikkate alarak bir kelimenin anlamını çıkarmak için metin verilerinden ilgili desenler çıkarabilir.

Metin verilerini işleyen başka bir derin öğrenme mimarisi Uzun Kısa Süreli Hafıza (LSTM) ağıdır. LSTM ağları yapı olarak RNN’lere benzer, ancak mimarilerindeki bazı farklılıklar nedeniyle RNN’lere göre genellikle daha iyi performans gösterir. Patlayan gradyan problemi gibi RNN’leri kullanırken souvent ortaya çıkan belirli bir sorunu önlerler.

Bu derin sinir ağları tek yönlü veya çift yönlü olabilir. Çift yönlü ağlar, yalnızca önceki kelimeleri değil, aynı zamanda sonraki kelimeleri de dikkate alabilir. Bu, daha yüksek doğruluk sağlar, ancak daha fazla hesaplama maliyeti gerektirir.

Doğal Dil İşleme (NLP) Kullanım Örnekleri

Photo: mohammed_hassan via Pixabay, Pixabay License (https://pixabay.com/illustrations/chatbot-chat-application-artificial-3589528/)

Doğal Dil İşleme, insan dillerinin analizi ve manipülasyonu ile ilgili olduğu için, uygulamaları çok geniştir. NLP için olası uygulamalar arasında sohbet botları, dijital asistanlar, duygu analizi, belge düzenleme, yetenek seçimi ve sağlık bulunur.

Amazon’un Alexa’sı ve Google Assistant gibi sohbet botları ve dijital asistanlar, NLP’yi kullanarak sesli komutları yorumlayabilen ve yanıtlayabilen ses tanıma ve sentez platformlarıdır. Bu dijital asistanlar, insanların çeşitli görevlerle yardım ederek bilişsel görevlerini başka bir cihaza devredebilmesini ve beyin gücünün bir kısmını daha önemli şeylere ayırabilmesini sağlar. Örneğin, bir sabah trafikteyken banka yolunu aramak yerine, dijital asistanın bunu yapmasını sağlayabilir.

Duygu analizi, insanların bir olguya karşı tepkilerini ve duygularını, kullandıkları dil aracılığıyla inceleyen NLP tekniklerinin kullanılmasıdır. Bir ifadenin duygusunu, örneğin bir ürünün incelemesinin iyi veya kötü olup olmadığını yorumlamak, şirketlere ürünlerinin nasıl algılandığı hakkında önemli bilgiler sağlayabilir.

Otomatik olarak metin belgelerini düzenlemek de NLP’nin bir uygulamasıdır. Google ve Yahoo gibi şirketler, e-posta belgelerini sınıflandırmak için NLP algoritmalarını kullanır, onları uygun kutulara koyar, örneğin “sosyal” veya “promosyonlar”. Ayrıca bu teknikleri kullanarak spam’ı tanımlar ve posta kutunuza ulaşmasını engeller.

Gruplar, NLP tekniklerini kullanarak ilgili becerilere göre potansiyel iş başvurularını bulmak için NLP tekniklerini geliştirdiler. İnsan kaynakları yöneticileri, başvuruları sıralamak için NLP tekniklerini kullanıyor.

NLP teknikleri, sağlık hizmetlerini de iyileştirmek için kullanılıyor. NLP, hastalıkların tespitini iyileştirmek için kullanılabilir. Sağlık kayıtları analiz edilebilir ve NLP algoritmaları tarafından semptomlar çıkarılabilir, ardından olası teşhisler önerilebilir. Bunun bir örneği, sağlık kayıtlarını analiz eden ve hastalıkları ve tedavileri çıkaran Amazon’un Comprehend Medical platformudur. NLP’nin sağlık uygulamaları, mental sağlık dahil olmak üzere uzanır. Bilişsel Davranışçı Terapi’de dayanarak kullanıcıları çeşitli anksiyete yönetimi teknikleriyle yönlendiren WoeBot gibi uygulamalar vardır.