NLP (Doğal Dil İşleme) Nedir?

Doğal Dil İşleme (NLP) tekniklerin ve araçların bilgisayarlar tarafından insan dilini işleyebilmesi, analiz edebilmesi, yorumlayabilmesi ve anlamlandırabilmesi için kullanılan bir daldır. NLP, dilbilim ve bilgisayar bilimi gibi alanlardaki tekniklerin birleşiminden oluşan bir disiplinler arası alandır. Bu teknikler, AI ile birlikte chatbot’lar ve dijital asistanlar gibi Google Assistant ve Amazon’un Alexa’sı gibi dijital asistanların oluşturulmasında kullanılır.

Doğal Dil İşlemenin arkasındaki mantığı, kullanılan teknikleri ve NLP için bazı ortak kullanım örneklerini keşfetmek için biraz zaman ayıralım.

Doğal Dil İşleme (NLP) Neden Önemlidir

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

Bu rağmen, kelimelerin ve karakterlerin yorumlanmasında kullanılan bazı genel rehberler vardır, örneğin “s” karakterinin bir öğenin çoğul olduğunu belirtmek için kullanıldığı gibi. 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 çıkaramaz. Bu, metinlerin dil arasında çevrilmesi sırasında souvent görülen bir durumdur, burada cümlenin kesin anlamı souvent kaybolur. Makine çevirisi son yıllarda önemli ölçüde gelişmiş olsa da, makine çevirisi hataları masih souvent meydana gelir.

Doğal Dil İşleme (NLP) Teknikleri

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

Doğal dil işlemede kullanılan birçok teknik, iki kategoriye ayrılabilir: sözdizimi veya anlambilim. Sözdizimi teknikleri, kelimelerin sıralamasıyla ilgili olanlardır, mentre anlambilim teknikleri, kelimelerin anlamıyla ilgili olanlardır.

Sözdizimi NLP Teknikleri

Sözdizimi örnekleri şunları içerir:

• Lemmatization
• Morfolojik Segmentasyon
• Cümledeki Kelime Türü Etiketleme
• Çözümleme
• Cümle Kırma
• Kök Bulma
• Kelime Segmentasyonu

Lemmatization, bir kelimenin farklı biçimleri 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 kendileri) ve ön veya son eklerdir.

Cümledeki Kelime Türü Etiketleme simplemente bir girdi belgesindeki her kelimenin hangi kelime türüne ait olduğunu belirleme işlemidir.

Çözümleme bir cümledeki tüm kelimelerin analiz edilmesi ve bunların formal gramer etiketleriyle veya tüm kelimeler için gramer analizi yapılmasıdır.

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

Kök Bulma bir kelimenin kök forme indirgeme işlemidir. Örneğin, “connected”, “connection” ve “connections” kelimeleri “connect” köküne indirgenirler.

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

Anlambilim NLP Teknikleri

Anlambilim teknikleri şunları içerir:

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

Adlı varlık tanımı, belirli metin parçalarını önceden tanımlanmış kategorilere yerleştirme işlemidir. Önceden tanımlanmış kategoriler arasında tarihler, şehirler, yerler, şirketler ve kişiler bulunur.

Doğal Dil Oluşturma veritabanlarını kullanarak yapılandırılmış verileri doğal dile dönüştürme işlemidir. Örneğin, hava durumu istatistikleri gibi veriler doğal dilde özetlenebilir.

Kelime anlam belirsizliği, bir metindeki kelimelere verilen anlamı, kelimelerin bulunduğu bağlama göre belirleme işlemidir.

NLP için Derin Öğrenme Modelleri

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

Tekrarlayan Sinir Ağları önceki zaman adımlarından gelen verileri, bunları hesaplanırken dikkate alan sinir ağı türleridir. Temel olarak, RNN’ler üç parametre kullanır: önceki gizli durumun matrisi, geçerli girdinin matrisi ve gizli durum ile çıktı arasındaki matris. RNN’ler önceki zaman adımlarından gelen bilgileri dikkate alabildikleri için, bir cümledeki önceki kelimeleri dikkate alarak bir kelimenin anlamını yorumlayabilirler.

Metin verilerini işleyen başka bir derin öğrenme mimarisi Uzun Kısa Süreli Hafıza (LSTM) ağıdır. LSTM ağları, RNN’lere benzer bir yapıya sahiptir, ancak bazı mimari farklılıkları nedeniyle RNN’lerden daha iyi performans gösterir. Patlayan gradyan problemi gibi RNN’lerde souvent görülen bir problemi önler.

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

Doğal Dil İşleme (NLP) için Kullanım Örnekleri

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

Doğal Dil İşleme, insan dillerinin analizi ve manipülasyonu ile ilgili olduğu için, çok geniş bir uygulama yelpazesi vardır. NLP için olası uygulamalar arasında chatbot’lar, dijital asistanlar, duygu analizi, belge düzenleme, yetenek seçimi ve sağlık bulunur.

Chatbot’lar ve dijital asistanlar gibi Amazon’un Alexa’sı ve Google Assistant, ses tanıma ve sentezleme platformlarıdır ve NLP’yi sesli komutları yorumlamak ve yanıtlamak için kullanırlar. Bu dijital asistanlar, insanların çeşitli görevlerle ilgilenmelerine yardımcı olur ve bilişsel görevlerini başka bir cihaza devredebilir, böylece beyin güçlerini diğer, daha önemli şeylere odaklayabilirler. Örneğin, bir sabah trafikteyken bankaya gitmek için en iyi rotayı aramak yerine, dijital asistanın bunu yapmasını sağlayabiliriz.

Duygu analizi, insanların bir olgu hakkında hislerini ve tepkilerini, kullandıkları dil aracılığıyla inceleyen NLP tekniklerinin kullanılmasıdır. Bir ifadenin hissinin, örneğin bir ürünün iyi veya kötü olup olmadığını yorumlanması, şirketlere ürünlerinin nasıl algılandığı hakkında önemli bilgiler sağlayabilir.

Metin belgelerini otomatik olarak düzenlemek de NLP’nin bir uygulamasıdır. Google ve Yahoo gibi şirketler, NLP algoritmalarını kullanarak e-posta belgelerini sınıflandırır ve onları uygun kategorilere yerleştirir, örneğin “sosyal” veya “promosyon”. Ayrıca, bu teknikleri kullanarak spam’ı tanımlar ve posta kutunuza ulaşmasını engeller.

Gruplar, NLP tekniklerini kullanarak ilgili becerilere göre potansiyel iş adaylarını belirlemek için kullanıyorlar. İnsan kaynakları yöneticileri de, adayları sıralamak için NLP tekniklerini kullanıyor.

NLP teknikleri ayrıca sağlık hizmetlerini geliştirmek 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, Amazon’un Comprehend Medical platformudur, bu platform sağlık kayıtlarını analiz eder ve hastalıkları ve tedavileri çıkarır. NLP’nin sağlık uygulamaları ayrıca mental sağlık hizmetlerini içerir. Örneğin, WoeBot gibi uygulamalar, bilişsel davranışçı terapiye dayalı çeşitli anksiyete yönetimi teknikleriyle kullanıcıları yönlendirir.