Yapay Zekâ
NLU (Doğal Dil Anlama) Nedir?
Doğal dil anlaşılması (NLU) doğal dil işlemenin daha geniş bir konusu içinde bir teknik kavramdır. NLU, doğal, insan sözlerini bir bilgisayar tarafından yorumlanabilir bir forma çevirmekten sorumlu süreçtir. Esasen, bir bilgisayar dil verilerini işlemeden önce, verilerin anlamını anlamalıdır.
NLU için kullanılan teknikler, bir bilgisayarın doğal insan dilinin anlamını ve bağlamını anlamasını sağlamak için ortak sözdizimi ve dilbilgisi kurallarının kullanılmasını içerir. Bu tekniklerin nihai amacı, bir bilgisayarın dil hakkında “sezgisel” bir anlayışa sahip olması, bir insan gibi dil yazabilmesi ve anlaması, sürekli olarak kelimelerin tanımlarına başvurmadan.
NLU (Doğal Dil Anlama) Tanımı
Bilgisayarların insan dilini anlamasını sağlamak için bilgisayar bilimcileri ve NLP uzmanları tarafından kullanılan birçok teknik vardır. Bu tekniklerin çoğu “sözdizimi analizi” kategorisine girer. Sözdizimi analitik teknikler şunları içerir:
- köklemleme
- kök çıkarma
- kelime bölme
- çözümleme
- morfolojik bölme
- cümle bölme
- cümle öğesi etiketleme
Bu sözdizimi analitik teknikler, kelimelerin gruplarına dilbilgisi kurallarını uygular ve bu kuralları kullanarak anlam çıkarmaya çalışır. Buna karşılık, NLU “anlamsal analiz” tekniklerini kullanarak çalışır.
Anlamsal analiz, metinlere bilgisayar algoritmaları uygular ve kelimelerin doğal bağlamındaki anlamını anlamaya çalışır, yerine dilbilgisi kurallarına dayalı yaklaşımlara güvenmek yerine. Bir cümlenin dilbilgisi açısından doğru veya yanlış olması, cümlenin geçerliliğini belirlemez. Hem dilbilgisi açısından doğru ama anlamsız, hem de dilbilgisi açısından yanlış ama anlamlı cümleler olabilir. Kelimelerin en anlamlı yönlerini ayırt etmek için, NLU dilbilgisi yapısı ve kurallarına daha az bağımlı olarak bir kelime grubunun anlamını yakalamaya yönelik çeşitli teknikler uygular.
NLU, gelişen ve değişen bir alandır ve AI’nin zor problemlerinden biri olarak kabul edilir. Makinelerin insan dilini anlamasını sağlamak için çeşitli teknikler ve araçlar geliştirilmektedir. Çoğu NLU sistemi ortak bazı temel bileşenlere sahiptir. Bir dil için bir sözlük, bir metin ayrıştırıcı ve metin temsillerinin oluşturulmasına rehberlik etmek için dilbilgisi kuralları gerekir. Sistem ayrıca anlamları anlamak için bir anlamsal teoriye de ihtiyaç duyar. Dili yorumlamak için kullanılan çeşitli anlamsal teoriler vardır, örneğin stokastik anlamsal analiz veya saf anlamsal analiz.
Ortak NLU teknikleri şunları içerir:
Adlı Varlık Tanıma, “adlı varlıklar”ın tanınması sürecidir, bunlar insanlar, önemli yerler ve şeylerdir. Adlı Varlık Tanıma, temel kavramları ve bir metindeki referansları ayırt ederek, adlı varlıkları yer, tarih, kuruluş, insan, eser gibi kategorilere yerleştirir. Dilbilgisi kurallarına dayalı gözetimli modeller, genellikle NER görevlerini gerçekleştirmek için kullanılır.
Kelime Anlam Belirsizliği, bir kelimenin anlamını veya anlamını, kelimenin görüldüğü bağlama dayanarak belirleme sürecidir. Kelime anlam belirsizliği genellikle, hedef kelimeyi bağlamsallaştırmak için cümle öğesi etiketleyicilerini kullanır. Destekli vektör makineleri ve bellek tabanlı öğrenme kullanımını içeren gözetimli kelime anlam belirsizliği yöntemleri vardır. Ancak, çoğu kelime anlam belirsizliği modeli, hem etiketli hem de etiketsiz verileri kullanan yarı gözetimli modellerdir.
NLU (Doğal Dil Anlama) Örnekleri
NLU’nun ortak örnekleri arasında Otomatik Mantık, Otomatik Bilet Yönlendirme, Makine Çevirisi ve Soru Yanıtlama bulunur.
Otomatik Mantık
Otomatik mantık makinelerin bir tür mantık veya akıl verme yeteneği kazanmasına yönelik bir disiplindir. Bilişsel bilimlerin bir dalı olan otomatik mantık, tıbbi teşhislere veya programlı/otomatik olarak matematiksel teoremleri çözme çabalarına dayalı çıkarımlar yapmayı amaçlar. NLU, bilgileri toplamak ve analiz etmek, ayrıca bu bilgilerden sonuçlar çıkarmak için kullanılır.
Otomatik Bilet Yönlendirme
NLU, genellikle müşteri hizmetleri görevlerini otomatikleştirmek için kullanılır. Bir müşteri hizmeti bileti oluşturulduğunda, sohbet botları ve diğer makineler, müşterinin temel ihtiyacının doğasını yorumlayabilir ve onları doğru departmana yönlendirebilir. Şirketler her gün binlerce destek isteği alır, bu nedenle NLU algoritmaları, biletleri önceliklendirmekte ve destek temsilcilerinin daha verimli bir şekilde ele almasına yardımcı olmakta faydalıdır.
Makine Çevirisi
Konuşma veya metni bir dilden başka bir dile doğru bir şekilde çevirmek zordur. Aslında, makine çevirisi NLP ve NLU’nun en zor problemlerinden biridir. Çoklu makine çevirisi sistemleri, diller arasında çevirmek için genellikle dilbilgisi kurallarına güvenir, ancak araştırmacılar diller arasında çevirme için daha gelişmiş yolları takip etmektedir. NLU makine çevirisi, hedef metinle ilişkili bağlamı ve anlamsal bilgileri korurken daha doğru çevirilere olanak tanımaya çalışır. En doğru makine çevirisi sistemleri, dilbilgisi kuralları ile anlamsal anlamları çıkaran algoritmaları birleştirir.
Soru Yanıtlama
Konuşma tanıma, NLU tekniklerini kullanarak bilgisayarların doğal dilde sorulan soruları anlamasını sağlar. NLU, cihazın kullanıcılarına doğal dilde bir yanıt vermesini sağlar, yerine olası cevaplar listesi sunmaz. Bir dijital asistana soru sorduğunuzda, NLU, makinelerin soruları anlamasına, tanınan varlıklar ve önceki açıklamaların bağlamı gibi özelliklere dayanarak en uygun yanıtları seçmesine yardımcı olur.
