NLU (Doğal Dil Anlama) Nedir?

Doğal dil anlaşılması (NLU) doğal dil işlemenin daha geniş konusunun içinde bir teknik kavramdır. NLU, doğal, insan sözlerini bir bilgisayar tarafından yorumlanabilir bir formata 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 insanların sahip olduğu gibi “sezgisel” bir anlayışa sahip olması, insanların yaptığı gibi dil yazabilmesi ve anlamlandırabilmesidir, sürekli olarak kelimelerin tanımlarına başvurmadan.

NLU için kullanılan teknikler arasında

• lemmatization
• kök bulma
• kelime segmentasyonu
• parçalama
• morfolojik segmentasyon
• cümle ayırma
• cümle içinde kelime türü etiketleme

gibi sözdizimi analitiği teknikleri bulunur. Bu sözdizimi analitiği teknikleri, kelimeler gruplarına dilbilgisi kurallarını uygular ve bu kuralları kullanarak anlam çıkarmaya çalışır. Buna karşılık, NLU “anlamsal analiz” tekniklerini kullanır.

Anlamsal analiz, bilgisayar algoritmalarını metinlere uygulayarak, kelimelerin doğal bağlamındaki anlamlarını anlamaya çalışır, kurallara dayalı yaklaşımlara güvenmek yerine. Bir ifadenin dilbilgisi açısından doğru veya yanlış olması, ifadenin geçerliliğine mutlaka karşılık gelmez. Hem dilbilgisi açısından doğru ancak anlamsız, hem de dilbilgisi açısından yanlış ancak anlamlı ifadeler olabilir. Kelimelerin en anlamlı yönlerini ayırt etmek için, NLU çeşitli teknikler uygular, bu teknikler dilbilgisi yapısı ve kurallarına daha az bağımlı olarak kelimeler grubunun anlamını yakalamaya çalışır.

NLU, gelişen ve değişen bir alandır ve bu, yapay zeka için zor problemlerden biridir. Makinelerin insan dilini anlamalarını sağlamak için çeşitli teknikler ve araçlar geliştirilmektedir. Çoğu NLU sistemi, ortak bazı temel bileşenlere sahiptir. Bir dil için bir sözlük, metin parçalayıcı ve dilin metin temsillerinin oluşturulmasını yönlendirmek için dilbilgisi kuralları gerekir. Sistem ayrıca, temsillerin anlaşılmasını sağlamak için bir anlamsal teoriye de ihtiyaç duyar. Dilin yorumlanması için kullanılan çeşitli anlamsal teoriler bulunur, örneğin stokastik anlamsal analiz veya naive anlamsal analiz.

Ortak NLU teknikleri arasında

• Adlı varlık tanıma
• Kelime-anlam belirsizliği

bulunur. Adlı varlık tanıma, “adlı varlıkların” tanınması sürecidir, bu varlıklar insanlar, önemli yerler ve şeylerdir. Adlı varlık tanıma, temel kavramları ve bir metindeki referansları ayırt ederek, adlı varlıkları tanır ve bunları yerler, tarihler, organizasyonlar, insanlar, eserler gibi kategorilere yerleştirir. Adlı varlık tanıma görevleri genellikle dilbilgisi kurallarına dayalı gözetimli modeller tarafından gerçekleştirilir.

Kelime-anlam belirsizliği, bir kelimenin anlamını veya anlamını, kelimenin görüldüğü bağlama göre belirleme sürecidir. Kelime-anlam belirsizliği genellikle, hedef kelimeyi bağlamsallaştırmak için cümle içinde kelime türü etiketleyicilerini kullanır. Gözetimli kelime-anlam belirsizliği yöntemleri, destek vektör makineleri ve hafıza tabanlı öğrenme kullanımını içerir. Ancak, çoğu kelime-anlam belirsizliği modeli, hem etiketli hem de etiketsiz verileri kullanan yarı gözetimli modellerdir.

NLU (Doğal Dil Anlama) Tanımlaması

Bilgisayar bilimcileri ve NLP uzmanları, bilgisayarların insan dilini anlamalarını sağlamak için çeşitli teknikler kullanır. Bu tekniklerin çoğu “sözdizimi analizi” kategorisine girer. Sözdizimi analitiği teknikleri arasında

• lemmatization
• kök bulma
• kelime segmentasyonu
• parçalama
• morfolojik segmentasyon
• cümle ayırma
• cümle içinde kelime türü etiketleme

bulunur. Bu sözdizimi analitiği teknikleri, kelimeler gruplarına dilbilgisi kurallarını uygular ve bu kuralları kullanarak anlam çıkarmaya çalışır. Buna karşılık, NLU “anlamsal analiz” tekniklerini kullanır.

Anlamsal analiz, bilgisayar algoritmalarını metinlere uygulayarak, kelimelerin doğal bağlamındaki anlamlarını anlamaya çalışır, kurallara dayalı yaklaşımlara güvenmek yerine. Bir ifadenin dilbilgisi açısından doğru veya yanlış olması, ifadenin geçerliliğine mutlaka karşılık gelmez. Hem dilbilgisi açısından doğru ancak anlamsız, hem de dilbilgisi açısından yanlış ancak anlamlı ifadeler olabilir. Kelimelerin en anlamlı yönlerini ayırt etmek için, NLU çeşitli teknikler uygular, bu teknikler dilbilgisi yapısı ve kurallarına daha az bağımlı olarak kelimeler grubunun anlamını yakalamaya çalışır.

NLU, gelişen ve değişen bir alandır ve bu, yapay zeka için zor problemlerden biridir. Makinelerin insan dilini anlamalarını sağlamak için çeşitli teknikler ve araçlar geliştirilmektedir. Çoğu NLU sistemi, ortak bazı temel bileşenlere sahiptir. Bir dil için bir sözlük, metin parçalayıcı ve dilin metin temsillerinin oluşturulmasını yönlendirmek için dilbilgisi kuralları gerekir. Sistem ayrıca, temsillerin anlaşılmasını sağlamak için bir anlamsal teoriye de ihtiyaç duyar. Dilin yorumlanması için kullanılan çeşitli anlamsal teoriler bulunur, örneğin stokastik anlamsal analiz veya naive anlamsal analiz.

Ortak NLU teknikleri arasında

• Adlı varlık tanıma
• Kelime-anlam belirsizliği

bulunur. Adlı varlık tanıma, “adlı varlıkların” tanınması sürecidir, bu varlıklar insanlar, önemli yerler ve şeylerdir. Adlı varlık tanıma, temel kavramları ve bir metindeki referansları ayırt ederek, adlı varlıkları tanır ve bunları yerler, tarihler, organizasyonlar, insanlar, eserler gibi kategorilere yerleştirir. Adlı varlık tanıma görevleri genellikle dilbilgisi kurallarına dayalı gözetimli modeller tarafından gerçekleştirilir.

Kelime-anlam belirsizliği, bir kelimenin anlamını veya anlamını, kelimenin görüldüğü bağlama göre belirleme sürecidir. Kelime-anlam belirsizliği genellikle, hedef kelimeyi bağlamsallaştırmak için cümle içinde kelime türü etiketleyicilerini kullanır. Gözetimli kelime-anlam belirsizliği yöntemleri, destek vektör makineleri ve hafıza tabanlı öğrenme kullanımını içerir. 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-Cevap bulunabilir.

Otomatik Mantık

Otomatik mantık makinelerin mantık veya akıl yürütme yeteneği kazanmasını hedefleyen bir disiplindir. Bu, tıbbi tanılar veya programlı/otomatik olarak matematiksel teoremleri çözme çabaları gibi bir bilişsel bilim dalıdır. NLU, bilgi toplamak ve analiz etmek, ayrıca bu bilgilerden sonuçlar çıkarmak için kullanılır.

Otomatik Bilet Yönlendirme

NLU, müşteri hizmetleri görevlerini otomatikleştirmek için sıklıkla kullanılır. Bir müşteri hizmeti bileti oluşturulduğunda, sohbet botları ve diğer makineler, müşterinin ihtiyacının temel doğasını yorumlayabilir ve onları doğru departmana yönlendirebilir. Şirketler her gün binlerce destek talebi alır, bu nedenle NLU algoritmaları, biletleri önceliklendirmek ve destek temsilcilerinin daha verimli bir şekilde işlemelerini sağlamak için faydalıdır.

Makine Çevirisi

Konuşmayı veya metni bir dilden başka bir dile doğru bir şekilde çevirmek zordur. Aslında, makine çevirisi NLP ve NLU’da en zor problemlerden biridir. Çok sayıda makine çevirisi sistemi, diller arasında çevirmek için dilbilgisi kurallarına güvenir, ancak araştırmacılar diller arasında çevirmek için daha gelişmiş yöntemler geliştirmektedir. NLU makine çevirisi, hedef metinle ilişkili bağlam ve anlamsal bilgileri korurarak daha doğru çeviri sağlamayı amaçlar. En doğru makine çevirisi sistemleri, dilbilgisi kuralları ile anlamsal anlamı çıkaran algoritmaları birleştirir.

Soru-Cevap

Konuşma tanıma, doğal dil kullanarak bilgisayarlara soruları anlamasını sağlayan NLU tekniklerini kullanır. NLU, cihazın kullanıcılarına doğal dilde bir cevap vermesini sağlar, bunun için olası cevaplar listesi sunmak yerine. Bir dijital asistana soru sorduğunuzda, NLU makinelerin soruları anlamalarına yardımcı olur, tanınan varlıklar ve önceki ifadelerin bağlamı gibi özelliklere dayalı olarak en uygun cevapları seçer.