Yapay zekada doğal dil işleme (NLP) nedir?

Doğal dil işleme (NLP) artık hayatımızın her alanında – e-posta filtrelemeden sesli asistanlara, yapay zeka ajanlarına, arama motorlarına, metin tahminine ve yapay zeka sohbet botlarına kadar kullanılıyor.

İşletmeler operasyonlarını geliştirmek için NLP sistemlerinden faydalanırken, bireyler de günlük hayatlarında NLP sistemlerini kullanıyor.

Ancak her yerde olmasına rağmen, NLP karmaşık bir süreçtir ve çoğumuz bir dil çeviri hizmeti kullandığımızda veya telefonumuz bir sonraki yazacağımız kelimeyi tahmin ettiğinde bu süreci düşünmeyiz.

NLP’yi anlamanın ilk adımı, ne olduğunu tanımlamaktır. Haydi başlayalım!

Doğal dil işleme nedir?

Doğal dil işleme (NLP), bilgisayarlarla insanların doğal dil üzerinden etkileşimine odaklanan bir yapay zeka dalıdır.

Makinelerin insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve anlamlı, kullanışlı bir şekilde üretmesini sağlar.

Neden NLP kullanılır?

NLP’nin popülerliği hem kurumlar hem de bireyler için haklı sebeplere dayanıyor. NLP’nin en yaygın kullanım nedenlerinden bazıları şunlardır:

Maliyet etkin otomasyon

NLP sistemleri genellikle müşteri desteği, e-posta filtreleme ve belge sınıflandırma gibi görevleri otomatikleştirmek için kullanılır. Diğer otomasyon türlerinde olduğu gibi, kurumlara zaman ve kaynak tasarrufu sağlar.

Veri analizleri

NLP sistemleri, işletmelerin içgörü elde etmesine veya eğilimleri belirlemesine yardımcı olabilir. Kurumsal sohbet botları tarafından toplanan büyük hacimli metin verilerini – müşteri geri bildirimleri, incelemeler veya sosyal medya paylaşımları gibi – analiz ederek, bir NLP sistemi ürün veya hizmetlerin geliştirilmesine katkı sağlayabilir.

Arama optimizasyonu

Arama, yıllar içinde daha iyi hale geldi – bunda NLP’nin de önemli bir payı var.

NLP, ister sesli ister yazılı olsun, daha doğru arama sonuçları sunarak kullanıcıların bilgiye daha hızlı ulaşmasını sağlar. Google’da arama yaptığımızda, Siri’den taksi çağırmasını istediğimizde veya bir mağazanın yapay zeka sohbet botuna istediğimiz ürünün özelliklerini tarif ettiğimizde bu avantajları görebiliriz.

Kişiselleştirme

NLP sistemleri, bireysel dil kalıplarını ve tercihlerini analiz ederek her etkileşime özel yanıtlar üretebilir.

Örneğin, bir müşteri destek sohbet botu sarsılmış bir müşteriye özür veya indirim sunabilir ya da bir yapay zeka asistanı, kullanıcısının önceki tercihlerine uygun bir giyim markası önerebilir.

NLU, NLP ve NLG arasındaki fark

NLP, doğal dil anlama (NLU) ve doğal dil üretimi (NLG) gibi çeşitli alt disiplinleri kapsayan geniş bir alandır.

NLP genel alanı oluştururken, NLU ve NLG bu alanın içinde uzmanlaşmış alt dallardır. Çünkü doğal dil işleme, bir diyaloğun hem anlaşılmasını hem de üretimini içerir.

Doğal Dil Anlama (NLU)

NLU, kullanıcı girdilerinin arkasındaki anlamı çıkarmak için gereklidir.

NLP’nin bir alt dalı olan NLU, dil işlemenin anlama yönüne odaklanır. Temel amacı, makinelerin insan dilini anlamasını ve yorumlamasını sağlamaktır.

NLU, metni analiz ederek kelimelerin arkasındaki niyeti belirler, varlıkları tanır ve dilin bağlamsal anlamını kavrar.

Örneğin, bir kullanıcı "Restoranda masa ayırt" dediğinde, NLU bu isteğin bir rezervasyon yapmak olduğunu ve "restoran"ın işlemin gerçekleşeceği yer olduğunu anlar.

Doğal Dil Üretimi (NLG)

NLG ise dil işlemenin üretim tarafıyla ilgilenir. Makine, kullanıcının girdisini (NLU sayesinde) anladıktan sonra, NLG devreye girerek tutarlı ve bağlama uygun bir yanıt oluşturur.

Örneğin, bir kullanıcı sohbet botuna "Yarın hava nasıl olacak?" diye sorarsa, NLG sistemi "Yarın hava güneşli ve en yüksek sıcaklık 24°C olacak." gibi bir yanıt oluşturur.

NLG, doğru kelimeleri seçmek, cümleleri düzgün yapılandırmak ve çıktının doğal, insan benzeri olmasını sağlamakla ilgilidir. Makinenin anladığını iletişim diline dönüştüren kritik bir NLP bileşenidir.

NLP'nin 11 Bileşeni

Doğal dil işleme, birbiriyle kesişen birçok bileşenden oluşan karmaşık bir süreçtir.

NLP’nin nasıl çalıştığını daha iyi anlamak için, sürecin karmaşıklığını gösteren 11 bileşen şunlardır:

Bu bileşenleri açıklamak için, bir CMO’nun dahili bir sohbet botuna şu istekte bulunduğu örneği kullanacağım: Lütfen yarın saat 15:00’te pazarlama ekibiyle bir toplantı ayarla.

1. Söylemler

Söylem, kullanıcının söylediği veya yazdığı tam ifadedir. Bu örnekte: "Yarın saat 15:00’te pazarlama ekibiyle bir toplantı ayarla."

Söylem, NLP sisteminin niyeti belirlemek ve ilgili varlıkları çıkarmak için analiz edeceği girdidir.

2. Varlıklar

Bu cümledeki varlıklar, niyetle ilgili belirli ayrıntıları sağlar.

Örneğin, burada bir varlık “pazarlama ekibi”dir; toplantının kimlerle yapılacağını belirtir. Diğer bir varlık ise "yarın saat 15:00"; toplantının zamanını ve tarihini gösterir.

Varlıklar, sohbet botuna toplantıyı doğru şekilde planlaması için gerekli bilgileri sunar.

3. Niyetler

Yukarıdaki örnek cümlede, niyet kullanıcının amacı: bir toplantı ayarlamak.

Bir sohbet arayüzü, örneğin bir yapay zeka sohbet botu, kullanıcının mesajının arkasındaki amacın toplantı ayarlamak olduğunu tanır.

4. Tokenizasyon

Tokenizasyon, NLP sürecinin bir adımıdır. Bir cümleyi daha küçük parçalara, yani tokenlara ayırmayı ifade eder; bunlar tek tek kelimeler, ifadeler veya noktalama işaretleri olabilir.

Örneğin, söylemimiz şu şekilde tokenlara ayrılabilir: "Ayarla", "bir", "toplantı", "pazarlama ekibi", "15:00" ve "yarın".

Bu, NLP sisteminin cümlenin her bir bölümünü daha etkili analiz etmesine yardımcı olur; böylece genel anlamı kavraması ve doğru yanıt vermesi kolaylaşır.

5. Kök bulma ve Lemmatizasyon

Kök bulma ve lemmatizasyon, NLP sistemlerinin kelimeleri kök veya temel haline indirgemek için kullandığı tekniklerdir. Kök bulma, bir kelimeyi köküne indirir – örneğin ‘planlama’ kelimesini ‘planla’ olarak işaretler.

Lemmatizasyon ise kelimeleri sözlükteki normalleştirilmiş, mevcut biçimlerine dönüştürür. Yani sadece ekleri kaldırmakla kalmaz, ‘wowza’ veya ‘sıkı’ gibi kelimeleri ‘iyi’ olarak işaretleyebilir.

Bu teknikler, farklı ek veya biçimlere sahip kelimelerin aynı anlama gelebileceğini NLP sisteminin anlamasına yardımcı olur.

6. Sözcük Türü Etiketleme

Bu adımda, NLP sistemi cümledeki her kelimeyi dilbilgisel rolüyle etiketler:

• Ayarla (fiil)
• bir (belirleyici)
• toplantı (isim)
• ile (edat)
• the (belirleyici)
• pazarlama (sıfat)
• ekip (isim)
• -de (edat)
• 3 (sayı)
• PM (isim)
• yarın (isim)

Sözcük Türü (PoS) etiketleme, NLP sisteminin cümlenin yapısını ve kelimeler arasındaki ilişkileri daha iyi anlamasını sağlar.

7. Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER)

Sistem, cümledeki "pazarlama ekibi" (bir organizasyon veya grup) ve "yarın saat 15:00" (bir zaman ifadesi) gibi belirli varlıkları tanımlar. NER, sistemin toplantının kimlerle ve ne zaman yapılacağını anlamasına yardımcı olur.

8. Duygu Analizi

Duygu analizi, girdinin tonunu değerlendirir.

CMO şöyle derse: "Saçımı yolmadan önce pazarlama ekibiyle bir toplantı daha ayarla," NLP sistemi olumsuz duyguyu tanır.

Bir duygu tespit edildiğinde, NLP sistemi buna göre hareket edebilir – örneğin, CMO'yu rahatlatabilir veya özür dileyebilir. Duygu analizi, özellikle bir sohbet arayüzü müşterilerle etkileşimde bulunduğunda faydalıdır; çünkü kaç kişinin memnun, kaç kişinin ise hayal kırıklığına uğradığını ölçebilir.

9. Bağlamsal Anlayış

NLP sistemleri, kelime ve ifadelerin anlamını çevresindeki metne göre yorumlamak için bağlamsal anlayış kullanır. Bu, sadece tek tek kelimeleri değil, aynı zamanda cümle veya konuşmada birbirleriyle nasıl ilişkili olduklarını analiz etmeyi de içerir.

10. Makine Öğrenimi

NLP sistemleri, dili anlama ve üretme yeteneklerini bir makine öğrenimi (ML) modeli kullanarak geliştirir.

ML modeli, çok sayıda cümleden oluşan bir veri seti üzerinde eğitilir; böylece niyeti doğru şekilde yorumlayabilir ("Bir toplantı ayarla"), varlıkları tanımlayabilir (örneğin "pazarlama ekibi" ve "yarın saat 15:00") ve uygun bir yanıt oluşturabilir.

11. Diyalog Yöneticisi

NLP sistemlerinde diyalog yönetimi, bir konuşmanın bağlamını takip ederek önceki girdilere dayalı tutarlı yanıtlar verilmesini sağlar.

Örneğin, CMO sabah pazarlama ekibiyle görüşmesi gerektiğini söylediyse, daha sonra ‘O toplantıyı benim için saat 15:00’e ayarla’ diyebilir. Sistem, bunun pazarlama ekibiyle yapılacak bir toplantı olduğunu hatırlayacak ve onaylayacaktır.

NLP'nin Gerçek Hayattaki Örnekleri

Her gün teknoloji kullanıyorsanız, muhtemelen günlük olarak NLP sistemleriyle etkileşime giriyorsunuz. Doğal dil işleme programlarıyla nasıl karşılaşabileceğinize dair bazı yaygın örnekler şunlardır.

Sanal Asistanlar

Muhtemelen şu anda cebinizde: Siri, Alexa ve Google Assistant gibi akıllı asistanlar, sesli komutları anlamak ve yanıtlamak için NLP kullanır.

"Bugün hava nasıl?" diye sorduğunuzda, bir yapay zeka asistanı konuşmanızı işler, niyeti anlar, hava durumu verilerini alır ve ilgili bilgileri size sunar.

Yapay Zekâ Sohbet Botları

Birçok şirket, müşteri taleplerini karşılamak için NLP tabanlı sohbet botları kullanır. Örneğin, bir e-ticaret sitesindeki sohbet botuna "Siparişim nerede?" diye sorduğunuzda, bot sorgunuzu yorumlar, sipariş takibi bilgilerine erişir ve size güncel durumu iletir.

Dil Çevirisi

NLP, çeviri hizmetlerinin temelinde yer alır ve kullanıcıların metin veya konuşmayı bir dilden başka bir dile çevirmesini sağlar.

Bu sistemler, orijinal dilin yapısını ve anlamını analiz eder ve hedef dilde eşdeğer bir metin oluşturur. Yani Google Translate kullandığınızda, bunu NLP'ye borçlusunuz.

Sesli Metin Uygulamaları

Siri veya dikte araçları gibi sesli metin uygulamaları, konuşulan dili NLP kullanarak yazılı metne dönüştürür.

Telefonunuzda sesli yazma kullandığınızda veya bir toplantı kaydını yazıya döktüğünüzde, NLP sesleri kelimelere ayırır, konuşmadaki kalıpları tanır ve doğru metin üretir.

E-posta Spam Filtreleme

Her ne kadar yapay zeka ile ilişkilendirmesek de, e-posta spam filtreleme NLP'nin yaygın bir uygulamasıdır.

NLP sistemleri, e-postaların içeriğini analiz ederek spam veya kimlik avı olduğunu gösteren belirli kalıpları, ifadeleri veya davranışları – örneğin belirli anahtar kelimeler, garip bağlantılar veya tuhaf biçimlendirme – tespit edebilir.

Metin Özetleme ve Üretme

Bu tür araçlar, uzun makale, rapor veya belgeleri daha kısa ve kolay anlaşılır özetlere dönüştürür – ve bunu NLP ile yapar.

Ve ChatGPT çağındaki her öğrenci bir metin üretici kullanmıştır. Bu NLP tabanlı üreticiler, kafiyeli bir dizeden İngilizce bir denemeye, ürün açıklamalarına kadar anlamlı ve tutarlı içerikler oluşturabilir.

Gelecek Ay Bir NLP Sohbet Botu Yayınlayın

Otomasyon, içgörü veya daha iyi müşteri etkileşimi için NLP'den yararlanmak istiyorsanız, şimdi tam zamanı.

Botpress, işletmeler için tasarlanmış, sonsuz şekilde genişletilebilen bir bot oluşturma platformudur. Altyapımız, geliştiricilerin ihtiyaç duyabileceğiniz her türlü yeteneğe sahip sohbet botları ve yapay zeka ajanları oluşturmasını sağlar.

Gelişmiş güvenlik paketimiz, müşteri verilerinin her zaman korunduğunu ve tamamen geliştirme ekibinizin kontrolünde olduğunu garanti eder.

Hemen geliştirmeye başlayın. Ücretsizdir.

Ya da satış ekibimizle iletişime geçin ve daha fazla bilgi alın.

Sıkça Sorulan Sorular

NLP geleneksel kural tabanlı dil işleme yöntemlerinden nasıl farklıdır?

Geleneksel kural tabanlı sistemler, elle yazılmış dilbilgisel kurallara dayanır; bu da onları katı ve bakımı zaman alıcı hale getirir. Buna karşılık, NLP istatistiksel yöntemler ve makine öğrenimi kullanarak dil kalıplarını verilerden öğrenir; böylece daha esnek ve ölçeklenebilir olur.

NLP genel makine öğreniminden nasıl farklıdır?

NLP, makine öğrenimini insan dilini anlamak ve üretmek için uygulayan, yapay zekanın özel bir dalıdır; genel makine öğrenimi ise görüntüler, sayılar veya sinyaller gibi çok daha geniş veri türlerini kapsar.

Alanına özel bir NLP modeli ile genel amaçlı bir model arasındaki fark nedir?

Alanına özel bir NLP modeli, belirli bir alandan (örneğin hukuk veya tıp) alınan metinlerle eğitilir ve böylece özel kelime dağarcığı ve bağlamı daha doğru anlayabilir. Genel amaçlı modeller ise konu çeşitliliğinde daha esnek olsa da, teknik veya niş alanlarda hassasiyetleri düşük olabilir.

Küçük işletmeler NLP teknolojilerinden nasıl faydalanabilir?

Küçük işletmeler, sohbet botlarıyla müşteri hizmetlerini otomatikleştirmek, web sitesi arama işlevini iyileştirmek, müşteri geri bildirimlerinde duygu analizi yapmak ve içerik üretimine destek olmak için NLP kullanabilir; böylece büyük bir teknik ekibe ihtiyaç duymadan operasyonlarını kolaylaştırabilirler.

NLP modellerinde bilinen etik sorunlar veya önyargılar var mı?

Evet, NLP modelleri eğitim verilerinde bulunan önyargıları istemeden öğrenip güçlendirebilir ve bu da adaletsiz veya zararlı çıktılara yol açabilir. Bu nedenle, sorumlu eğitim ve düzenli denetimler önemlidir.