Doğal Dil İşleme (NLP) Nedir?

Doğal dil işleme, metin ve ses verilerini anlayan ve bunlara yanıt veren ve kendi metin veya konuşmasıyla  insanların yaptığı gibi yanıt veren makineler oluşturmaya çalışır.

Doğal dil işleme dediğimiz şey aslında insanların iletişim için kullandığı dilin bilgisayarlar tarafından işlenmesi çalışmaları oluyor.

Doğal dil işleme nedir?

Doğal dil işleme (NLP), bilgisayar bilimini ve daha çok yapay zeka veya yapay zekanın  dallarını ifade eder. Bilgisayarlara, metni ve söylenen kelimeleri insanların yapabildiği gibi anlama yeteneği kazandırmakla ilgilidir.

NLP, hesaplamalı dilbilimini (insan dilinin kural tabanlı modellemesi) istatistiksel, makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleriyle birleştirir. Bu teknolojiler birlikte, bilgisayarların insan dilini metin veya ses verileri biçiminde işlemesine ve konuşmacının veya yazarın niyet ve duyarlılığıyla tam anlamını ‘anlamasına’ olanak tanır.

NLP, metni bir dilden diğerine çeviren, sözlü komutlara yanıt veren ve büyük hacimli metinleri gerçek zamanlı olarak bile hızla özetleyen bilgisayar programlarını çalıştırır. Sesle çalışan GPS sistemleri, dijital asistanlar, konuşmadan metne dikte yazılımı, müşteri hizmetleri sohbet robotları ve diğer tüketici kolaylıkları biçiminde NLP ile etkileşime girmiş olma ihtimaliniz yüksek.

NLP Nerede Kullanılır?

• İstenmeyen posta algılama
• Makine çevirisi
• Chat Bot
• Sosyal medya duyarlılık analizi
• Metin özetleme
• Arama motorları
• Otomatik çeviri

Siri, Cortana, Alexa gibi asistanlar akla ilk gelen NLP örnekleri

Çalışma Seviyeleri

Doğal dil işleme alanları girdilere göre ikiye ayrılır:

• Text(Yazılı)
• Speech(Ses)

Lexical(Morphological-Sözcüksel): Kelimelerin anlamlarının anlaşılması, kelimenin kökünün eklerinin anlaşılarak kelimenin ne olduğunun anlaşılmasını inceleyen bilim dalıdır.

Syntactic(Sözdizimi): Cümledeki dizim cümledeki kelimelerin nasıl dizildiği durumlarla alakalıdır. Kısaca sözdizimi diyebiliriz.

Semantic(Anlamsal): Anlam bilim olarak geçen cümlelerin anlamlarının anlaşıldığı kısım.

Pragmatics(Discourse-Söylem): Metinden bilgi çıkarma sürecinin bir parçasıdır. Spesifik olarak, bir metin yapısı setini almaya ve gerçek anlamın ne olduğunu bulmaya odaklanan kısımdır.

Saatin var mı sorusuna cevap evet var veya hayır yok gibi cevaplar vermiyoruz yani saatin kaç olduğunu söylenmesi pragmatik analiz kısmı inceler.

İlkokulda kelime fişlerini hatırlayınız. “Ali topu at.” cümlesindeki  “Ali” özel isimdir “top” köktür ve ek alıyor Morphological analiz gibi düşünebiliriz.  Sonra bunların sırası önemli; “Ali” özne , “topu”  nesne, “at” fiil bu tanımlamayı syntactic analiz kısmı inceler.

NLP Görevleri

İnsan dili, metin veya ses verilerinin amaçlanan anlamını doğru bir şekilde belirleyen bir yazılım yazmayı inanılmaz derecede zorlaştıran belirsizliklerle doludur.

Birkaç NLP görevi, insan metnini ve ses verilerini, bilgisayarın dilinin anlamasına yardımcı olacak şekilde görevlere ayırır. Bu görevlerden bazıları şunları içerir:

• Konuşmadan metne olarak da adlandırılan konuşma tanıma, ses verilerini güvenilir bir şekilde metin verilerine dönüştürme görevidir.
• Kelime anlamındaki belirsizliği giderme , verilen bağlamda en anlamlı olan kelimeyi belirleyen bir anlam bilimsel analiz süreci yoluyla çoklu anlamlara sahip bir kelimenin anlamının seçilmesidir.
• Duygu analizi , metinden öznel nitelikleri (tutumlar ve davranış biçimi, duygular, kafa karışıklığı, şüphe) çıkarmaya çalışır.

İnsanların beynindeki anlamsal yapı yıllar süren bir şekilde oluşuyor ve hepimizin  anlama kapasitesi de farklı şöyle düşünelim;

Chat- Botun her şeyin yapabilmesini düşünebiliyoruz .Mesela herhangi bir boya ustasına yaptığı iş ile ilgili sorular sorsanız işin inceliklerine kadar anlatabilir ve aralıksız konuşabilir Ancak yine aynı kişiye  göğüs cerrahisi ile ilgili bir şey sorsanız 2 -3 cümle söyleyebilir.

Hukuk dökümanları çok farklı çalışma alanları ortaya çıkarıyor çünkü hukuk dökümanlarında tek sayfalık dökümanlar değil yüzlerce sayfayı bulabilen içinde çok karmaşık bilgilerin yer aldığı ve her gün bir avukatın rutin hayatında üzerinde  inceleme yapması gereken  çok yüksek miktarda bir verinin olduğu alandan bahsediyoruz. Yine bu alanda hızlı arama, hızı bilgi çıkarımı,  bilgiye çabuk erişim ve bunun sayesinde  müşterilere daha hızlı hizmet verebilmek üzere kurguların çalışmaları yapılmaktadır.

Benzer şekilde bir şekilde Chat Bot da böyle eğitiliyor ve  öğretiliyor. Tıp için ayrı hukuk alanında ayrı Chat Botlar düşünebiliriz.

Günün birinde bunların hepsini yapabilen ve birleşeceği muhteşem yapay zekalar, Chat botlar hayal ediyoruz. Ama bunları yapmak çok kolay işler değil. Ortada her şeyi bilen bir  insan yok ama görünen şu ki yakın gelecekte veriden öğrenen sistemlerde bilgi dağarcıklarının oluştukları sistemlerin birleşmesi gerekiyor ve geliştirilmesi gerekiyor.