Doğal Dil İşleme: Nedir ve Neden Önemlidir

İnsan dillerini işleme ve üretme yeteneği, herhangi bir bilgisayara sadece bir makineden daha fazlası olma gücü verir; çünkü engelleri yıkar, insan-bilgisayar etkileşimlerini basitleştirir, yeni diller için çok sayıda fırsat sunar. bilgisayar sistemler ve güçlendirmeler verimlilik.

Bu blog post, doğal dil işlemenin size ve işletmenize nasıl fayda sağlayabileceğini anlamak için araştırıyor.

Doğal Dil İşleme nedir?

NLP olarak da adlandırılan Doğal Dil İşleme, bilgisayar bilimi ve dilbilimin bir alt alanıdır. Bilgisayarlara insan dillerini anlama, yorumlama ve üretme yeteneğini sağlamayı amaçlamaktadır.

Dil, insan etkileşimlerinin merkezinde yer alır ve NLP, insanları bilgisayarlara metin, konuşma ve hatta işaret dili de dahil olmak üzere en doğal şekilde bağlayan köprüdür.

Doğal dil işlemenin tarihi 1950'li yılların başlarına kadar uzanmaktadır. Georgetown-IBM deneyi 1954'te 60'tan fazla Rusça cümleyi otomatik olarak İngilizce'ye çevirdi. Gelişmeler yüzyılın sonlarına doğru devam etti ancak bu sistemlerin çoğunda elle yazılmış kurallar kullanıldı.

Ancak 1980'lerin sonlarından itibaren İstatistiksel NLP giderek artan ve ucuzlayan işlem gücünden doğdu. İstatistiksel modelleri ve makine öğrenimi tekniklerini kullandı. paralel gövde Büyük veri kümelerinden kalıpları, ilişkileri ve olasılıkları keşfetmek. Ancak 2000'li yılların başında sinir ağları, çok daha iyi performansları nedeniyle tercih edilen makine yöntemleri haline geldi.

Günümüzde doğal dil işleme için farklı türde sinir ağları kullanılmaktadır. Onlar içerir:

Trafo modelleri
BERT (Transformatörlerden Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri)
CNN (Evrişimli Sinir Ağları)
RNN'ler (Tekrarlayan Sinir Ağları)
LSTM'ler (Uzun Kısa Süreli Bellek) ağları.

Modeller, metin oluşturma, dil anlama, konuşma tanıma, çeviri vb. gibi gerekli çıktıları üretmek için girdi verilerine çeşitli görevler ve alt görevler uygular.

NLP Neden Önemlidir?

NLP'nin uygulamaları çok geniştir ve gelişmeye devam etmektedir. Bu, onu birçok endüstri ve kullanım için önemli bir teknoloji haline getirir. İşte birkaç örnek:

Makine Çevirisi: NLP, bir dilden diğerine inanılmaz bir hassasiyet ve gramer bütünlüğü ile çeviri yapmak için uygulanıyor.
Sanal Asistanlar: NLP, müşteri hizmetleri sağlamaktan birçok soruyu yanıtlamaya, arkadaşlık sunmaya ve görevleri sesli komutlarla yürütmeye kadar çalışanların üretkenliğini artırmaya ve birçok kişinin yaşam kalitesini yükseltmeye yardımcı oluyor.
Metin Analizi ve Özetler: NLP, büyük belgelerden önemli bilgilerin etkileyici bir hızla çıkarılmasını kolaylaştırır. Belgeleri, metinleri, e-postaları veya web sayfalarını herhangi bir insanın yapabileceğinden daha hızlı özetlemeye yardımcı olur.
Duygu analizi: İşletmeler, bir metin veya belgede ifade edilen duygu ve düşünceleri anlayarak pazar araştırması için değerli bilgiler elde edebilir, sosyal medya izleme ve gelecekteki pazarlama kampanyaları.

Doğal Dil İşleme Nasıl Çalışır?

Doğal dil işleme, önceden tanımlanmış kurallara dayanan kurallara dayalı yaklaşımlardan kalıplarını etiketli eğitim verilerinden öğrenen istatistiksel modellere kadar değişebilen çeşitli teknikler kullanarak dil bilimi ve bilgisayar biliminin gücünü birleştirerek bilgisayarların insan dilini anlamasını ve yorumlamasını sağlamaya odaklanır. ve metindeki daha karmaşık kalıpları tanımlamak ve kategorize etmek için sinir ağlarını kullanan daha modern derin öğrenme modelleri.

Farklı sistemlerin NLP uygulamaları farklılık gösterse de, farklı adımları içeren genel bir süreç aşağıdaki gibidir:

Metin Ön İşleme: Bu, diğer tüm çalışmaların başlamasından önceki ilk aşamadır. İlk olarak metnin gövdesi tek tek kelimelere veya simge adı verilen ifadeler gibi daha küçük birimlere bölünür. Bu sürecin kendisine tokenizasyon denir ve etkili düzenleme ve işlemeye yardımcı olur. Diğer ön işleme görevleri arasında tekdüzelik sağlamak için tüm metnin küçük harflere dönüştürüldüğü küçük harf kullanımı ve anlama çok az katkıda bulunan engellenen sözcüklerin kaldırılması yer alır.
Konuşma Parçası Etiketleme: Bu adım, yukarıdaki 1. adımda türetilen belirteçlerin her birine gramer etiketlerinin atanmasını içerir. Dil bilgisi etiketleri isimleri, fiilleri, sıfatları ve zarfları içerir. Bu adım, giriş metninin sözdizimsel yapısının anlaşılmasına yardımcı olur.
Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER): Adlandırılmış varlık, kişilerin veya yerlerin adları, bir kuruluşun adresi, bir arabanın modeli vb. gibi bilgileri içerir. Bu adım, metinde adı geçen varlıkların tanımlanmasını ve sınıflandırılmasını içerir. Buradaki amaç, metnin daha iyi anlaşılmasına yardımcı olacak muhtemelen önemli bilgilerin çıkarılmasıdır.
Ayrıştırma ve Sözdizimi Analizi: Burada, kelimeler ve ifadeler arasındaki ilişkileri anlamaya çalışmak için metin içindeki cümlelerin gramer yapısını analiz edersiniz. Bu adımın amacı metnin anlamını ve bağlamını anlamaktır.
Duygu Analizi: Duygu analizi ile metinde ifade edilen fikir(ler)i kavramaya çalışırsınız. Duygular olumlu, olumsuz veya tarafsız olabilir ve belirli bir konuya yönelik genel tutum veya görüşlerin daha iyi bir resmini çizmeye yardımcı olur.
Dil Modelleme: Bu süreç, dil verilerindeki kalıpları ve ilişkileri yakalayan istatistiksel veya makine öğrenimi modelleri oluşturmayı içerir. Bu modeller dil oluşturma, makine çevirisi veya metin özetleme gibi görevleri mümkün kılar.
Çıktı Üretimi: Son kısım kullanıcıya bir çıktının üretilmesidir. Bu, dil çevirisi ve metin özetleme gibi görevler için gereklidir.

Daha Fazla Doğal Dil İşleme Görevi

Yukarıda listelenen işlem adımlarının yanı sıra, doğal dil işlemede istenen sonuçları elde etmek için birçok başka görev sıklıkla kullanılır. İşte daha popüler olanlardan bazıları.

OCR: OCR, Optik Karakter Tanıma anlamına gelir ve resimleri dijital verilere dönüştürmek için kullanılan bir teknolojidir. Örneğin bir faturayı veya makbuzu tarayıp içindeki rakamları çıkarmak ve şirketinizin veri tabanına kaydetmek istediğinizde OCR özelliğine sahip bir yazılım programı kullanacaksınız. Ancak OCR teknolojisinin kelime doğruluğu, bağlam ve anlamsal anlama gibi bazı sınırları vardır. Ancak NLP'nin eklenmesiyle OCR programları, daha bağlamsal anlayış, eyleme dönüştürülebilir içgörüler, gelişmiş doğruluk ve kategorilerle daha iyi çıktılar üretebilir.
Konuşma Tanıma: Dijital transkripsiyon hizmetlerinden sesli asistanlara ve sesle etkinleştirilen cihazlara kadar konuşma tanımanın kullanım alanları çoktur. Bununla birlikte, sesli konuşmanın basit bir şekilde tanınması, bağlam ve duygu analizinden elde edilen ek bilgiler olmadan pek işe yaramaz. NLP ayrıca, daha fazla üretkenlik için diğer makinelere beslenebilecek ses girişlerinden bir metin çıkışı sağlayarak konuşma tanıma teknolojisini çok kullanışlı hale getirir.
Text-to-Speech: Yazılı metnin sesli konuşmaya dönüştürülmesi; çoğunlukla sohbet robotlarına ve sanal asistanlara insan benzeri bir duyulabilir ses vermek için kullanılır. İlk uygulamalarda monoton sesler olmasına rağmen, daha modern konuşma metni gibi sistemler Onbir laboratuvar O kadar iyi hale geldiler ki çıktılarını orijinal sesten zar zor ayırt edebiliyorsunuz.
Doğal Dil Anlayışı: Bu, herhangi bir veri kümesinden makul anlam çıkarma sürecidir. Doğal dil anlama, adlandırılmış varlık tanımadan sözdizimi ve dilbilgisi analizine, anlamsal analize ve farklı makine öğrenimi algoritmalarına kadar metnin anlaşılmasını ve yorumlanmasını geliştirebilecek her türlü görevi içerir.
Doğal Dil Üretimi: En çok bilinen görevlerden biridir. Burada veriler, herhangi bir insanın bir hikaye anlatarak veya bir şeyleri açıklayarak anlayabileceği kelimelere dönüştürülür. Chatbotların ilginç sohbetler oluşturmak için kullandığı şey budur. Doğal dil üretmenin bir başka türü de, bir girdi metninin tamamen farklı bir metne dönüştürüldüğü metinden metne üretmedir. Bu yöntem özetlemelerde, çevirilerde ve yeniden ifade etme botlarında bulunur.
Adlandırılmış Varlık Tanıma: NER veya Adlandırılmış Varlık Tanıma, öğelerin veya varlıkların önceden tanımlanmış kategorilere göre tanımlanmasını ve sınıflandırılmasını içeren bir bilgi çıkarma alt görevidir. Dolayısıyla NER, makinenin bir metin veya belgedeki kişi, araba veya yer gibi belirli varlıkları tanımasına yardımcı olarak anlamlı bilgilerin çıkarılmasını geliştirir.
Duygu Analizi: Bu, metin verilerinden duyguları ve kişisel görüşleri çıkarmaya ve anlamaya çalışan doğal dil işlemenin bir başka alt alanıdır. Bu yetenek, makinelerin alaycılık, kültürel farklılıklar ve olumlu, olumsuz ve tarafsız duygular gibi duyguları ölçerek insan iletişiminin karmaşıklığını daha iyi yönetmesini sağlar. İşletmeler bunu pazar araştırması, marka izleme, müşteri desteği ve sosyal medya analizi için kullanıyor.
Toksisite Sınıflandırması: Bir forumda veya sosyal medyada nefret söylemi paylaştığınızda ve moderatör bot bunu otomatik olarak işaretlediğinde, bir toksisite sınıflandırmasına yakalanmışsınız demektir. AI modeli. Bu sistemler, metin verilerindeki hakaret, tehdit ve nefret söylemi gibi zararlı içerikleri otomatik olarak tanımlamak ve sınıflandırmak için NLP kullanan makine öğrenimi ve çeşitli algoritmalarla eğitilmiştir.
Özetleme: NLP, yapay zeka modellerinin, bir insanın çok daha fazla zaman harcayacağı büyük miktarda bilgiyi hızlı bir şekilde okumasını mümkün kılar. Daha sonra bu metnin en önemli kısımlarını belirleyin ve tutarlı bir biçimde sunun. Bu, kullanıcının zamandan ve emekten tasarruf etmesini sağlar, anlayışı artırır ve karar verme sürecini geliştirir.
Ruh hali: Kelimeleri kök tabanlarına indirgeyen bir ön işleme yöntemi. Metnin daha iyi anlaşılmasına yardımcı olur.

Gerçek Dünyadaki NLP Uygulamaları

Burada doğal dil işleme ve ilgili teknolojilerin gerçek dünyadaki farklı uygulamalarının bir listesi bulunmaktadır.

Chatbot'lar şunun gibi: ChatGPT.
İngilizceden Almancaya veya Rusçadan Fransızcaya AI çevirmenleri gibi çevirmenler.
Apple'ın Siri'si gibi sanal asistanlar, Amazon'un Alexave OpenAI'nin ChatGPT'si.
Otomatik düzeltme sistemleri gibi Grammarly.
Arama motorları sevmek sen.com.
ChatGPT'den alabileceğiniz gibi metin özetleme.

NLP'deki Zorluklar

Doğal dil işleme birçok alanda önemli ilerlemeler kaydetmiş olsa da teknolojinin karşı karşıya olduğu sorunlar hala mevcut. İşte önemli olanlardan bazıları:

Belirsizlik ve Bağlam: İnsan dilleri karmaşıktır ve doğası gereği belirsizdir. Bu nedenle, makinelerin her durumda insan iletişimini tamamen kavraması zorlu bir görev olmaya devam ediyor.
Veri ve Model Sapması: Yapay zeka sistemleri, eğitildikleri verilere dayalı olarak genellikle önyargılıdır. Yani bir model ne kadar iyi olursa olsun her zaman bir miktar önyargı vardır ve bu da etik kaygılar yaratır.
Sebep Eksikliği: Makineler aynı zamanda insanlara doğal olarak gelen sağduyu ve muhakemeye de sahip değildir ve bunları bir sisteme uygulamak da aynı derecede zor bir iş olabilir.

NLP Öğrenmeye Yönelik Kaynaklar

Stanford NLP Grubu: https://nlp.stanford.edu/
Coursera: https://www.coursera.org/
DeepLearning.ai: https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/
Hızlı Veri Bilim: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
: https://www.kaggle.com/
Hızlı Veri Bilimi: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
Doğal Dil Araç Seti: https://www.nltk.org/
Sarılma Yüzü: https://huggingface.co/
Vikipedi: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
Makine Öğrenimi Ustalığı: https://machinelearningmastery.com/
Harika NLP: https://github.com/keon/awesome-nlp
Amazon Anlayın: https://aws.amazon.com/comprehend/
Google Bulut Doğal Dili: https://cloud.google.com/natural-language
Spacy: https://spacy.io/

Sonuç

Doğal dil işleme, makinelerin onlarca yıl önce düşünülemez olan şeyleri yapmasına olanak tanıyan büyüleyici bir yapay zeka alanıdır. Bu teknoloji bilgisayar uygulamaları alanını genişletti ve yeni pazarlar yaratıyor.

NLP'ye başlamanıza yardımcı olacak birçok farklı yeteneği, gerçek dünya uygulamalarını ve mevcut araçları gördünüz. Ancak sizin ve işletmenizin potansiyelini ortaya çıkaracak akıllı sistemler geliştirirken bunlardan yararlanmanın yollarını bulmak size kalmıştır.