Doğal Dil İşleme (NLP)
Doğal Dil İşleme (NLP) Nedir?
Doğal Dil İşleme (NLP), bilgisayarların hem yazılı hem de sözlü insan dilini analiz etmesini ve anlamasını sağlayan bir yapay zeka (AI) alanıdır. Bir kullanıcının Java veya C gibi programlama veya yapay diller yerine bir bilgisayarla doğal konuşmalar yapabilmesi için doğal dilleri oluşturan ve anlayan yazılımlar oluşturmak için formüle edilmiştir.
Doğal Dil İşlemeyi (NLP) Anlama
Doğal Dil İşleme (NLP), teknoloji sektörü için daha büyük bir misyonda, yani dünyanın çalışma şeklini basitleştirmek için yapay zekayı (AI) kullanmak için bir adımdır. Giderek teknoloji konusunda bilgili bir nüfus birbirleriyle ve şirketlerle çevrimiçi etkileşim kurmanın yeni yollarını keşfettikçe, dijital dünyanın birçok şirket için oyunun kurallarını değiştirdiği kanıtlandı.
Sosyal medya, topluluğun anlamını yeniden tanımladı; kripto para birimi dijital ödeme normunu değiştirdi; e-ticaret, kolaylık kelimesinin yeni bir anlamını yarattı ve bulut depolama, kitlelere başka bir veri saklama düzeyi getirdi.
Yapay zeka sayesinde, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi alanlar, tüm olasılıkların bulunduğu bir dünyaya gözler açıyor. Makine öğrenimi, büyük verileri anlamlandırmak için veri analitiğinde giderek daha fazla kullanılmaktadır . Ayrıca, müşterilerle insan konuşmalarını simüle etmek için sohbet robotlarını programlamak için kullanılır. Ancak, makine öğreniminin bu ileri uygulamaları, Doğal Dil İşleme'nin (NLP) doğaçlaması olmadan mümkün olmazdı.
Doğal Dil İşleme Aşamaları (NLP)
NLP, insan veya doğal dilleri ve konuşmayı işlemek için yapay zekayı hesaplamalı dilbilim ve bilgisayar bilimi ile birleştirir. İşlem üç bölüme ayrılabilir. NLP'nin ilk görevi, bilgisayarın aldığı doğal dili anlamaktır. Bilgisayar, doğal dili bir programlama diline dönüştüren bir konuşma tanıma rutini gerçekleştirmek için yerleşik bir istatistiksel model kullanır. Bunu, yakın zamanda duyduğu bir konuşmayı küçük birimlere ayırarak yapar ve ardından bu birimleri önceki bir konuşmadan önceki birimlerle karşılaştırır.
Çıktı veya metin biçimindeki sonuç, en olası söylenen kelimeleri ve cümleleri istatistiksel olarak belirler. Bu ilk görev, konuşmadan metne süreç olarak adlandırılır.
Bir sonraki görev, konuşma bölümü (POS) etiketleme veya kelime kategorisi belirsizliğini giderme olarak adlandırılır. Bu süreç temel olarak kelimeleri gramer formlarında isim, fiil, sıfat, geçmiş zaman vb. olarak tanımlar. bilgisayara kodlanmış bir dizi sözlük kuralı kullanarak. Bu iki işlemi anladıktan sonra, bilgisayar muhtemelen yapılan konuşmanın anlamını şimdi anlamıştır.
Bir NLP tarafından atılan üçüncü adım, metinden konuşmaya dönüştürmedir. Bu aşamada bilgisayar programlama dili kullanıcı için sesli veya metinsel bir formata dönüştürülür. Örneğin, "Google bugün nasıl?" gibi bir soru sorulan bir finans haberleri sohbet robotuna. büyük olasılıkla Google hissesi için çevrimiçi finans sitelerini tarayacak ve yanıt olarak yalnızca fiyat ve hacim gibi bilgileri seçmeye karar verebilir.
Özel Hususlar
NLP, insanları başka bir insanla etkileşime girdiklerine inandırarak bilgisayarları akıllı hale getirmeye çalışır. 1950'de Alan Turing tarafından önerilen Turing testi,. bir bilgisayarın bir insan gibi düşünüp konuşabiliyorsa, insan bir makineyle gerçekten konuştuğunu bilmeden tamamen zeki olabileceğini belirtir.
2014'te bir bilgisayar testi ikna edici bir şekilde geçti - 13 yaşındaki bir çocuğun kişiliğine sahip bir sohbet robotu. Bu, akıllı bir makinenin inşa edilmesinin imkansız olduğu anlamına gelmez, ancak bir bilgisayarın insan gibi düşünmesini veya konuşmasını sağlamanın doğasında var olan zorlukların ana hatlarını verir. Kelimeler farklı bağlamlarda kullanılabildiğinden ve makineler, insanların varlıkları kelimelerle iletmek ve tanımlamak için sahip olduğu gerçek yaşam deneyimine sahip olmadığından, dünyanın bilgisayar programlama dilini tamamen ortadan kaldırması biraz zaman alabilir.
##Öne çıkanlar
Doğal dil işleme (NLP), bilgisayarların insan iletişimini tanımasını ve yanıt vermesini sağlamak için bilgisayar algoritmaları ve yapay zeka kullanır.
Artık çoğu iOS ve Android platformunda bulunan metin okuma uygulamaları ve Amazon Echo (Alexa) veya Google Home gibi akıllı hoparlörler, son birkaç yılda NLP'nin her yerde bulunan örnekleri haline geldi.
Birkaç NLP yöntemi mevcut olsa da, bunlar tipik olarak konuşmayı veya metni ayrı alt birimlere ayırmayı ve ardından bunları geçmiş deneyimlere dayanarak bu birimlerin nasıl bir araya geldiğine dair bir veri tabanıyla karşılaştırmayı içerir.
