Doğal dil işleme, metin veya ses verilerini anlayan ve bunlara tıpkı insanlar gibi yanıt veren makineler oluşturmaya çalışır. Bu metinde doğal dil işleme nedir, görevleri nelerdir, böyle bir yapay zekânın faydaları nelerdir, hangi alanlarda kullanılır konularında bilgi sahibi olacaksınız.
Doğal Dil İşleme (NLP) Nedir?
Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing, NLP), bilgisayarların insan dilini anlamasına ve yorumlamasını sağlayan bir yapay zekâ alt dalıdır. NLP insan dilini içerdiği duygu ve niyeti de idrak ederek metin ya da ses verisi olarak işler.
Doğal Dil İşleme Nasıl Çalışır?
NLP dilbilim, makine öğrenimi, istatistik gibi birçok bilim dalının bir araya gelmesiyle oluşmuş bir yapay zekâ sistemidir. Ses verilerinin ya da dil girdilerinin gerekli şekilde kullanılması için dönüştürülerek çözümlenmesine olanak sağlar.
Doğal Dil İşlemenin Görevleri
İnsan dili kültürü, jargonu, söz sanatlarını, atasözleri ve deyimleri içerdiğinden kendi içinde karmaşık ve zor bir sistemdir. Her dil yapısının birbirinden ayrı olması diller arasında büyük farklılar doğurur ve diller arası iletişimde belirsizlikler çıkması kaçınılmazdır. Doğal dil işleminin görevi ortaya çıkacak karmaşıklığı çözümlemek ve belirsizliği minimuma indirmektir.
- Konuşma Tanıma: NLP’nin temel görevlerinden biri konuşma tanımadır. Konuşma tanıma ses verilerinin metin formatına dönüştürülmesi işlemidir. Sesli komutlarla çalışan veya sesli soruları yanıtlayan her bir uygulama için konuşma tanıma gereklidir. Ancak konuşma tanımanın sağlıklı bir şekilde gerçekleşmesi ses verisinin kalitesine bağlıdır. İnsanların konuşma tarzındaki farklılık, vurgu ve tonlama, farklı aksan ve ağız, konuşmacının dilbilgisi eksikliği konuşma tanımayı yanıltabilecek etkenlerdendir.
- Cümle Ögelerinin Belirlenmesi: Cümle içinde geçen kelime ya da kelime grubunun cümlenin hangi ögesine bağlı olduğunu ve cümledeki görevini belirler. Örnek verecek olursak kazı kelimesinin ‘Geçen sene aldığı arsayı kazıyor’ cümlesinde yüklem ve fiil olduğu, ‘kaz gölette güneşleniyor’ cümlesinde ise isim ve özne olduğu doğal diş işleme tarafından çözümlenir.
- Kelime Anlam Çözümlemesi: Cümlede kullanılan kelimenin birden çok anlamının olup olmadığını tespit eder ve cümle bağlamına en uygun anlamı seçerek cümleyi çözümler. ‘kutuyu hevessiz bir şekilde açtı’ cümlesinde ‘aç-‘ fiilinin yeme ihtiyacıyla herhangi bir ilgisinin olmadığı doğal diş işleme tarafından belirlenebilir.
- Varlık İsmi Tanımlama: Daha önceden tanımlanmış kelimeleri kategorileştirerek tanımlar. Bir diğer deyişle ‘Kocaeli’ kelimesinin bir şehri atfettiğini bilir ya da ‘Umut’ kelimesinin cümlede insan ismi olarak kullanıldığı belirleyebilir.
- Eş Atıf Çözümlemesi: Metin içinde geçen iki kelimenin aynı varlığa atıfta bulunduğunu belirler. Örnek verecek olursak ‘Ahmet’ isminin geçtiği bir cümlenin ardından ‘o’ kelimesi kullanıldığında, bu kelimenin Ahmet’e atıf yaptığı NLP tarafından belirlenir.
- Duygu Analizi: Metinin içinde bulunan kişiye ait tutumları alay, kinaye, şüphe, gibi üstü kapalı duyguların anlamını belirler.
- Doğal Dil Üretimi: Doğal dil üretimi konuşmayı metne dönüştürmenin tersi olarak, var olan bir bilginin insan diline dönüştürülmesidir.
- Corpus (Derlem) Analizi: Yapılan bir çalışmada elde edilen yeni verilerin daha sonraki çalışmalara yardımcı olması için girdi olarak hazırlar.
- Belge Özeti: Büyük ve kapsamlı metinlerin özetini oluşturur.
Doğal Dil İşleme Neden Önemlidir?
Günümüz teknolojisinin makineleri, birçok alanda insan kapasitesinin çok üstündedir. Yapay zekâ insana kıyasla daha fazla sayıda dili bilebilir ve dinlenme ihtiyacı olmadan dilleri işleyebilir. Bilgisayarlar yardımıyla konuşmalar duyulur, yazılı bir metne dönüştürülür, çözümlenir, yorumlanır. Bu görev bilgisayarlar tarafından üstlenildiğinde süreç önemli bir ölçüde kısalır ve insanın aksine çözümleme ve yorumlanma aşamaları daha tutarlı ve objektif bir şekilde değerlendirilir.
NLP önemini artıran en büyük sebeplerden biri dünya üzerinde yüksek düzeyde işlenmemiş veri bulunmasıdır. Dünyada birçok farklı dil bulunur. Dillerin kendi içlerinde dahi çözümlenmesi için dilbilgisi, terminoloji, argo, jargon gibi birçok karmaşık unsuru düşünmek gerekir. Bunun insan eliyle yapılması çok uzun zaman, çaba yetkinlik ister. Doğal dil işleme bu konuda insandan çok daha bilgili, tutarlı ve hızlıdır.
Doğal Dil İşleme Araçları
Python ve Natural Language Toolkit (NLTK): Python programlama dili çok çeşitli araçlar ve kitaplıklar sağlar. Bunların çoğu, NLP programları oluşturmak için Natural Language Toolkit veya NLTK’da bulunur. Bunlar açık kaynaklı bir kütüphaneler, programlar ve eğitim kaynakları koleksiyonudur. NLP alt görevlerinin çoğu için kitaplıklar içerir.
İstatistiksel NLP: En eski NLP uygulamalarından biridir. Sınırlı NLP görevlerini gerçekleştirebilen kolayca ölçeklenemeyen, elle kodlanmış, kurallara dayalı sistemlerdir. İstatistiksel NLP, kelimelerin nasıl bir arada gruplanma eğiliminde bulunduğunu ve kelimeler arasındaki ilişkiyi açıklar.
Doğal Dil İşleme Kullanım Alanları
- Spam Algılama: Posta algılama sistemleri istenmeyen e-postaları NLP’nin metin sınıflandırma özelliğinden yararlanır. Finansal terimlerin aşırı kullanımı, karakteristik kötü dilbilgisi, tehdit edici dil, uygun olmayan aciliyet, yanlış yazılmış şirket adları ve daha fazlası NLP’nin e-postayı spam olarak algılamasına yardımcı olur.
- Makine Çevirisi: Gerçekten yararlı makine çevirisi, bir dildeki sözcükleri başka bir dildeki sözcüklerle değiştirmekten fazlasını içerir. Etkili çeviri, kaynak dilin anlamını ve tonunu doğru bir şekilde yakalamalı ve erek dilde aynı anlam ve etkiye sahip metne çevirmelidir. NLP bu konuda yararlanılacak en iyi teknolojidir.
- Sanal Temsilciler ve Sohbet Robotları: Apple’ın Siri’si ve Amazon’un Alexa’sı gibi sanal aracılar, sesli komutlardaki kalıpları tanımak için konuşma tanımayı ve uygun eylem veya faydalı yorumlarla yanıt vermek için doğal dil oluşturmayı kullanır. Bunların en iyileri, insan istekleriyle ilgili bağlamsal ipuçlarını tanımayı ve bunları zaman içinde daha iyi yanıtlar veya seçenekler sunmak için kullanmayı da öğrenir.
- Sosyal medya duyarlılık analizi: NLP, sosyal medya kanallarından gizli veri modellerini ortaya çıkarmak için önemli bir iş aracı haline geldi. Duyarlılık analizi, sosyal medya gönderilerindeki, yorum ve yanıtlardaki duyguların çıkarımını yapabilir. Elde edilen veriler ürün tasarımlarında, reklam kampanyalarında ve daha fazlasında kullanabilir.
Kazım Emre Akarsu, 2012 yılından beri Bilgisayar Mühendisi olarak çalışmaktadır. 2017 yılında Mesnet Bilişim Teknolojileri şirketini kurmuş ve Mespact Dijital İmza Uygulaması’nı geliştirmiştir.