Doğal Dil İşleme (NLP)

Doğal Dil İşleme (NLP), yapay zekanın (YZ) bilgisayarlar ile insanlar arasındaki etkileşime odaklanan bir alt alanıdır. NLP’nin amacı, bilgisayarların insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve anlamlı, faydalı bir biçimde üretmesini sağlamaktır. NLP, insan dilinin kural tabanlı modellenmesi olan hesaplamalı dilbilimini; makine öğrenimi, istatistiksel ve derin öğrenme modelleriyle birleştirir.

Doğal Dil İşleme (NLP)’nin Temel Yönleri

1. Metin İşleme ve Ön İşleme

• Tokenizasyon: Metni kelime veya cümle gibi daha küçük birimlere ayırmak.
• Kök Bulma ve Lemmatizasyon: Kelimeleri kök formlarına indirgemek.
• Stopword Kaldırma: Anlam açısından önemli olmayan yaygın kelimeleri filtrelemek.
• Metin Normalizasyonu: Metni küçük harfe çevirme, noktalama işaretlerini kaldırma ve yazım hatalarını düzeltme gibi işlemlerle standartlaştırmak.

2. Sözdizimi ve Ayrıştırma

• Dilbilgisel Etiketleme (POS Tagging): Bir cümledeki her kelimeye isim, fiil, sıfat gibi dilbilgisel roller atamak.
• Bağımlılık Ayrıştırması: Bir cümlenin dilbilgisel yapısını analiz ederek kelimeler arasındaki ilişkileri belirlemek.
• Bileşen Ayrıştırması: Bir cümleyi bileşenlerine veya öbeklerine ayırmak.

3. Anlamsal Analiz

• Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER: NLP’de metindeki varlıkları tanımlamak ve sınıflandırmak için kullanılan temel bir YZ aracıdır, veri analizini geliştirir.): Metindeki özel isimleri tanımlamak ve sınıflandırmak.
• Duygu Analizi: Bir metinde ifade edilen duyguyu belirlemek.
• Anlam Belirsizliği Giderme: Bir kelimenin anlamını, bağlamına göre belirlemek.
• Makine Çevirisi: Metni bir dilden başka bir dile çevirmek.

4. Bağlam ve Söylem Analizi

• Çekirdek Referans Çözümü: Farklı kelimelerin aynı varlığa atıfta bulunup bulunmadığını belirlemek.
• Söylem Analizi: Metnin daha geniş bağlamına göre yapısını ve anlamını anlamak.

Doğal Dil İşleme Nasıl Çalışır?

NLP, ham metni makinelerin anlayabileceği ve üzerinde işlem yapabileceği anlamlı verilere dönüştürmek için bir dizi aşamadan geçer. Temel aşamalar şunlardır:

Veri Ön İşleme

Bu ilk aşamada, metin verisi analiz için temizlenir ve hazırlanır. Kullanılan teknikler arasında tokenizasyon, kök bulma, lemmatizasyon ve stopword kaldırma bulunur.

Algoritma Geliştirme

Bu aşamada, metin verisini modellemek için çeşitli makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmaları uygulanır. Algoritmalar, görevin karmaşıklığına bağlı olarak kural tabanlı, istatistiksel veya sinir ağı tabanlı olabilir.

Doğal Dil İşleme (NLP) Uygulamaları

NLP, birçok sektörde geniş bir uygulama alanına sahiptir. Bazı önemli örnekler şunlardır:

• Chatbotlar ve Sanal Asistanlar: NLP, Siri, Alexa ve Google Assistant gibi akıllı ajanların çalışmasını sağlar.
• Metin Çevirisi: Google Translate gibi hizmetler, diller arasında metin çevirmek için NLP kullanır.
• Duygu Analizi: Müşteri yorumları ve geri bildirimlerdeki duyguyu analiz etmek için kullanılır.
• Ses Tanıma: Konuşulan dili metne dönüştürmek için, örneğin konuşmadan metne uygulamalarında kullanılır.
• İçerik Özetleme: Büyük belgelerin özetlerini otomatik olarak oluşturmak için kullanılır.