Reports and Data tarafından hazırlanan bir rapora göre, global Natural Language Processing (NLP) pazarının 2028 yılına kadar 44,96 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Verified Market Research ise, 2021’de 3,17 milyar dolar olan Natural Language Processing pazarının 2022’den 2030’a kadar %19,49’luk bir büyüme ile 65,38 milyar dolara ulaşacağını tahmin ediyor. Rakamlardan da anlayabileceğiniz gibi NLP büyük bir pazara sahip.
Peki bu kadar devasa bir pazara sahip olan NLP tam olarak nedir, bu yazımızda size detaylıca anlatacağız.
NLP Nedir?
NLP, bilgisayarların insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve bunlara bağlı yeni çıktılar üretmesini sağlamaya odaklanan bir yapay zeka ve bilgisayar bilimi alanı olan “Natural Language Processing – Doğal Dil İşleme” anlamına gelir. NLP’nin amacı, metin ve konuşma gibi büyük miktarda doğal dil verisini işleyip analiz edebilen ve duygu analizi, makine çevirisi, metin özetleme ve adlandırılmış varlık tanıma gibi görevleri gerçekleştirebilen algoritma ve modeller tasarlamaktır.
NLP, insan dilini insan beynini taklit edecek şekilde işleyebilen ve anlayabilen modeller oluşturmak için dilbilim, bilgisayar bilimi ve bilişsel psikoloji dahil olmak üzere çeşitli disiplinlerden yararlanır.
NLP’nin Kullanım Amacı Nedir?
NLP’yi kullanmanın amacı, bilgisayarların görevleri tamamlamak için diğer insanlarla kendi dillerinde iletişim kurmasını mümkün kılmaktır. Doğal dil işleme, bilgisayarların farklı erişim noktalarındaki duyguları ölçmesine ve belirlemesine yardımcı olur.
Doğal dil işlemenin temel özelliklerinden bazıları indeksleme, kategorilere ayırma, metin konuşması, makine çevirisi, konuşmayı metne dönüştürme ve belge özetlemeyi içerir. NLP ayrıca belirli bir metin veya ses verisi içindeki fikirleri ve ruh hallerini tanımlamayı da kapsar.
Doğal Dil İşleme (NLP) Nasıl Çalışır?
Doğal dil işleme (NLP), fonoloji (dildeki sesler arasındaki ilişkiler sisteminin incelenmesi) ve morfoloji (kelime biçimlerinin ve bunların ilişkilerinin incelenmesi) ile ilgilenir ve dili bileşenlerine ayırarak çalışır.
NLP’deki ilk adım, üç düzeyde gerçekleşen metin analitiğini kullanarak metni verilere dönüştürmektir:
Sözdizimi — Verilen metnin gramer bileşenleri nelerdir?
Semantik — Verilen metnin anlamı nedir?
Edimbilim — Metnin amacı nedir?
Bir sonraki aşama, verilerin yapısını ve anlamını analiz etmek için NLP ve doğal dil anlayışını (NLU) kullanmayı içerir. NLP analizine yönelik birkaç yaklaşım aşağıdaki şekildedir:
Dağılımsal Yaklaşım — Bir kelimenin anlamını nasıl kullanıldığına göre belirlemek için makine öğreniminin istatistiksel taktiklerini kullanır; örneğin, konuşmanın bir kısmı etiketleme (bu bir isim mi yoksa fiil mi?) ve semantik ilişki (benzer şekilde kullanılan farklı kelimeler).
Çerçeve Tabanlı Yaklaşım — Cümlelerin sözdizimsel olarak farklı ancak anlamsal olarak aynı olan kısımlarını tanımlamak için veri yapısı (çerçeve) içinde temsil edilen cümlelerin kanonik bir sunumunu kullanır.
Etkileşimli Öğrenme Yaklaşımı — Kullanıcının makineye bir dilin nasıl öğrenileceğini adım adım öğrettiği dinamik ve etkileşimli ortamlar kullanır.
NLP Analizinde Kullanılan 4 Teknik
NLP analizinde yaygın olarak kullanılan dört temel teknik aşağıdaki şekildedir:
1. Sözlüksel Analiz
Sözcüksel analiz, kaynak koddaki harf veya ses akışlarını belirteç adı verilen temel anlam birimlerinde gruplandırır. Bu belirteçler daha sonra bir dil derleyicisi tarafından, bir soruya yanıt veren bir sohbet robotu gibi bilgisayar yönergelerini uygulamak için kullanılır.
2. Sözdizimsel Analiz
Sözdizimsel analiz, bir ayrıştırma algoritması kullanarak dil bilgisi açısından bir cümledeki sözcükleri analiz etme ve ardından sözcükleri aralarındaki ilişkiyi gösterecek şekilde düzenleme işlemidir. Ayrıştırma algoritmaları, sözcükleri daha küçük parçalara ayırır ve ardından bu simge dizilerini, yerleşik dilbilgisi kurallarına uyup uymadıklarını belirlemek için analiz eder.
3. Semantik Analiz
Semantik analiz, sözdizimi aşamasının olası ayrıştırmalarından mantıksal form adı verilen bir cümlenin anlamını elde etmeyi içerir. Farklı kelimeler benzer şekillerde kullanıldığında, kelimeler arasındaki ilişkiyi anlamayı içerir.
4. Pragmatik Analiz
Pragmatik analiz, bağlama dayalı bir cümlenin anlamını keşfetme sürecidir. İnsanların metinden veya insan konuşmasından anlam üretme ve kavrama yollarını anlamaya çalışır. NLP’deki pragmatik analiz, bir bilgisayara farklı gerçek yaşam durumlarında bir cümlenin anlamını anlamayı öğretmektir.
NLP İçin Yaygın Kullanım Örnekleri
NLP’nin en yaygın uygulamalarından bir sohbet robotlarıdır. Bir kullanıcı sorun gidermek veya bir soru sormak için çevrimiçi bir sohbet robotu kullanırsa, bilgisayar bir insanı taklit edecek şekilde yanıt verir. Bazen kullanıcı bir algoritma ile sohbet ettiğini bile bilmez.
Bu chatbot’lar, büyük veri kullanılarak eğitilmiştir. Bilgisayar sistemindeki bir dil işleme katmanı, bir yanıt bulmak için bir bilgi tabanına ve veri depolamaya erişir. Büyük veri ve büyük verinin makine öğrenimiyle entegrasyonu, geliştiricilerin bir sohbet robotu oluşturmasına ve eğitmesine olanak tanır.
Doğal dil işleme, serbest biçimli metni işlemek ve Twitter takipçileri gibi büyük bir sosyal medya kullanıcı grubunun duygularını analiz etmek ve hedef grubun tepkisinin olumsuz, olumlu veya nötr olup olmadığını belirlemek için de kullanılabilir. Süreç “duygu analizi” olarak bilinir ve markalara ve işletmelere hedef kitlenin bir reklama, ürüne, habere vb. nasıl tepki verdiğine dair geniş bir bakış açısı sağlar.
NLP için diğer popüler uygulamalar aşağıdakileri içerir:
- Kişilerin veya şirket adlarının metinsel kaynaklardan çıkarılması.
- Forum tartışmalarını konulara göre gruplama.
- İnsanların bahsettiği ancak tartışmaya katılmadığınız tartışmalar bulma.
NLP ve Büyük Veri
NLP (Doğal Dil İşleme) ve Büyük Veri, genellikle birlikte kullanılan birbiriyle ilişkili ancak farklı iki alandır.
NLP, doğal dili kullanarak bilgisayar ve insanlar arasındaki etkileşimi ele alan yapay zeka ve bilgisayar biliminin bir alt alanıdır. NLP’nin amacı, insan dilini analiz edebilen, anlayabilen ve üretebilen algoritma ve modeller geliştirerek bilgisayarların insanlarla daha doğal ve sezgisel bir şekilde etkileşime girmesini mümkün kılmaktır. NLP, duygu analizi, makine çevirisi ve sohbet botları dahil olmak üzere çeşitli uygulamalarda kullanılır.
“Büyük Veri yani Big Data”, özellikle insan davranışı ve etkileşimleriyle ilgili kalıpları, eğilimleri ve ilişkileri ortaya çıkarmak için hesaplamalı olarak analiz edilebilen son derece büyük veri kümelerini ifade eder. NLP, metin ve konuşma gibi yapılandırılmamış verileri analiz etmek ve bunlardan anlamlı içgörüler çıkarmak için genellikle büyük veri bağlamında kullanılır.
İlgili İçerik: Big Data Nedir? Türleri Nelerdir? Büyük E-Posta Verilerinden Daha Verimli Aksiyonlar Alma
Sosyal medya, web siteleri ve diğer kaynaklar tarafından üretilen artan miktarda metin verisi ile NLP, büyük veri analizi için giderek daha önemli bir araç haline gelmiştir.
Özetle, NLP, insan dili verilerini analiz etmenin ve anlamlandırmanın bir yoludur, oysa büyük veri, üretilen ve toplanan çok büyük miktarda veriyi ifade eder. NLP ve big data, içgörü elde etmek ve tahminlerde bulunmak için büyük miktarlarda yapılandırılmamış metin verilerini analiz etme bağlamında sıklıkla birlikte kullanılır.
E-Posta İletişiminde ve E-Mail Yönetiminde Doğal Dil İşleme (NLP) Rolü
Doğal Dil İşleme (NLP), e-posta iletişiminde ve e-posta yönetiminde çok önemli bir rol oynar. NLP teknolojileri, e-posta iletişimindeki çeşitli görevlerin otomatikleştirilmesine yardımcı olarak süreci daha hızlı, daha verimli ve daha doğru hale getirebilir. NLP’nin e-posta iletişiminde ve e-posta yönetiminde kullanıldığı alanlardan bazıları aşağıdaki şekildedir:
1. İstenmeyen E-posta Filtreleme
NLP algoritmaları, e-posta içeriğini analiz etmek ve istenmeyen e-posta’ları belirlemek için kullanılabilir. Bu sayede istenmeyen e-posta’lar otomatik olarak filtrelenip spam klasörüne gönderilebilir.
İstenmeyen E-Posta Nedir? İstenmeyen Mailleri Engelleme
Spam E-Posta Nedir? Zararlı Maillerden Korunun
Mail Neden Spama Düşer? Önemli Maillerin Spama Düşmesini Engelleme
2. Duyarlılık Analizi
NLP, e-posta’larda ifade edilen duyarlılığı belirlemek için kullanılabilir ve iletilerin tonlarına göre olumlu, olumsuz veya nötr gibi otomatik olarak sınıflandırılmasına olanak tanır.
3. E-Posta Özetleme
NLP algoritmaları, uzun e-posta’ları otomatik olarak özetlemek için kullanılabilir, kilit noktalara kısa bir genel bakış sağlar ve mesajı okuyup anlamak için gereken süreyi azaltır.
4. Otomatik Yanıt Oluşturma
NLP algoritmaları, yaygın e-posta sorgularına otomatik yanıtlar oluşturmak için kullanılabilir.
İlgili İçerik: Otomatik Yanıt Maili Nasıl Yazılır? Ofis Dışında Veya Tatilde Yanıtı Mail Örnekleri
5. E-Posta Kategorizasyonu
NLP algoritmaları, e-posta’ları konu, öncelik veya gönderen gibi içeriklerine göre otomatik olarak kategorize etmek için kullanılabilir. Bu da büyük hacimli gelen e-posta’ların yönetimini kolaylaştırır.
İlgili İçerik: Segmentasyon Nedir? E-Posta Yönetiminde Segmentasyonun Önemi
6. Kişiselleştirme
NLP algoritmaları, alıcının adını veya diğer ilgili bilgileri mesajın metnine otomatik olarak ekleyerek e-posta mesajlarını kişiselleştirmek için kullanılabilir.
İlgili İçerik: E-Posta Pazarlamada Kişiselleştirme
7. Dil Çevirisi
NLP algoritmaları, e-posta’ları bir dilden diğerine çevirmek için kullanılabilir, bu da farklı dilleri konuşan kişilerin etkili bir şekilde iletişim kurmasını kolaylaştırır.
Genel olarak, NLP teknolojileri, e-posta iletişimini ve e-posta yönetimini büyük ölçüde geliştirerek büyük hacimli e-posta’ların işlenmesini daha kolay, daha hızlı ve daha verimli hale getirme potansiyeline sahiptir. Ancak, NLP algoritmalarının mükemmel olmadığını ve her zaman doğru sonuçlar vermeyebileceğini bilmeniz de önemlidir. NLP gelişmeye devam ettikçe, NLP’nin e-posta iletişimi ve e-posta yönetimindeki rolü de muhtemelen artmaya devam edecektir.
NLP İle İlgili En Çok Sorulan Sorular
1. Yaygın olarak kullanılan NLP görevleri nelerdir?
Yaygın olarak kullanılan NLP görevleri arasında metin sınıflandırma, adlandırılmış varlık tanıma, duyarlılık analizi, makine çevirisi, metin oluşturma, soru yanıtlama ve özetleme yer alır.
2. NLP’nin yapay zekanın diğer alanlarıyla nasıl bir ilişkisi vardır?
NLP, özellikle insan dilinin işlenmesine ve analizine odaklanan yapay zekanın bir alt alanıdır. Yapay zekanın bilgisayarlı görü ve konuşma tanıma gibi diğer alanlarıyla olduğu kadar dilbilim, bilişsel bilim ve felsefe ile de yakından ilişkilidir.
3. Bazı yaygın NLP araç ve teknikleri nelerdir?
Bazı yaygın NLP araç ve teknikleri arasında belirteçleştirme, gövde oluşturma, lemmatizasyon, ayrıştırma, duyarlılık analizi, Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER) ve Konuşma Bölümü (POS) etiketleme yer alır. Yaygın NLP görevleri için önceden eğitilmiş model ve araçlar sağlayan NLTK, SpaCy ve Stanford NLP gibi birçok açık kaynaklı NLP kütüphanesi de vardır.
4. NLP’deki zorluklar nelerdir?
NLP; belirsizlik, bağlama bağımlılık ve insan dilinin karmaşıklığı dahil olmak üzere çeşitli zorluklarla karşı karşıyadır. Ayrıca, elde edilmesi pahalı ve zaman alıcı olabilen, büyük miktarlarda yüksek kaliteli açıklamalı eğitim verilerine ihtiyaç duyar. Ek olarak, NLP modelleri genellikle hesaplama açısından yoğundur ve eğitmek için önemli hesaplama kaynakları gerektirebilir.
