İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

Doğal Dil İşleme (NLP) Nedir?

İngilizce: Natural Language Processing

Yayın: · Son güncelleme:

Doğal Dil İşleme (NLP) Nedir? Kısaca

Doğal dil işleme (NLP), bilgisayarların insan dilini yazılı ya da sözlü olarak anlamasını, işlemesini ve üretmesini sağlayan yapay zekâ ve dilbilim alanıdır.

Doğal Dil İşleme nedir?
İçindekiler
  1. Doğal dil işleme ne yapar?
  2. Nasıl çalışır?
  3. Türkçe için özel zorluklar

Doğal dil işleme (NLP, Natural Language Processing), bilgisayarların Türkçe, İngilizce gibi insan dillerini anlamasını ve üretmesini amaçlayan alandır. Bilgisayar bilimi, dilbilim ve makine öğrenmesini bir araya getirir.

Doğal dil işleme ne yapar?

Başlıca NLP görevleri şunlardır:

  • Makine çevirisi: Bir dildeki metni başka bir dile çevirme.
  • Duygu analizi: Bir yorumun olumlu, olumsuz ya da nötr olduğunu belirleme.
  • Metin sınıflandırma: E-postayı spam olarak işaretleme, haberleri konuya göre ayırma.
  • Varlık tanıma: Metindeki kişi, kurum, yer ve tarih adlarını bulma.
  • Özetleme ve soru cevaplama: Uzun metinden kısa özet çıkarma, soruya metinden cevap bulma.
  • Metin üretme: Sohbet botlarının yaptığı gibi yeni metin yazma.

Nasıl çalışır?

Önce metin, modelin işleyebileceği parçalara, yani tokenlere bölünür ve sayısal vektörlere dönüştürülür. Eskiden kurallara ve istatistiksel yöntemlere dayanan NLP, bugün büyük ölçüde transformer tabanlı derin öğrenme modelleriyle yapılıyor. Büyük dil modelleri birçok NLP görevini tek bir modelle yapabiliyor.

Türkçe için özel zorluklar

Türkçe eklemeli bir dildir: "evlerimizden" gibi tek bir kelime çok sayıda ek taşır. Bu, kelime sayısını ve olası biçimleri çoğaltır; modellerin Türkçe metni daha fazla tokene bölmesine yol açabilir. Ayrıca eğitim verisinde Türkçe içerik İngilizceye göre daha azdır. Bu nedenle bir aracın Türkçe başarısını kendi örneklerinle denemek iyi bir fikirdir.

Sıkça Sorulan Sorular

NLP ile büyük dil modeli aynı şey mi?

Hayır. NLP, insan dilini işleyen tüm yöntemlerin genel alanıdır. Büyük dil modelleri ise bu alanda bugün en güçlü araçlardan biridir.

Doğal dil işleme günlük hayatta nerede karşıma çıkar?

Otomatik çeviri, telefondaki klavye tahminleri, sesli asistanlar, müşteri hizmetleri botları ve e-posta spam filtreleri doğal dil işleme kullanır.

İlgili terimler

Büyük Dil Modeli(Large Language Model)Büyük dil modeli (LLM), çok büyük miktarda metinle eğitilen ve bir metnin devamında hangi parçanın geleceğini tahmin ederek yazı üreten yapay zekâ modelidir. Sohbet asistanları, kod yardımcıları ve özetleme araçlarının temelinde bu modeller bulunur.Duygu Analizi(Sentiment Analysis)Duygu analizi (sentiment analysis), bir metinde ifade edilen tutumun olumlu, olumsuz ya da nötr olduğunu, bazen de öfke veya memnuniyet gibi duyguları doğal dil işleme yöntemleriyle otomatik olarak belirleme işlemidir.TokenizerTokenizer, bir metni dil modelinin işleyebileceği token adlı küçük birimlere (kelime, kelime parçası ya da karakter) bölen ve bunları sayısal kimliklere çeviren bileşendir. Her modelin kendine ait bir tokenizer'ı vardır.Sohbet Botu(Chatbot)Sohbet botu (chatbot), kullanıcıyla doğal dilde yazılı ya da sesli konuşma yürüten, soruları cevaplayan ve basit işlemleri yapabilen yazılımdır. Bugün birçoğu büyük dil modelleriyle çalışır.Makine Öğrenmesi(Machine Learning)Makine öğrenmesi, bilgisayarların açıkça programlanmadan, örnek verilerdeki kalıpları öğrenerek tahmin veya karar üretmesini sağlayan yapay zekâ dalıdır.TokenToken, yapay zekâ dil modellerinin metni işlerken kullandığı en küçük birimdir; bir kelime, kelimenin bir parçası ya da bir noktalama işareti olabilir. Modellerin hızı, bağlam penceresi ve kullanım ücretleri genellikle token sayısıyla ölçülür.Derin Öğrenme(Deep Learning)Derin öğrenme, çok sayıda katmandan oluşan yapay sinir ağlarıyla veriden karmaşık kalıpları otomatik olarak öğrenen bir makine öğrenmesi yaklaşımıdır.