NLP nedir?
Doğal dil işleme (NLP), bilgisayarlara insan dilini yorumlama, işleme ve anlama yeteneği veren bir makine öğrenimi teknolojisidir. Günümüzde kuruluşlar; e-postalar, metin mesajları, sosyal medya haber akışları, videolar ve ses dosyaları gibi çeşitli iletişim kanallarından büyük hacimli ses ve metin verilerine sahiptir. Bu verileri otomatik olarak işlemek, mesajdaki niyeti veya duyguyu analiz etmek ve insan iletişimine gerçek zamanlı olarak yanıt vermek için NLP yazılımı kullanırlar.
NLP neden önemlidir?
Doğal dil işleme (NLP), metin ve konuşma verilerini verimli bir şekilde tam olarak analiz etme açısından çok önemlidir. Lehçelerdeki farklılıklar, argo ifadeler ve günlük konuşmalar sıradan olan dil bilgisi düzensizliklerini inceleyebilir.
Şirketler, bu özelliği otomatik hâle getirilmiş çeşitli görevlerde kullanır:
• Büyük belgeleri işlemek, analiz etmek ve arşivlemek
• Müşteri geri bildirimlerini veya çağrı merkezi kayıtlarını analiz etmek
• Otomatik müşteri hizmetleri için chatbotları çalıştırın
• Kim, ne, ne zaman ve nerede gibi soruları yanıtlamak
• Metinleri sınıflandırıp ayıklamak
Müşterilerle daha etkili iletişim kurmak için NLP"yi müşterilere yönelik uygulamalara da entegre edebilirsiniz. Örneğin chatbot'lar, müşteri sorgularını analiz eder ve sıralar, çokça sorulan sorulara otomatik olarak yanıt verir ve karmaşık sorguları müşteri desteğine yönlendirir. Bu otomasyon; maliyetleri azaltmaya, temsilcilerin gereksiz sorgularla zaman kaybetmemelerine ve müşteri memnuniyetini artırmaya yardımcı olur.
İşletmeler için NLP kullanım örnekleri nelerdir?
İşletmeler, operasyonları verimli ve doğru bir şekilde basitleştirmek, otomatikleştirmek ve kolaylaştırmak için doğal dil işleme (NLP) yazılımını ve araçlarını kullanır. Bu kullanım örneklerinden bazılarını aşağıda bulabilirsiniz.
Hassas verilerin düzeltilmesi
Sigorta, hukuk ve sağlık sektörlerindeki işletmeler, tıbbi kayıtlar, finansal veriler ve özel veriler gibi büyük hacimli hassas belgeleri işler, sıralar ve alır. Şirketler, bunları manuel olarak incelemek yerine kimliği tanımlayabilecek bilgileri düzenlemek ve hassas verileri korumak için NLP teknolojisini kullanır. Örneğin Chisel AI, sigorta şirketlerinin Amazon Comprehend ile yapılandırılmamış belgelerden poliçe numaralarını, son kullanma tarihlerini ve diğer kişisel müşteri özelliklerini çıkarmasına yardımcı olur.
Müşteri ilişkileri
NLP teknolojileri, müşterilerle sohbet ederken chatbot'ların ve sesli botların insanlara daha çok benzemesini sağlar. İşletmeler, operasyon maliyetlerini minimumda tutarken müşteri hizmetleri kapasitesini ve kalitesini ölçeklendirmek için chatbot kullanır. Sohbet robotu yazılımı oluşturan PubNub, küresel müşterileri için yerelleştirilmiş sohbet işlevselliği tanıtmak için Amazon Comprehend'i kullanır. T-Mobile, NLP kullanarak müşterilerin kısa mesajlarındaki belirli anahtar kelimeleri belirler ve kişiselleştirilmiş öneriler sunar. Oklahoma State Üniversitesi, makine öğrenimi teknolojisini kullanarak öğrencilerin sorularını yanıtlamak için soru-cevap sohbet robotu çözümü kullanmaktadır.
İş analizi
Pazarlamacılar, müşterilerin bir şirketin ürün veya hizmetlerine karşı neler hissettiklerine dair bilgiye dayalı bir algı kazanmak için Amazon Comprehend ve Amazon Lex gibi NLP araçlarını kullanır. Belirli ifadeleri tarayarak müşterilerin ruh hâlini ve duygularını yazılı geri bildirimlerde ölçebilirler. Örneğin Başarı KPI'sı, işletmelerin duygu analizinde hedeflenen alanlara odaklanmasına ve iletişim merkezlerinin çağrı analizinden eyleme dönüştürülebilir öngörüler elde etmesine yardımcı olan doğal dil işleme çözümleri sağlar.
NLP nasıl çalışır?
Doğal dil işleme (NLP), insan dilini işlemek için hesaplamalı dil bilim, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerini birleştirir.
Hesaplamalı dil bilim
Hesaplamalı dil bilim, bilgisayar ve yazılım araçlarıyla insan dili modellerini anlama ve oluşturmaya yönelik bilimdir. Araştırmacılar, makinelerin diyaloglara dayalı insan dilini anlamasına yardımcı olacak çerçeveler oluşturmak için söz dizimsel ve anlamsal analiz gibi hesaplamalı dil bilim yöntemlerini kullanırlar. Dil çeviri aracı, metin seslendirme sentezleyiciler ve konuşma tanıma yazılımı gibi araçlar, hesaplamalı dil bilime dayanır.
Makine öğrenimi
Makine öğrenimi, bir bilgisayarı örnek verilerle eğiterek verimliliğini artıran bir teknolojidir. İnsan dilinde iğneleyici sözler, metaforlar, cümle yapısındaki çeşitliliklerin yanı sıra insanların öğrenmesinin yıllar aldığı dil bilgisi ve kullanım istisnaları gibi çeşitli özellikler vardır. Programcılar, NLP uygulamalarına bu özellikleri en baştan tanımasını ve doğru bir şekilde anlamasını öğretmek için makine öğrenimi yöntemlerini kullanırlar.
Derin öğrenme
Derin öğrenme, bilgisayarlara insanlar gibi öğrenmeyi ve düşünmeyi öğreten belirli bir makine öğrenimi alanıdır. İnsan beynine benzeyecek şekilde yapılandırılan veri işleme düğümlerinden oluşan bir sinir ağı içerir. Derin öğrenme sayesinde bilgisayarlar, giriş verilerindeki karmaşık kalıpları tanır, sınıflandırır ve ilişkilendirir.
NLP'yi uygulama adımları
Genellikle NLP uygulaması; bulut veri ambarları, anketler, e-postalar veya dahili iş süreci uygulamaları gibi kaynaklardan yapılandırılmamış metin veya konuşma verilerini toplayıp hazırlayarak başlar.
Ön işleme
NLP yazılımı, çeşitli uygulamalar için verileri hazırlamak adına belirteçlere ayırma, kök ayırma, kök çözümleme ve etkisiz kelimelerin kaldırılması gibi ön işleme tekniklerini kullanır.
Bu tekniklerin bir açıklamasını burada bulabilirsiniz:
- Belirteçlere ayırma, bir cümleyi kelime veya ifadelerden oluşan ayrı birimlerine ayırır.
- Kök ayırma ve kök çözümleme, kelimeleri kök formlarına indirger. Örneğin bu süreçler, "başlarken" ifadesini "başla" köküne dönüştürür.
- Etkisiz kelimelerin kaldırılması, bir cümleye önemli anlam katmayan "için" ve "ile" gibi kelimelerin kaldırılmasını sağlar.
Eğitim
Araştırmacılar, sağlanan metin bilgilerine dayalı belirli uygulamaları gerçekleştirmek adına NLP modellerini eğitmek için önceden işlenmiş verileri ve makine öğrenimini kullanırlar. NLP algoritmalarının eğitilmesi, algoritmaların doğruluklarını artırmak için yazılımı büyük veri örnekleriyle beslemeyi gerektirir.
Dağıtım ve çıkarım
Makine öğrenimi uzmanları, daha sonra modeli mevcut bir üretim ortamına dağıtır veya entegre ederler. NLP modeli, girdi alır ve tasarlandığı özel kullanım örneği için bir çıktı tahmini yapar. NLP uygulamasını canlı veriler üzerinde çalıştırabilir ve gerekli çıktıyı elde edebilirsiniz.
NLP görevleri nelerdir?
Doğal dil işleme (NLP) teknikleri veya NLP görevleri, insan metnini veya konuşmasını bilgisayar programlarının kolayca anlayabileceği daha küçük parçalara ayırır. NLP'deki yaygın metin işleme ve analiz özellikleri aşağıda belirtilmiştir.
Cümle öğelerini etiketleme
Bu, NLP yazılımının her kelimeyi bir cümlede isimler, fiiller, sıfatlar veya zarflar gibi bağlamsal kullanımlara göre etiketlediği bir süreçtir. Bilgisayarın kelimelerin birbirleriyle nasıl anlamlı ilişkiler oluşturduğunu anlamasına yardımcı olur.
Kelime anlam ayrımı
Bazı kelimeler, farklı senaryolarda kullanıldığında farklı anlamlara sahip olabilir. Örneğin, "çay" kelimesi aşağıdaki cümlelerde farklı şeyler ifade eder:
- Sabah kahvaltısında çay içmeyi severim.
- Evin önünden akan çayın suyu çok soğuktu.
Kelime anlam ayrımı sayesinde NLP yazılımı, dil modelini eğiterek veya sözlük tanımlarına atıfta bulunarak bir kelimenin amaçlanan anlamını belirler.
Konuşma tanıma
Konuşma tanıma, ses verilerini metne dönüştürür. Süreç, kelimeleri daha küçük parçalara ayırmayı ve aksan, yuvarlayarak konuşma, tonlama ve günlük konuşmalarda kullanılan standart dışı dil bilgisini anlamayı içerir. Konuşma tanımanın önemli bir uygulaması, Amazon Transcribe gibi konuşmayı metne dönüştürme hizmetleri kullanarak yapılabilen transkripsiyondur.
Makine çevirisi
Makine çevirisi yazılımı, bağlamsal doğruluğu muhafaza ederken metin veya konuşmayı bir dilden başka bir dile dönüştürmek için doğal dil işlemeyi kullanır. Makine çevirisini destekleyen AWS hizmeti Amazon Translate'tir.
Adlandırılmış varlık tanıma
Bu süreç; insanlar, yerler, etkinlikler, şirketler ve daha fazlası için benzersiz isimler tanımlar. NLP yazılımı, bir cümledeki farklı varlıklar arasındaki ilişkiyi belirlemek için adlandırılmış varlık tanımayı kullanır.
Aşağıdaki örneği düşünün: "Jane Fransa'ya tatile gitti ve kendisini yerel mutfaklarla şımarttı".
NLP yazılımı, "Jane" ve "Fransa" kelimelerini cümle içindeki özel varlıklar olarak seçer. Bu, eş referans çözümü ile daha da genişletilebilir ve aynı varlığı tanımlamak için farklı kelimelerin kullanılıp kullanılmadığını belirler. Yukarıdaki örnekte hem "Jane" hem de "kendini" kelimeleri aynı kişiyi ifade etmektedir.
Duygu analizi
Duygu analizi, metinsel verilerle iletilen duyguyu yorumlamaya yönelik yapay zeka tabanlı bir yaklaşımdır. NLP yazılımı; memnuniyetsizlik, mutluluk, şüphe, pişmanlık ve başka gizli duygular gösteren kelimeler veya ifadeler için metni analiz eder.
Doğal dil işleme yaklaşımları nelerdir?
Doğal dil işlemede (NLP) aşağıda genel yaklaşımlardan bazılarını kullanıyoruz.
Denetimli NLP
Denetimli NLP yöntemleri, yazılımı bir dizi etiketli veya bilinen girdi ve çıktı ile eğitir. Program, ilk önce büyük miktarda bilinen veriyi işler ve bilinmeyen herhangi bir girdiden doğru çıktının nasıl üretileceğini öğrenir. Örneğin şirketler, belgeleri belirli etiketlere göre kategorize etmek için NLP araçlarını eğitir.
Denetimsiz NLP
Denetimsiz NLP, etiketlenmemiş bir girdi beslendiğinde oluşan modeli tahmin etmek için istatistiksel bir dil modeli kullanır. Örneğin metin mesajlaşmadaki otomatik tamamlama özelliği, kullanıcının yanıtını izleyerek cümle için anlamlı olan ilgili kelimeleri önerir.
Doğal dil anlama
Doğal dil anlama (NLU), cümlelerin ardındaki anlamı analiz etmeye odaklanan bir NLP alt kümesidir. NLU, yazılımın farklı cümlelerde benzer anlamlar bulmasına veya farklı anlamlara sahip kelimeleri işlemesine olanak tanır.
Doğal dil üretimi
Doğal dil üretimi (NLG), insanların belirli anahtar kelimelere veya konulara dayalı olarak yaptığı gibi konuşma metinleri üretmeye odaklanır. Örneğin NLG özelliklerine sahip akıllı bir sohbet robotu, müşterilerle müşteri destek personelininkine benzer şekillerde sohbet edebilir.
AWS, NLP görevleriniz konusunda nasıl yardımcı olabilir?
AWS, tüm uzmanlık düzeylerinden müşterilere yönelik olarak en geniş ve en eksiksiz yapay zeka ve makine öğrenimi (AI/ML) hizmetleri kümesini sağlar. Bu hizmetler kapsamlı bir veri kaynağı kümesine bağlıdır.
ML becerisine sahip olmayan, daha hızlı pazarlama süresine ihtiyaç duyan veya mevcut bir sürece ya da bir uygulamaya zeka eklemek isteyen müşteriler için AWS, çeşitli ML tabanlı dil hizmetleri sunar. Bunlar, şirketlerin konuşma, deşifre, çeviri, metin analizi ve sohbet robotu işlevi için önceden eğitilmiş API'ler aracılığıyla yapay zeka uygulamalarına kolayca zeka eklemelerine olanak tanır.
AWS ML tabanlı dil hizmetlerinin bir listesi aşağıda verilmiştir:
- Amazon Comprehend, metindeki öngörüleri ve ilişkileri keşfetmeye yardımcı olur
- Amazon Transcribe, otomatik konuşma tanıma gerçekleştirir
- Amazon Translate, metni akıcı bir şekilde çevirir
- Amazon Polly, metni kulağa doğal gelen konuşmaya dönüştürür
- Amazon Lex, müşterilerle etkileşim kuracak sohbet robotları oluşturmaya yardımcı olur
- Amazon Kendra, kullanıcıların aradığı içerikleri hızlı bir şekilde bulması için kurumsal sistemlere yönelik akıllı bir arama yapar
İşletmeleri genelinde standart bir doğal dil işleme (NLP) çözümü oluşturmak isteyen müşterilerimiz Amazon SageMaker'ı düşünebilir. Amazon SageMaker, veri hazırlamayı ve iş analistlerine yönelik kodsuz teklifler de dahil tam olarak yönetilen altyapı, araçlar ve iş akışlarıyla her türlü kullanım örneği için makine öğrenimi modelleri oluşturmayı, eğitmeyi ve dağıtmayı kolaylaştırır.
Amazon SageMaker'da Hugging Face ile, Dönüştürücüler olarak bilinen doğal dil işleme modellerinin açık kaynaklı bir sağlayıcısı olan Hugging Face'in önceden eğitilmiş modellerini dağıtabilir ve ince ayar yapabilirsiniz. Bu sayede bu NLP modellerini kurmak ve kullanmak için harcanan zamanı haftalardan dakikalara kadar indirebilirsiniz.
Hemen bir AWS hesabı oluşturarak NLP'yi kullanmaya başlayın.
