Doğal Dil İşleme (NLP) nedir?

Şirketler, aşağıdakiler gibi çeşitli otomatik görevler için doğal dil işlemeyi kullanır:

• Büyük belgeleri işlemek, analiz etmek ve arşivlemek.
• Müşteri geri bildirimlerini veya çağrı merkezi kayıtlarını analiz etmek
• Otomatik müşteri hizmetleri için chatbotlar çalıştırmak
• Kim, ne, ne zaman ve nerede gibi soruları yanıtlamak
• Metinleri sınıflandırıp ayıklamak

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,Success KPI işletmelere duygu analizi konusunda odaklanacakları alanları belirlemelerine yardımcı olan ve çağrı analizlerinden eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmeyi sağlayan doğal dil işleme çözümleri sunar.

Doğal dil işleme (NLP) teknikleri veya NLP görevleri, insan metinlerini ya da konuşmalarını bilgisayar programlarının kolayca anlayabileceği daha küçük parçalara ayırır. NLP'deki yaygın metin işleme ve analiz özellikleri aşağıda belirtilmiştir.

Konuşma parçası 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 anlamı çözümleme

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 anlamı çözümleme ile NLP yazılımı, bir kelimenin amaçlanan anlamını, ya dil modelini eğiterek ya da sözlük tanımlarına başvurarak 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 deşifredir.

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, farklı kelimelerin aynı varlığı tanımlayıp tanımlamadığını belirleyen eş referans çözümlemesi ile daha da geliştirilebilir. Yukarıdaki örnekte hem "Jane" hem de "kendisini” 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.

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

Yapay zeka uzmanları daha sonra modeli dağıtır veya mevcut bir üretim ortamına entegre eder. NLP modeli, girdi alır ve modelin tasarlandığı belirli kullanım senaryosu için bir çıktı tahmin eder. NLP uygulamasını canlı veriler üzerinde çalıştırabilir ve gerekli çıktıyı elde edebilirsiniz.