NLP Uygulamaları
Doğal Dil İşleme (NLP), günümüzde gördüğümüz çeşitli yapay zeka biçimlerini türeten yeni bir teknolojidir ve insanlar ve makineler arasında kesintisiz ve etkileşimli bir arayüz oluşturmak için kullanımı bugünün ve yarının en önemli önceliği olmaya devam edecektir. giderek artan bilişsel uygulamalar. Burada, NLP'nin çok faydalı uygulamalarının bazılarını tartışacağız.
Makine Çevirisi
Bir kaynak dili veya metni başka bir dile çevirme süreci olan makine çevirisi (MT), NLP'nin en önemli uygulamalarından biridir. Aşağıdaki akış şemasının yardımıyla makine çevirisi sürecini anlayabiliriz -
Makine Çeviri Sistemleri Türleri
Farklı türde makine çeviri sistemleri vardır. Farklı türlerin neler olduğunu görelim.
İki Dilli MT Sistemi
İki dilli MT sistemleri, iki belirli dil arasında çeviriler üretir.
Çok Dilli MT Sistemi
Çok dilli MT sistemleri, herhangi bir dil çifti arasında çeviriler üretir. Doğaları gereği tek yönlü veya çift yönlü olabilirler.
Makine Çevirisine Yaklaşımlar (MT)
Şimdi Makine Çevirisine yönelik önemli yaklaşımları öğrenelim. MT'ye yaklaşımlar aşağıdaki gibidir -
Doğrudan MT Yaklaşımı
Daha az popülerdir ancak MT'nin en eski yaklaşımıdır. Bu yaklaşımı kullanan sistemler, SL'yi (kaynak dil) doğrudan TL'ye (hedef dil) çevirebilir. Bu tür sistemler, doğaları gereği iki dilli ve tek yönlüdür.
Interlingua Yaklaşımı
Interlingua yaklaşımını kullanan sistemler, SL'yi Interlingua (IL) adı verilen bir ara dile çevirir ve ardından IL'yi TL'ye çevirir. Interlingua yaklaşımı, aşağıdaki MT piramidinin yardımıyla anlaşılabilir -
Transfer Yaklaşımı
Bu yaklaşımla üç aşama söz konusudur.
İlk aşamada, kaynak dil (SL) metinleri soyut SL odaklı sunumlara dönüştürülür.
İkinci aşamada, SL odaklı temsiller eşdeğer hedef dil (TL) odaklı temsillere dönüştürülür.
Üçüncü aşamada son metin oluşturulur.
Ampirik MT Yaklaşımı
Bu, MT için ortaya çıkan bir yaklaşımdır. Temel olarak, paralel külliyat biçiminde büyük miktarda ham veri kullanır. Ham veriler, metin ve çevirilerinden oluşur. Analoji tabanlı, örnek tabanlı, bellek tabanlı makine çevirisi teknikleri, deneysel MT yaklaşımını kullanır.
Spam ile Mücadele
Bugünlerde en yaygın sorunlardan biri istenmeyen e-postalardır. Bu, Spam filtrelerini daha da önemli hale getirir çünkü bu soruna karşı ilk savunma hattıdır.
Spam filtreleme sistemi, önemli yanlış-pozitif ve yanlış-olumsuz konular dikkate alınarak NLP işlevselliği kullanılarak geliştirilebilir.
Spam filtreleme için mevcut NLP modelleri
Aşağıda, spam filtrelemeye yönelik bazı mevcut NLP modelleri verilmiştir -
N-gram Modelleme
Bir N-Gram modeli, daha uzun bir dizenin N karakterli bir dilimidir. Bu modelde, istenmeyen e-postaların işlenmesi ve tespitinde aynı anda birkaç farklı uzunluktaki N-gram kullanılır.
Kelime Köklendirme
Spam gönderenler, spam e-postaların oluşturucuları, genellikle içeriğe dayalı spam filtrelerini ihlal edebilmeleri için spam'lerinde saldıran kelimelerin bir veya birkaç karakterini değiştirirler. Bu nedenle, e-postadaki kelimelerin veya cümlelerin anlamını anlayamazlarsa içerik tabanlı filtrelerin kullanışlı olmadığını söyleyebiliriz. İstenmeyen posta filtrelemede bu tür sorunları ortadan kaldırmak için, birbirine benzeyen ve aynı sese sahip kelimeleri eşleştirebilen, kurala dayalı bir kelime türetme tekniği geliştirilmiştir.
Bayes Sınıflaması
Bu artık spam filtreleme için yaygın olarak kullanılan bir teknoloji haline geldi. Bir e-postadaki kelimelerin görülme sıklığı, istatistiksel bir teknikte istenmeyen (istenmeyen posta) ve meşru (ham) e-posta iletilerinin bir veritabanındaki tipik oluşumuna karşı ölçülür.
Otomatik Özetleme
Bu dijital çağda en değerli şey veridir ya da bilgi diyebilirsiniz. Bununla birlikte, gerekli miktarda bilginin yanı sıra gerçekten yararlı oluyor muyuz? Cevap 'HAYIR' çünkü bilgi aşırı yüklü ve bilgi ve bilgiye erişimimiz onu anlama kapasitemizi çok aşıyor. Otomatik metin özetlemeye ve bilgiye ciddi bir ihtiyacımız var çünkü internet üzerindeki bilgi seli durmayacak.
Metin özetleme, daha uzun metin belgelerinin kısa ve doğru bir özetini oluşturma tekniği olarak tanımlanabilir. Otomatik metin özetleme, ilgili bilgileri daha kısa sürede almamıza yardımcı olacaktır. Doğal dil işleme (NLP), otomatik bir metin özetlemesi geliştirmede önemli bir rol oynar.
Soru cevaplama
Doğal dil işlemenin (NLP) bir başka ana uygulaması da soru cevaplamadır. Arama motorları dünyanın bilgisini parmaklarımızın ucuna getiriyor, ancak insanoğlunun gönderdiği soruları kendi doğal dillerinde cevaplamaya gelince hala eksik kalıyorlar. Google gibi büyük teknoloji şirketlerimiz de bu yönde çalışıyor.
Soru cevaplama, AI ve NLP alanlarında bir Bilgisayar Bilimleri disiplinidir. İnsanların gönderdiği soruları kendi doğal dillerinde otomatik olarak yanıtlayan bina sistemlerine odaklanır. Doğal dili anlayan bir bilgisayar sistemi, insanlar tarafından yazılan cümleleri dahili bir temsile çevirmek için bir program sisteminin yeteneğine sahiptir, böylece sistem tarafından geçerli cevaplar üretilebilir. Soruların sözdizimi ve anlamsal analizi yapılarak kesin cevaplar oluşturulabilir. Sözcüksel boşluk, belirsizlik ve çok dillilik, iyi bir soru cevaplama sistemi oluşturmada NLP için zorluklardan bazılarıdır.
Duygu Analizi
Doğal dil işlemenin (NLP) bir diğer önemli uygulaması duygu analizidir. Adından da anlaşılacağı gibi, duygu analizi birkaç gönderi arasındaki duyguları tanımlamak için kullanılır. Aynı zamanda duyguların açıkça ifade edilmediği duyguları tanımlamak için de kullanılır. Şirketler, müşterilerinin fikirlerini ve duygularını çevrimiçi olarak tanımlamak için bir doğal dil işleme (NLP) uygulaması olan duyarlılık analizini kullanıyor. Şirketlerin müşterilerinin ürün ve hizmetler hakkında ne düşündüğünü anlamalarına yardımcı olacaktır. Şirketler, duyarlılık analizi yardımıyla genel itibarlarını müşteri gönderilerinden değerlendirebilir. Bu şekilde, basit kutupluluğu belirlemenin ötesinde, duygu analizinin, ifade edilen görüşün arkasında ne olduğunu daha iyi anlamamıza yardımcı olmak için duyguları bağlam içinde anladığını söyleyebiliriz.