Doğal Dil İşleme (NLP) Teknikleri

İster bilgisayarlı dilbilim ister metin madenciliği olarak adlandırılsın, doğal dil işlemenin amacı terimlerden bağımsız olarak: günlük dili işlemek ve konuşulan sözcükleri yapılandırılmış verilere dönüştürmektir. Pek tabi, konuşma ve yazın dilini semantik açıdan analiz edebilmek oldukça karmaşık bir iştir. Dilbilimsel keşiflerin ve analizlerin bu denli gelişmesi teknolojide de doğal dil işleme ile kendine bir yer bulmuştur.  Yapılandırılmamış veriler, özellikle metin, resimler ve videolar zengin bilgi kaynaklarıdır. Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing), genellikle metin, konuşma ve benzeri gibi yapılandırılmamış doğal dil tabanlı verileri işlemek ve anlamak için özel olarak oluşturulmuş dilbilimsel teknik ve algoritmalardan yararlanır. Dilbilim, bilgisayar bilimi, veri bilimi ve yapay zekanın bir alt dalı olarak sınıflandırılan çoklu-disiplin bir yapıya sahiptir. Oldukça geniş bir uygulama ve kullanım alanı bulunmaktadır: medya, yayıncılık, reklam, sağlık, bankacılık ve sigortacılık gibi insan faktörünün öne çıktığı daha birçok sektör açısından kritik bir teknolojidir — esasında insan etkileşimlerinin yoğunluklu olduğu çoğu sistemde, platformda ve teknolojilerde yer alması; verimlilik hanesine +1 puan eklenmesini sağlar.

Temelde, insanlar tarafından kullanılmak üzere geliştirilmiş makineler ve doğal diller arasında etkileşimi mümkün kılan uygulamalar ve sistemler tasarlamak ve inşa etmekle ilgili olan doğal dil işleme yöntemleri, bu yönünden ötürü, genellikle üzerinde çalışılacak bir niş alanı olarak algılanır. Geliştiricilere yönelik yapılan anketlerde de görüldüğü üzere başlangıç ve ilgi noktasında genel tercih makine öğreniminden, yapay zekadan ve veri biliminden oluşmaktadır. Doğal dil işlemeye yönelimin diğer alanlara göre biraz daha az olması keşfedilmeyi ve üretilmeyi bekleyen birçok şey olduğuna işarettir.

Bu içerikte ise doğal dil işlemeye yönelmeyi düşünen ancak başlangıç fırsatını yakalayamamış olanlara yönelik temel düzeyde bir tanıtım sunacağız. Keyifli okumalar dilerim. 🙂

İÇİNDEKİLER

1. Doğal Dil İşleme Nedir?

2. Başlıca Konseptler

3. Doğal Dil İşlemenin Bileşenleri

4. Terminoloji Paketi

5. Python NLP Kütüphaneleri

6. Final

1. Doğal Dil İşleme Nedir?

Yazının başında belirtmiş olsak da, tanım vermek adına; doğal dil işlemenin, insan dili ve bilgisayarlar arasındaki etkileşimini teknik yöntemlerle işleyerek sistemler üzerine kuran bir alan olduğunu söyleyebiliriz. Doğal dil işleme, birçok insanın günlük olarak kullandığı ve uzun zamandan beri var olan, yıllardır kullanılan bir teknolojidir, ancak son yıllardaki yapay zeka ve veri bilimi sıçramalarıyla çok daha hızlı gelişim göstermektedir.

Günlük hayatımızda kullanılan bazı doğal işleme işleme tabanlı teknolojiler:

  • Yazım denetimi
  • Otomatik tamamlama
  • Sesli mesajlaşma
  • Spam filtreleri
  • Arama motorlarındaki alakalı anahtar kelime sunumları
  • Siri, Alexa veya Google Asistan

Ancak NLP teknikleri büyük veri kaynakları ve işleme kapasitemiz ile birleştirildiğinde uygulamaları bu teknolojilerin çok ötesine geçmektedir insan etkileşiminin itici bir gücü olan şirketler ve kurumlar bu bileşenden temel alarak NLP tabanlı sistemler ile müşteriyle iletişim, müşterinin ihtiyaçlarını anlama, analiz ve daha birçok noktada avantaj yakalayabilir. Son kullanıcı deneyimini etkili bir biçimde geliştirebilir.

Doğal dil işlemede, veriler bir dizi prosesin izlenmesiyle işlenirler.

Aşağıdaki diyagramdaki prosesler bir NLP çalışmasının en temel adımlarıdır.

Sözcüksel Analiz: Kelimelerin yapısını tanımlamayı ve analiz etmeyi içerir. Bir dildeki sözcüklerin ve ifadelerin toplanması anlamına gelir. Sözcüksel analiz, bir metinin tüm yığınlarını paragraflara, cümlelere ve kelimelere bölümlenir.

Sözdizimsel Çözümleme (Ayrıştırma):  Dilbilgisi cümlesindeki kelimelerin analizini ve kelimeler arasındaki ilişkiyi gösterecek şekilde düzenlenmesini içerir.

Anlamsal Analiz: Metinden veya sözlükten toparlanan kelimelerin tam anlamını veya sözlük anlamını sistem üzerinde oluşturulur. Ve metini anlamlılık açısından kontrol edilir. Sözdizimsel yapıların ve nesnelerin eşleştirilmesiyle yapılır. Anlambilimsel çözümleyici, “sıcak dondurma” gibi cümleleri göz ardı eder.

Açık Entegrasyon (Söylem Bütünleşmesi): Cümleler arasındaki anlamların birbirlerine entegrasyonu aşamasıdır.

Pragmatik Analiz: Oluşturulan sentezin gerçek dünya bilgisi gerektiren dilbilimsel yönlerini türetmeyi içerir.

2. Başlıca Konseptler

Doğası gereği, insan dili karmaşıktır. İnsan konuşmasını anlamak için, bir teknolojinin hem dilbilgisi kurallarını, hem anlamını hem de bağlamını ve bunlara paralel olarak aynı zamanda bir dilde kullanılan konuşma dilleri, argo ve kısaltmaları da anlaması gerekir. Doğal dil işleme algoritmaları, insanların dili anlama yeteneğini simüle ederek bilgisayarları destekler. Birçok NLP algoritması istatistiklere dayanır ve derin öğrenme ile birleştirilebilir.

Başlıca konseptler:

İçeriğimizin “Terminoloji Paketi” kısmından çok daha fazlasına erişebilirsiniz.

  • Makine çevirisi
  • Dilbilgisi ve yazım denetimi
  • Metin sınıflandırması
  • Adlandırılmış varlık tanıma
  • Özetleme
  • Metin oluşturma
  • Konu modelleme

3. Doğal Dil İşlemenin Bileşenleri

Doğal dil işleme, başlıca iki bileşene sahiptir:

Doğal dil anlayışı (Natural language understanding)

Bu bileşen aşağıdaki işlemleri kapsamaktadır:

  • Doğal dilde verilen girdinin yararlı gösterimlerle eşleştirilmesi,
  • Dilin farklı yönlerinin incelenmesi

Doğal dil üretme (Natural language generation)

Diğer bileşenimiz ise, doğal dil biçiminde anlamlı ifadeler ve cümleler üretme sürecidir.

  • Metin planlama: İlgili içeriğin bilgi tabanından alınmasını içerir.
  • Cümle planlama: Gerekli sözcüklerin seçilmesini, anlamlı ifadelerin oluşturulmasını, cümlenin tonunun ayarlanmasını içerir.
  • Metin Gerçekleştirme:Cümle planını cümle yapısına eşler.

Genel olarak doğal dil anlayışı (NLU), doğal dil üretme (NLG) bileşeninden daha zor bir alandır.

4. Terminoloji Paketi

Syntax Semantics Discourse Speech
Terminology extraction Word sense disambiguation Automatic summarization Speech recognition
Grammar induction Lexical semantics Coreference resolution Speech segmentation
Lemmatisation Distributional semantics Discourse analysis Text-to-speech
Morphological segmentation Machine translation    
Part-of-speech tagging Named entity recognition (NER)    
Parsing Natural language generation    
Sentence breaking Natural language understanding    
Stemming Optical character recognition (OCR)    
Word segmentation Question answering    
  Recognizing Textual entailment    
  Relationship extraction    
  Sentiment analysis    
  Topic segmentation    

5. Python NLP Kütüphaneleri

NLP tekniklerini oluşturmak ve problemleri çözmek için oluşturulmuş birçok araç ve kütüphane vardır.

Python programlama dilinin basit sözdizimi ve şeffaf semantiği, NLP görevlerini içeren projeler için mükemmel bir seçimdir. Ayrıca, geliştiriciler, makine öğrenimi gibi teknikler için kullanışlı olan diğer diller ve araçlarla entegrasyon için fazlaca destek bulabilirler.

İşte Python dilinde kullanabileceğiniz birkaç NLP kütüphanesi:

  • Natural Language Toolkit (NLTK)
  • TextBlob
  • CoreNLP
  • Gensim
  • spaCy
  • polyglot
  • scikit–learn
  • PyText
  • Pattern

6. Final

Birçok şirket ve kuruluş yukarıdaki NLP tekniklerini optimizasyon için kullanmaktadır. Örneğin: Şirketler, ihtiyaç duydukları bilgileri kolayca bularak metin analizinin verimliliğini artırmak ve sosyal medya izlemeyi geliştirmek için kullanırlar. Bankalar müşteri desteğini arttırmak için NLP algoritmaları uygulayabilir; büyük bir tüketici ürünleri markası, bilgi yönetimi stratejilerini ve sosyal medya izlemelerini geliştirmek için doğal dil işlemeyi ve anlamsal analizi birleştirebilir. Bu gibi yönleriyle, doğal dil işleme, büyük fırsatlar barındırmaktadır.

Data Science Earth

Data Science Earth ekibi, üst düzey Veri Bilim çözümleri üretmek amacı ile toplanmış akademisyenler ve uzmanlardan oluşmaktadır. Öncelikli olarak veri bilincini geliştirmeyi ve küreselleşen rekabet ortamında verinin gücünün doğru kullanılmasını sağlamayı amaçlamaktadır.

Sponsor

QuestionPro 35 farklı soru seçim özelliği ile anket çalışmalarımıza güç katmaktadır.