NLP (NATURAL LANGUAGE PROCESSİNG)

NLP (Doğal Dil İşleme) Nedir?

​

Doğal Dil İşleme (NLP), bilgisayarların insan dilini anlama, yorumlama ve üretme yeteneğini geliştiren bir yapay zeka alanıdır. NLP, dilbilim, bilgisayar bilimi ve makine öğrenimi tekniklerini bir araya getirerek, metin ve konuşma gibi doğal dil verilerini işleyebilir hale getirir. NLP, günlük hayatımızda arama motorları, dil çeviri hizmetleri, sohbet botları ve sesli asistanlar gibi birçok uygulamanın temelini oluşturur.

 

​

NLP'nin Temel Özellikleri

​

• Metin Analizi: NLP, metinleri parçalara ayırarak, anlamlarını ve içerdikleri bilgiyi çıkarmaya yardımcı olur. Bu, duygu analizi, özetleme ve anahtar kelime çıkarma gibi görevleri içerir.

• Dil Modelleme: NLP, dilin yapısını ve kurallarını anlamak için dil modelleri oluşturur. Bu modeller, metin tamamlama ve dil tahmini gibi uygulamalarda kullanılır.

• Doğal Dil Anlama (NLU): Bilgisayarların metinlerin anlamını, bağlamını ve niyetini anlamasını sağlar.

• Doğal Dil Üretimi (NLG): Bilgisayarların insan dilinde anlaşılır ve doğal cümleler oluşturmasına imkan tanır.

• Ses Tanıma ve Sentezi: Konuşma dilini metne dönüştürmek ve metni konuşmaya dönüştürmek için kullanılan tekniklerdir.

​

​

NLP ile Kullanılan Proje Türleri​​

​

• Metin Sınıflandırma: E-posta filtreleme, duygu analizi ve haber sınıflandırma gibi metin verilerini kategorilere ayırma

• Dil Çevirisi: Bir dili başka bir dile çevirme, örneğin İngilizce'den Türkçe'ye.

• Chatbot ve Sanal Asistanlar: Kullanıcılarla doğal dilde etkileşim kurabilen sohbet botları ve sanal asistanlar geliştirme.

• Otomatik Özetleme: Uzun metinleri özetleme ve anahtar bilgileri çıkarma.Duygu Analizi: Sosyal medya, müşteri geri bildirimleri ve yorumlar gibi metinlerdeki duygusal tonları anlama.

 

NLP Nasıl Kullanılır?

​

NLP kullanarak bir proje geliştirmek için genellikle aşağıdaki adımlar izlenir:

 

Veri toplama ve hazırlık aşaması ile başlar. Metin verileri toplanır, temizlenir ve işlenir. Bu adımda, dilin özelliklerine uygun olarak veri ön işleme teknikleri kullanılır; örneğin, stop kelimelerin çıkarılması, kök sözcüklerin bulunması veya lemmatization işlemleri gerçekleştirilir.

 

Ardından, uygun bir dil modeli veya algoritma seçilir. Bu model, metinleri anlamak veya üretmek için eğitilir. Eğitim süreci, genellikle veri setinin eğitim ve test setlerine ayrılması ile başlar. Model, eğitim seti ile eğitilirken, test seti ile değerlendirilir.

 

Eğitim sürecinin tamamlanmasının ardından, model performansı ölçülür. Performans ölçümü için doğruluk, hata oranı, F1 skoru gibi metrikler kullanılır. Model, istenilen performansı sergilediğinde, gerçek dünyadaki uygulamalarda kullanılmak üzere dağıtılır.

 

NLP projeleri, genellikle bu adımları takip eder ve her adımda modelin performansı optimize edilerek daha iyi sonuçlar elde edilmeye çalışılır.

 

NLP'de Model Eğitim Aşamaları

​

NLP'de model eğitimi, genellikle şu adımları içerir:

1. Veri Hazırlığı: Metin verileri toplandıktan sonra, ön işleme teknikleri uygulanarak modelin eğitimi için uygun hale getirilir. Bu adımda, metinler tokenize edilir, stop kelimeler çıkarılır ve gerekli dönüşümler yapılır.

2. Modelin Tanımlanması: NLP modelleri, metin verilerini işlemek için tasarlanmış belirli katmanlar ve algoritmalar içerir. Örneğin, RNN, LSTM, Transformer gibi modeller kullanılabilir.

3. Modelin Eğitilmesi: Model, eğitim verileri ile eğitilir ve her yinelemede hatalar minimize edilmeye çalışılır.

4. Modelin Değerlendirilmesi: Model, doğrulama seti ile değerlendirilerek performansı ölçülür. Gerektiğinde modelin hiperparametreleri ayarlanarak performansı optimize edilir.

5. Modelin Dağıtılması: Eğitim tamamlandıktan sonra, model uygulanabilir hale getirilir ve gerçek dünya verileri üzerinde test edilir.

​

​

NLP'de Katman Türleri ve İşlevleri

​

• Embedding Katmanları: Metin verilerini sayısal verilere dönüştürerek modelin anlaması için gerekli ilk adımı sağlar.

• RNN ve LSTM: Sıralı verilerle çalışmak için kullanılan tekrarlayan sinir ağı katmanlarıdır. Bu katmanlar, metinlerdeki bağımlılıkları ve uzun vadeli ilişkileri öğrenmeye yardımcı olur.

• Transformer Katmanları: Dikkat mekanizması ile çalışan ve paralel hesaplama yeteneği yüksek olan katmanlardır. BERT ve GPT modellerinde kullanılır.