NLP yani Neuro Linguistic Programming, konuşma ve metin gibi doğal olarak oluşmuş bir dilin yazılım tarafından otomatik şekilde işlenmesi olarak tanımlanıyor. NLP çalışması, 50 yıldan fazla süredir hayatımızda yer alıyor ve bilgisayar teknolojilerinin ilerlemesiyle dilbilim alanının da ötesine geçti.
Hiç dilinizi konuşmayan ve sizi anlayamayan biriyle iletişim kurmaya çalıştınız mı? Klasik bir örnek verecek olursak bu; yabancı bir ülkede restorana gittiğinizde biftek sipariş ettiğinizi düşünmeniz ancak gelen yemeğin köfte olması olarak açıklanabilir. İletişim kurma anında ortaya çıkan şey istediklerimizden farklıysa, muhtemelen çeviride bir şeyler kayboluyor demektir.
NLP ise bu yanlış anlaşılmaları ortadan kaldırmayı amaçlar. Makine öğrenimini derin öğrenme modelleriyle birleştirir. Bu teknolojiler, bilgisayarların insan dilini metin veya ses verisi biçiminde işlemesine ve konuşmacının veya yazarın niyeti ve duygusuyla birlikte tam olarak anlaşılmasına olanak tanır.
NLP nasıl çalışır?
Doğal dilin işlenmesi, insan dilini yorumlamak için istatistiksel ve makine öğrenme yöntemlerinden kural tabanlı ve algoritmik yaklaşımlara kadar birçok farklı tekniği içeriyor. Metin ve ses tabanlı veriler, pratik uygulamalarda olduğu gibi büyük ölçüde değişiklik gösterdiğinden, geniş bir yaklaşım dizisine ihtiyaç duyuluyor.
Temel NLP görevleri arasında yazılı belgelerin otomatik olarak çevrilmesi, soru-cevap makineleri, otomatik konuşma ve komutları anlama, konuşma sentezi, konuşma üretme, otomatik metin özetleme ve bilgi sağlama gibi birçok başlık yer alıyor. İlkokulda cümlelerin diyagramını bu şekilde ayrıştırarak oluşturduysanız, bu görevleri daha önce manuel olarak yaptığınızı varsayabiliriz. Genel anlamda, NLP görevleri dili daha kısa, temel parçalara ayırır, parçalar arasındaki ilişkileri anlamaya ve parçaların bir araya gelip anlamlı cümleler yaratmak için birlikte nasıl çalıştıklarını keşfetmeye çalışır.
Bu temel görevler genellikle aşağıdakiler gibi daha yüksek seviye NLP’de kullanılır:
-İçerik sınıflandırması: Arama ve dizin oluşturma, içerik uyarıları, yineleme ve algılama dahil dil tabanlı bir belge özeti oluşturulması.
-Konu keşfi ve modelleme: Metinlerdeki anlamı doğru şekilde yakalama ve metne optimizasyon ve tahmin gibi gelişmiş analizler uygulama.
-Bağlamsal çıkarım: Metin tabanlı kaynaklardan yapılandırılmış bilgileri otomatik olarak çekme.
-Duygu analizi: Duygu ve fikir madenciliği de dahil, büyük miktarlardaki metinlerin içindeki ruh halini veya öznel görüşleri belirleme.
-Konuşmadan metne ve metinden konuşmaya dönüştürme: Sesli komutları yazılı metne dönüştürme veya bunun tersini yapma.
-Belge özeti: Büyük metin gövdelerinin otomatik olarak özetlerini oluşturma.
-Makine çevirisi: Metin veya konuşmanın bir dilden diğerine otomatik çevirisinin yapılması.
NLP nerelerde kullanılıyor?
NLP, artık hayatımızın her alanında yer alıyor ve gün geçtikçe daha fazla uygulama NLP tekniklerini kullanıyor. Örneğin NLP ve metin analitiği, aşağıdakiler dahil birçok uygulama için birlikte kullanılıyor.
-Araştırmacı keşif: Suçları tespit etmeye ve çözmeye yardımcı olmak için e-postalardaki veya yazılı raporlardaki kalıpları ve ipuçlarını belirleme
-Konu uzmanlığı: Harekete geçmek ve belirli eğilimleri keşfetmek için içeriği anlamlı konulara göre sınıflandırma
-Sosyal medya analizleri: Belirli konular hakkında farkındalığı ve duyarlılığı izleme ve önemli etkileyicileri belirleme
Günlük NLP örnekleri
NLP'nin günlük hayatımızda birçok yaygın ve pratik uygulaması var.
-Hiç spam klasörünüzdeki e-postalara bakıp konu satırlarında benzerlikler fark ettiniz mi? Önemsiz postaları belirlemek için spam'deki kelimeleri geçerli e-postalarla karşılaştıran istatistiksel NLP tekniği olan Bayes spam filtrelemesini göreceksiniz.
-Hiç telefon görüşmenizi kaçırıp e-posta gelen kutunuzda veya akıllı telefon uygulamanızda sesli mesajın otomatik dökümünü okudunuz mu? Bu, bir NLP özelliği olan konuşmadan metne dönüştürmedir.
-Hiç yerleşik arama çubuğunu kullanarak veya önerilen konu ve kategori etiketlerini seçerek web sitesinde gezdinizmi? Bu işlemleri gerçekleştirirken sırasıyla arama, konu modelleme ve içerik sınıflandırması için NLP yöntemlerini kullanırsınız.