Doğal Dil İşlemeye Giriş
Yayınlanan: 2018-08-28Resmen, hayatımızın teknoloji ve yenilikleri etrafında döndüğü, dijital olarak egemen olunan bir dünyanın parçasıyız. Dünya her saniye, çoğunluğu yapılandırılmamış olan anlaşılmaz miktarda veri üretiyor. Ve Büyük Veri ve Veri Bilimi hem BT hem de iş alanlarında ilgi görmeye başladığından beri, veriye dayalı kararları ve yenilikleri teşvik etmek için bu geniş ham, yapılandırılmamış veri hazinesini anlamlandırmak çok önemli hale geldi. Ancak yapılandırılmamış verilere tam olarak nasıl tutarlılık verebiliriz?
Cevap basit – Doğal Dil İşleme (NLP) aracılığıyla.
İçindekiler
Doğal Dil İşleme (NLP)
Basit bir ifadeyle, NLP, bilgisayarların insan konuşmasını veya metnini söylendiği veya yazıldığı gibi anlama yeteneğini ifade eder. Daha kapsamlı bir şekilde, doğal dil işleme, bilgisayarların bilgisayarların insanlarla ve insan dilleriyle etkileşim kurma biçimlerini kavramasını, anlamasını, yorumlamasını ve manipüle etmesini sağlayan bir Yapay Zeka dalı olarak tanımlanabilir. İnsan dili ve bir bilgisayarın anlayışı arasında var olan boşluğu kapatmak için hem hesaplamalı dilbilimden hem de bilgisayar biliminden ilham alır.
Derin Öğrenme: Makine Öğrenimi Dünyasına Dalın!
Doğal dil işleme kavramı yeni değil – yaklaşık yetmiş yıl önce, bilgisayar programcıları bilgisayarlarla iletişim kurmak için 'delikli kartlar' kullanıyorlardı. Ancak artık Siri ve Alexa gibi insani terimlerle kolayca iletişim kurabileceğimiz akıllı kişisel asistanlarımız var. Örneğin, Siri'ye "Hey, Siri, bana Careless Whisper şarkısını çal" diye sorarsanız, Siri size "Tamam" veya "Tabii" diyerek hızlı bir şekilde yanıt verecek ve şarkıyı sizin için çalacaktır! Ne kadar serin?
Hayır, sihir değil! Yalnızca AI, ML ve Deep Learning teknolojileri tarafından desteklenen NLP sayesinde mümkündür. Hadi sizin için parçalayalım - cihazınıza konuştuğunuzda, aktif hale gelir. Etkinleştirildiğinde, konuşmanızı işlemek ve anlamak için belirli bir eylemi gerçekleştirir. Ardından, çok zekice, insan benzeri bir sesle iyi ifade edilmiş bir yanıtla size yanıt verir. Ve en etkileyici şey, tüm bunların beş saniyeden daha kısa sürede yapılması!
Doğal Dil İşlemede Kariyer Fırsatları
Yukarıda bahsettiğimiz gibi, doğal dil işleme, bilgisayarların insanlarla kendi dillerinde etkileşim kurmasını sağlar. NLP aracılığıyla bilgisayarlar konuşmayı duyabilir ve bir metni okuyabilir ve buna göre yanıt vermek için aynı anda arkasındaki duyguyu yorumlayabilir ve ölçebilir. Büyük Veri, dünyanın dört bir yanındaki şirketlerin çoğu tarafından kullanıldığından, endüstrinin çeşitli sektörlerindeki kuruluşlar ve kurumlar, büyük veri kümelerinden anlamlı bilgiler çıkarmak için NLP tekniklerine ve araçlarına başvuruyor. Natural Language Toolkit (NLTK), Stanford NLP, MALLET ve Apache OpenNLP, gerçek dünya vakalarında ve uygulamalarında kullanılan popüler açık kaynaklı NLP kitaplıklarından bazılarıdır.
Doğal dil işleme alanına artan ilgi, Veri Bilimi, Makine Öğrenimi ve Hesaplamalı Dilbilim alanlarında uzmanlaşmış profesyoneller için yeni kariyer fırsatları yaratıyor. Facebook, Google, Sony Ericsson, British Airways, JP Morgan, Forte Group, Ernst & Young, American Express, Merrill Lynch, Shell, Celtic ve Sainsbury gibi tanınmış kuruluşlar , doğal dil işleme uzmanları ve analistlerini işe alıyor.
NLP'deki iş rolleri oldukça çeşitlidir ve NLP mühendisi, NLP bilimcisi, NLP mimarı, Seslendirme Sanatçısı, NLP uygulamalı araştırma bilimcisi, bilişsel veri bilimcisi vb. Bu rollerin dışında, doğal dil işleme alanındaki en belirgin iş rollerinden biri de Koçluktur. Çok sayıda şirket, kendi kurumlarında yönetici performans koçluğu amacıyla NLP uzmanlarını işe alır.
NLP profesyonellerinin maaşları oldukça iyi . Örneğin, ABD'deki bir Makine Öğrenimi NLP mühendisinin ortalama maaşı, yılda 119.256 - 169.853 dolar arasında değişmektedir. Bir NLP Araştırma Bilimcisi ise yılda yaklaşık 72.040 dolar kazanıyor.
Yeni Başlayanlar İçin 6 İlginç Makine Öğrenimi Projesi Fikri
Gerçek Dünyada Doğal Dil İşleme
Günümüzde doğal dil işleme, öncelikle metin madenciliği, makine çevirisi ve otomatik soru cevaplama için kullanılmaktadır. Aslında NLP, uygulamalarını otomatik metin özetleme, konuşma bölümleri etiketleme, konu çıkarma, duygu analizi, adlandırılmış varlık tanıma, ilişki çıkarma, kaynak oluşturma ve çok daha fazlası dahil olmak üzere çok sayıda gerçek dünya kullanım örneğinde bulmuştur.
Sektörün sayısız paralelinde şirketler tarafından doğal dil işlemenin nasıl kullanıldığı aşağıda açıklanmıştır:
Microsoft Word'ün “Yazım Denetimi” özelliği, NLP'nin en temel uygulamalarından biridir. sonra tekrar, NLP teknikleri, Google ve Bing gibi popüler arama motorlarında tüm hızıyla devam ediyor. Bu arama motorları, arama sorgularını ayrıştırmak ve sitelerinde arama dizinlerini doldurmak için metinden anahtar kelimeleri belirlemek ve çıkarmak için NLP tekniklerinden yararlanır.
İşletmeler, müşterilerinin ürün ve hizmetlerine nasıl tepki verdiğini anlamak ve yorumlamak için NLP tekniğini, duygu analizini kullanıyor. Duygu analizi, müşterilerin duygusal bakış açısını ve tepkisini ortaya çıkararak şirketlerin ürün ve hizmetlerini müşterilerinin zevk ve tercihlerine göre geliştirmelerine olanak tanır.
Royal Bank of Scotland, Metin Analizinin en büyük savunucularından biri olmuştur. Banka, metin analitiğini kullanarak e-postalardan, anketlerden ve şikayet çağrılarından gelen müşteri geri bildirim verilerine dalarak önemli kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarmayı başardı. Banka, bu verileri metin analitiği aracılığıyla analiz edip yorumlayarak, müşterilerinin şikayetlerini anlayabilir ve bunları iyileştirebilir.
Finans sektöründe şirketler, düz metinlerden anlamlı ve ilgili bilgileri çıkarmak için NLP tekniklerini uygular ve bu şekilde elde edilen verileri kullanarak veriye dayalı ticaret kararları ve stratejileri oluşturabilirler.
Bunlar temel olarak metin tabanlı NLP teknikleri ve uygulamaları olsa da, doğal dil işleme, ses ve konuşma tanımayı da kapsıyor. Bu yazının başında bahsettiğimiz gibi NLP, Apple'ın Siri'si, Microsoft'un Cortana'sı ve Amazon'un Alexa'sı gibi akıllı kişisel asistanlarda kullanılıyor. Bu sanal asistanlar, odanızın aydınlatmasını değiştirmek ve hava durumu güncellemeleri sağlamak gibi basit görevlerden sizin için çevrimiçi alışveriş yapmak gibi daha karmaşık görevlere kadar her türlü görevi yerine getirebilir.

ML ve NLP Uzmanı olmak için Gerekli Beceriler
Doğal dil işleme, iki dilbilim ve bilgisayar dünyası arasında köprü oluşturduğundan, her iki alanda da belirli bir uzmanlık derecesi gerektirir.

Dilbilim
Konuşma tanıma, bilgi çıkarma, cümle parçalama, konuşma bölümleri vb. gibi dilbilimin temel yönlerini ve kavramlarını anlayabilmeniz gerekir.

Programlama
ML NLP mühendisleri veya NLP araştırma bilimcileri, iyi programlama becerilerine sahip olmalıdır. Python, Java veya Ruby ya da bu konudaki diğer herhangi bir üst düzey dil olsun, en az bir programlama dilinde bilgili olmalısınız. Ayrıca temel ML (sınıflandırma, regresyon, olasılık tahmini, veri entegrasyonu, karar ağaçları vb.) ve NLP (sözdizimi, anlambilim, konuşma tanıma vb.) kavramlarına sahip olmalısınız.
Bu becerilerin yanı sıra, Temel Olasılık ve İstatistik bilgisine ve özyinelemeli sinir ağlarına (RNN) sahip olmanız gerekir. Bunlar birçok araştırma alanının temel bileşenleridir ve NLP bir istisna değildir.
6 Kez Yapay Zeka Dünyayı Şaşırttı
AI ve ML teknolojileri ilerlemeye devam ettikçe, doğal dil işleme alanında yeni ve heyecan verici iş olanaklarına yol açıyor. 2016'da doğal dil işleme , Upwork'te küresel iş piyasasındaki en sıcak beceri olarak öne çıktı. Bu, hem bilgisayar programlama hem de doğal dil işleme becerilerini bir arada kullanabilen yetenekli ve eğitimli profesyonellere olan talebin yakın gelecekte önemli ölçüde artacağını gösteriyor.