İçeriğe atla 
Doğal Dil İşleme (NLP), bilgisayarların insan dilini anlaması, yorumlaması, üretmesi ve işlemesi için kullanılan bir disiplindir. Bu teknoloji, yazılı ve sözlü dil aracılığıyla iletişim kurmamıza olanak tanır. NLP, metin madenciliği, konuşma tanıma, metin üretimi, dil çevirisi ve duygu analizi gibi birçok uygulama alanında kullanılır.
NLP, dilin karmaşıklığını anlamak için istatistiksel, makine öğrenimi ve yapay zeka yöntemlerini bir araya getirir. Metin verilerini işlemek için dilbilgisi kuralları, kelime dağarcığı analizi, dil modellemesi gibi teknikler kullanır. Örneğin, metin sınıflandırmasıyla belirli bir metnin hangi kategoriye ait olduğunu tahmin edebiliriz. Ayrıca, dil çevirisiyle bir dilde yazılmış metni başka bir dile çevirebiliriz.
Doğal Dil İşleme Adımları
Doğal Dil İşleme (NLP) bir dizi adımda gerçekleştirilen karmaşık bir süreçtir. İşte genel olarak NLP’nin adımları:
Veri Toplama: İlk adım, analiz edilecek metin verilerini toplamaktır. Bu veriler, belirli bir konu veya amaç doğrultusunda seçilebilir. Örnek veri kaynakları web siteleri, metin dosyaları, sosyal medya paylaşımları veya veritabanları olabilir.
Metin Önişleme: Veri toplandıktan sonra, metinler önişleme adımından geçer. Bu adımda, gereksiz karakterler, özel semboller ve diğer gürültü kaldırılır. Ayrıca, metinler küçük harflere dönüştürülür ve gereksiz boşluklar temizlenir.
Metin Bölümleme: Büyük bir metin koleksiyonu varsa, metinleri daha küçük parçalara bölmek ve bu parçaları işlemek daha etkili olabilir. Bu aşamada, metinler paragraf, cümle veya kelime düzeyinde bölünebilir.
Tokenizasyon: Metinler, anlam taşıyan en küçük birimlere (token) bölünür. Bu genellikle kelimeler veya noktalama işaretleri ile ayrılan parçalardır. Tokenizasyon, metni daha işlenebilir parçalara ayırmayı sağlar.
Stop Words Kaldırma: Dilin anlamını taşımayan sık kullanılan kelimeler (örneğin, “ve”, “ama”, “veya” gibi) genellikle analizden önce çıkarılır, çünkü analiz sonuçlarını sadeleştirir.
Stemming ve Lemmatization: Bu adımlarda, kelimelerin kök veya temel biçimlerine dönüştürülmesi sağlanır. Bu, benzer anlamlı kelimelerin farklı varyasyonlarını aynı temel forma indirger.
Kelime Gömme (Word Embedding): Kelimeler, sayısal vektörlerle temsil edilir. Bu, makine öğrenimi algoritmalarının metin verilerini işlemesini sağlar.
Metin Analizi ve İşleme: Metinler üzerinde analiz yapmak için farklı NLP teknikleri uygulanır. Bu adımda metin sınıflandırma, duygu analizi, dil çevirisi gibi işlemler gerçekleştirilir.
Sonuçların Değerlendirilmesi: NLP işlemlerinin sonuçları değerlendirilir. Bu, sınıflandırma doğruluğu, duygu analizi sonuçları veya dil çevirisi kalitesi gibi metrikler kullanılarak yapılabilir.
Sonuçların Sunumu: Analiz sonuçları, istenirse metin, grafik veya rapor şeklinde sunulabilir. Bu sonuçlar daha geniş bir bağlam içinde anlam kazanır.
Doğal Dil İşleme Uygulamaları
Doğal Dil İşleme (NLP), birçok farklı uygulama alanında kullanılan çok yönlü bir teknolojidir. İşte bazı önemli NLP uygulamaları:
Metin Sınıflandırma: Metinleri belirli kategorilere veya etiketlere ayırmak için kullanılır. Örneğin, e-postaları spam ve spam olmayan olarak sınıflandırmak, haber başlıklarını konularına göre ayırmak gibi.
Duygu Analizi: Metinlerde ifade edilen duygusal tonları analiz etmeye yönelik bir uygulamadır. İnsanların ürün incelemelerini veya sosyal medya paylaşımlarını pozitif, negatif veya nötr olarak sınıflandırabilir.
Dil Çevirisi: Bir dilde yazılmış metni başka bir dile çevirmek için kullanılır. Örneğin, İngilizce bir metni Fransızcaya çevirmek gibi.
Konuşma Tanıma: Sözlü konuşmayı metne dönüştürmek için kullanılır. Sesli asistanlar ve transkript uygulamaları bu teknolojiyi kullanır.
Metin Üretimi: Makine tarafından metinlerin otomatik olarak üretilmesini sağlar. Örneğin, otomatik metin tamamlama veya makale yazımında kullanılabilir.
Özetleme: Uzun metinleri veya belgeleri özetlemek için kullanılır. Özellikle büyük miktarda veri içeren metinlerin özeti çıkarılabilir.
Soru Cevaplama Sistemleri: Metin içerisindeki soruları anlayarak cevaplar üretebilir. Bu tür sistemler genellikle veritabanları veya kaynak metinleri kullanarak cevapları bulur.
Metin Madenciliği: Metinlerdeki desenleri ve ilişkileri keşfetmek için kullanılır. Özellikle büyük veri setlerindeki bilgileri çıkarmak amacıyla kullanılır.
Metin Doğrulama ve Düzeltme: Gramer hatalarını tespit etme, yazım hatalarını düzeltme ve metinlerin doğruluğunu artırma amacıyla kullanılabilir.
Dil Modellemesi: Metinlerin dil yapısını anlama ve üretme yeteneğini sağlar. Metin oluşturma, hikaye anlatma gibi alanlarda kullanılır.
Doğal Dil İşleme Kullanan Alanlar
Doğal Dil İşleme (NLP), birçok farklı alan ve sektörde geniş bir uygulama yelpazesi sunar. İşte bazı ana alanlar:
İnternet ve Teknoloji: Arama motorları, metin analizi araçları, otomatik metin tamamlama, dil tabanlı kodlama destekleri gibi internet ve teknoloji alanlarında NLP kullanılır.
Sesli Asistanlar ve Chatbotlar: Sesli asistanlar (örneğin, Siri, Alexa, Google Asistan) ve chatbotlar, kullanıcılarla doğal dilde etkileşim kurmak için NLP kullanır.
Sosyal Medya Analizi: NLP, sosyal medya platformlarında kullanıcı görüşlerini ve duygusal tepkileri analiz etmek için kullanılır. Markalar, ürünlerini nasıl algılandığını anlamak için NLP tabanlı analizler yapabilir.
Sağlık Sektörü: Tıp raporları, hastane kayıtları ve sağlık makaleleri gibi metinleri işlemek için NLP kullanılabilir. Tanı destek sistemleri ve hastalık tahminleri gibi uygulamalar da bulunur.
Finans ve Piyasa Analizi: Finansal haberleri analiz ederek piyasa eğilimlerini tahmin etmek veya finansal belgeleri incelemek gibi uygulamalarda NLP kullanılır.
Eğitim ve Öğrenme: Eğitim materyallerini otomatik olarak özetlemek, öğrenci performansını değerlendirmek ve öğrenci sorularını yanıtlamak için NLP kullanılabilir.
Hukuk ve Belgeler: Hukuki metinleri analiz ederek hukuki belgeleri sınıflandırmak, özetlemek veya hukuki analizler yapmak için NLP kullanılabilir.
Haber ve Medya: Haber makalelerini otomatik olarak sınıflandırmak, özetlemek ve duygusal tonlarını analiz etmek için NLP kullanılır.
Pazarlama ve Reklam: Müşteri geribildirimlerini analiz etmek, potansiyel müşteri profillerini belirlemek ve reklam kampanyalarını optimize etmek için NLP kullanılabilir.
Bilgi Yönetimi ve Veritabanları: Büyük veri kümelerini analiz ederek önemli bilgileri çıkarmak ve yönetmek için NLP kullanılabilir.
Enerji ve Çevre: Enerji verilerini analiz etmek, çevresel etkileri değerlendirmek ve enerji verimliliğini artırmak amacıyla NLP kullanılabilir.
Doğal Dil İşleme – Örnek Uygulama
Uygulama Adı: TalkBot Sağlık Danışmanı
Açıklama: TalkBot Sağlık Danışmanı, insanların sağlık sorunları ve sağlıklı yaşam tarzıyla ilgili bilgi ve rehberlik alabileceği bir yapay zeka tabanlı uygulamadır.
Kullanım Senaryosu:
Kullanıcı Girişi ve İhtiyaç Belirleme: Kullanıcı, mobil uygulama veya web sitesi aracılığıyla TalkBot Sağlık Danışmanı’na erişir. Kullanıcı, sağlıkla ilgili bir sorununu veya merak ettiği bir konuyu belirtir.
Doğal Dil Girişi: Kullanıcı, kendi doğal diliyle sağlık sorununu veya sorusunu ifade eder. Örneğin, “Son zamanlarda sık sık baş ağrısı yaşıyorum, ne yapmalıyım?” gibi bir soru sorabilir.
Metin Analizi ve Anlama: Uygulama, kullanıcının girdisini doğal dil işleme teknikleriyle analiz eder. Cümlenin anlamını ve kullanıcının ihtiyacını anlamaya çalışır.
Sağlık Bilgi Tabanı Arama: Uygulama, kullanıcının sorusuna veya ihtiyacına en uygun cevabı vermek için geniş bir sağlık bilgi tabanını tarar. Bu tablo, hastalıklar, semptomlar, beslenme, egzersiz gibi konuları içerir.
Cevap Üretimi: Uygulama, kullanıcının sorusuyla en iyi şekilde eşleşen ve anlaşılır bir cevap üretir. Örneğin, “Baş ağrısını hafifletmek için bol su içmeyi deneyebilirsiniz. Ayrıca stresi azaltmak için düzenli egzersiz yapmak da yardımcı olabilir.”
İlgili Kaynaklar Sunumu: Uygulama, kullanıcıya daha fazla bilgi edinme fırsatı sunmak için ilgili makaleler, videolar veya kaynaklar önerebilir.
Soru Cevap İletişimi: Kullanıcı, verilen cevapları anlamadığı veya daha fazla detaya ihtiyaç duyduğu durumlarda uygulamayla etkileşime devam edebilir.
Duygu Analizi ve Takip: Kullanıcının verdiği tepkiler ve cevapları, duygu analizi yöntemleriyle anlaşılabilir. Bu, kullanıcının daha fazla destek veya yönlendirmeye ihtiyacı olup olmadığını belirlemeye yardımcı olabilir.
Kişiselleştirilmiş Öneriler: Uygulama, kullanıcının daha önceki sorularını ve tercihlerini dikkate alarak kişiselleştirilmiş sağlık önerileri sunabilir.
Sonuç Değerlendirmesi: Kullanıcı, sağlık sorununun çözümü veya sorusunun yanıtı konusunda memnuniyetini veya sonuçları geri bildirebilir.
Bu örnek senaryo, yapay zeka tabanlı bir doğal dil işleme uygulamasının son kullanıcıyla etkileşimini ve sağlık danışmanlığı alanında nasıl kullanılabileceğini göstermektedir.
