Son yirmi yıldır yapay zeka teknolojilerinde ve yapay zeka destekli çözümlerin yeteneklerinde üstel bir büyümeye şahit oluyoruz. Yapay zekanın yalnızca bir ideal olduğu günlerden beri üzerinde durulan doğal dil işleme (Natural Language Processing, NLP) alanı, yapay zekadaki gelişmelerin izini sürebildiğimiz, doğrudan sonuçlarını günlük hayatımızda hissettiğimiz alanlardan biri.
NLP teknolojilerindeki gelişmeler çoktan kullanılmaya ve dijital deneyimleri şekillendirmeye başladı bile. Fakat cevaplanması gereken sorular var: NLP dijital deneyimler bağlamında ele alındığında hangi yeteneklere sahip, NLP yeteneklerini nasıl kullanmalıyız, NLP teknolojilerinden destek alırken nelere dikkat etmeliyiz?
NLP teknolojilerini kullanarak makineler, yeni bilgiler edinmek veya eylemler önermek için doğal dilleri anlayabilir. Makineler çok büyük miktarda veriyi insanlardan çok daha hızlı analiz edebildiğinden ve gecikme veya kayıp olmadan sonuçlara dönüştürebildiğinden, daha iyi dijital deneyimler yaratmak için bir araç olarak kullanılabilirler.
Bu makalede, işletmelerin neden çabalarına doğal dil işleme teknolojilerini ve yapay zekayı dahil etmeleri gerektiğini ve dijital deneyimleri iyileştirmede son gelişmelerin nasıl önemli bir rol oynayabileceğini keşfedeceğiz.
Aşağıdaki başlıkları takip ederek sizi NLP ve dijital deneyimler üzerine yolculuğuna çıkaracağız:
- Doğal Dil İşleme (NLP) Nedir?
- Doğal Dil İşleme (NLP) Neden Önemlidir?
- Doğal Dil İşlemenin Kısa Tarihi (NLP)
- Bugün: GPT-3 nedir?
- Gelecek Şimdi: NLP Günlük Hayatımızda
- NLP Dijital Deneyimleri Nasıl Destekleyebilir?
- Sonuç: Yapay Zeka Destekli Dijital Deneyimler
🎰 Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing, NLP) Nedir?
Doğal dil kavramı günlük hayatımızda nasıl iletişim kurduğumuzu, nasıl konuştuğumuzu, nasıl yazdığımızı ve bilgiyi nasıl paylaştığımızı ifade eder. Doğal Dil İşleme (NLP) ise yapay zekanın bir dalı olarak, doğal dilleri anlamakla ilgili çabaları içermektedir.
Doğal Dil İşleme, bilgisayarlara metinleri ve konuşmayı anlama yeteneği kazandırmayı, böylece makineleri insan benzeri yetilere yaklaştırmayı hedefler. Bugün, çevrimiçi olarak sunulan devasa miktarda veriyi kullanabilmek için, doğal dil işleme alanındaki gelişmelerin sizin için ne anlama gelebileceğini ve sınırlarının ne olduğunu bilmek önemlidir.
Doğal Dil İşleme, büyüyen bir fırsat ve çok disiplinli bir alt alan olarak tanımlanabilir. Bilgisayarın doğal dil girdilerini işlemesine ve analiz etmesine odaklanır. Bilgisayar bilimi, dilbilim, yapay zeka ve iletişim bilimleri bu alana katkıda bulunan alanlardan bazılarıdır.
Doğal dil işleme alanındaki çalışmaların ana amacı, bilgisayarların insanlar tarafından oluşturulan içerikleri anlamasını sağlamaktır. Bugüne kadar dünyada üretilen bilgilerin çoğunun doğal dilde olduğunu düşündüğümüzde, bu çok değerlidir. Bu amaca ulaşmayı zorlaştıran kısım, bağlamsal nüansları, kültürel farklılıkları, hatta alaycılığı anlamak ve ardından bunları kullanarak insanların anlayabileceği çıktılar yaratmaktır.
Yukarıda da görebileceğiniz gibi, AI (Yapay Zeka) ve NLP (Doğal Dil İşleme) farklı seviyelerde birbirine bağlanmaktadır. Benzer şekilde, doğal dilin anlaşılması, işlenmesi ve üretilmesinin farklı kullanım senaryoları vardır.
Doğal Dil Anlayışı (NLU) 👉 Ekstraktif Özetleme
Doğal Dil İşleme (NLP) 👉 Varlık Tanıma
Doğal Dil Üretimi (NLG) 👉 Soyutlayıcı Metin Üretimi
Doğal dil işleme yeteneğine farklı seviyelerde sahip teknolojiler ve bu alanda çaba harcayan ekipler aslında uzun süredir varlar. Ancak, NLP son zamanlarda birkaç nedenden dolayı eskisinden daha çok eski görüyor:
🌐 İnternete bağlı cihaz sayısının artması.
💻 Bu cihazların erişilebilirliğinin artırılması.
🤖 Yapay zeka alanındaki gelişmelerin hızlanması.
💬 Sosyal medya aracılığıyla artan miktarda bağlamsal, kültürel, alaycı girdi.
Doğal Dil İşleme (NLP) Neden Önemlidir?
Sosyal medya içerikleri, kısa mesajlar, e-postalar, kişisel bloglar arttıkça ulaşabildiğimiz bilgi miktarı her geçen gün artıyor ve büyüyor. Büyük veri büyüdükçe, içinden işe yarar anlamlı bilgiler içeren sonuçlar çıkarmak daha da zor hale geliyor.
Bu sorunla başa çıkmak için, doğal insan dilinin arkasındaki anlamı anlamaya yardımcı olacak, dünya çapındaki verileri kullanarak doğal dili işleyebilecek, anlayabilecek ve hatta üretebilecek NLP teknolojileri geliştiriliyor. NLP, tıptan eğitime ve acil müdahaleden pazarlamaya kadar hemen hemen her alanda kullanılabilir.
Dünyadaki bilgilerin çoğu doğal insan dili biçiminde olduğundan, NLP toplumsal ilerlememiz için kritik bir teknoloji. E-postalar, WhatsApp mesajları, Twitter güncellemeleri, haber makaleleri, kitaplar, sözlü diyaloglar vb. şeklinde mevcut olan tüm bilgileri göz önünde bulundurun. NLP, makinelerin tüm bu verileri anlamasını ve bundan anlam çıkarmasını sağlar.
Tarihsel olarak baktığımızda, makineler dilden anlam çıkarmayı son derece zor bulur. İnsan dili kaotik, çeşitli ve yapılandırılmamış bir dildir. Ancak bilgisayarlar, makine öğrenimi ve büyük verilerin artışı ve yapay zeka teknolojileri sayesinde etkileyici sonuçlarla metinden bilgi çıkarmayı ve analiz etmeyi öğreniyor.
📜 Doğal Dil İşlemenin Kısa Tarihi
NLP (Doğal Dil İşleme) alanında yıllar içinde çeşitli ilerlemeler meydana geldi. Bu bölüm, doğal dil işleme araştırmalarındaki önemli kilometre taşlarını ve alanın bugün geldiği noktayı ele alacaktır.
Doğal Dil İşleme (NLP), bilgisayarların insan dilini anlaması için çalışan bilim alanıdır. Uzun bir geçmişi olan NLP araştırmalarının evrimi elli yılı aşkın bir süredir izlenebilir. 1950’de Alan Turing, Computing Machinery and Intelligence adlı bir makale yayınladı. Doğal Dil İşleme tarihi genellikle burada başlamıştır. Makalede, Turing basitçe “makineler düşünebilir mi?” diye sordu. ve orijinal olarak The Imitation Game olarak adlandırılan Turing Testini geliştirdi.
1954’te IBM ve Georgetown Üniversitesi, makine çevirisi için bir deney oluşturmak için birlikte çalıştı. 60’tan fazla Rusça cümleyi IBM 701 kullanarak İngilizce’ye çevirdiler. Makinenin hafızasında sadece 250 kelime ve 6 gramer kuralı olmasına rağmen o zaman için büyük bir başarıydı ve bu deney sayesinde makine çevirisi yatırımları başladı.
1960’lara kadar kayda değer ölçüde başarılı bir NLP sistemi yoktu. Daha sonra Eliza (1964) ve SHRDLU (1968) geliştirildi. Eliza, 1964’te Joseph Weizenbaum tarafından geliştirilen bir sohbet robotuydu. En popüler senaryosu, Rogerian bir psikoterapistin parodisi olan DOCTOR’du. Rogerian terapi, Carl Rogers tarafından geliştirilen bir terapi sistemidir. Carl Rogers’a göre hasta kendisi için en iyisini her zaman bilir. Yani, rogerian bir terapist, sabrın sohbete hükmetmesine ve onları yönlendirmesine izin verir. ELIZA, insanın kendi girdisini kullanarak cevaplar oluşturmak için bu mantığı kullanıyordu. Bu adresten bir ELIZA simülasyonu ile konuşabilirsiniz. Ben konuştum:
* Senin hakkında konuşmak istiyorum.
> Seni tartışıyoruz, beni değil.
* Senin hakkında bir makale yazıyorum.
> Benim hakkımda bir makale yazmaktan hoşlanıyor musun?
* Evet, aslında oldukça ilginç oluyor.
> Anlıyorum. Hadi biraz daha araştıralım.
* NLP alanındaki ilk örneklerden birisin biliyor muydun?
> NLP alanındaki ilk örneklerden birisin biliyor muydun olduğunu sana ne düşündürdü?
* Weizenbaum seni Turing’in makineler düşünebilir mi sorusuna cevap olarak yarattı.
> Seni tartışıyoruz, beni değil.
ELIZA, bilgisayarda Rogerian bir psikoterapist ile iletişimi yeniden yaratmaya çalışıyordu. Program, anahtar kelimeleri belirlemeye çalışıyor ve ardından bu anahtar kelimelerle basit ilişkilendirme kalıplarına dayalı belirsiz yanıtlar sunuyordu. Amaç, insanları en basit düzeyde gerçek bir insanla etkileşime girdiklerine inandırmanın bir yolu olarak insan iletişimini taklit etmekti.
BASEBALL, SAD SAM, STUDENT, ELIZA, CARPS gibi Özel Formatlı Sistemler aslında çok gelişmiş değil, niş işlevleri nedeniyle gelişmiş olarak algılanıyordu. Bunlar özel amaçlar için oluşturulmuş sistemlerdir. Karmaşıklık dilleri ne olursa olsun, bunlar sadece kendi alanlarının sözleriyle ele alınmaktadır. Bu sistemler dar görüşlü ilkeler göz önünde bulundurularak geliştirilmiştir ve en kapsamlı olarak kabul edilir. Bu sistemler, ELIZA Etkisi adı verilen, insanları bir insanla konuştuklarını düşündüren, karşılarında gördüklerinin gerçek bir insan olduğuna inandıran ve sorularına cevap veren psikolojik fenomeni kullanır.
Daha sonra, 1968’de SHRDLU, güçlü bağlantıcı yaklaşım ile, MIT’de (Massachusetts Institute of Technology) NLP araştırmalarındaki en önemli sistemlerden biri olarak gelişti. SHRDLU, robotik bir elin simülasyonuydu. Sanal bir dünyada blokları taşımak için doğal dil talimatlarını anlayabilir. Doğal dil işleme tarihinde, 1970’lerin başları heyecan dolu yıllardı: İnsanlar, bilgisayarların insanların ne söylemek istediğini anlama olasılıkları karşısında büyülendi. SHRDLU’nun ardından bir dizi sistem oluşturuldu.
Birçok programcı, 1970’lerde, gerçek dünyadaki bilgileri bilgisayar tarafından anlaşılabilir verilere organize eden “kavramsal ontolojiler” oluşturmaya başladı.Bu ontolojiler, bu bilgiyi yapay zeka uygulamalarında kullanmak üzere düzenlemek için çok sayıda doğal dil metnini analiz ederek oluşturuldu. Bunlardan bazıları MARGIE (1975), SAM (1978), PAM (1978), TaleSpin (1976), QUALM (1977), Politics (1979) ve Plot Units (1981) olarak sıralanabilir.
PARRY, ilk gerçekçi sohbet robotlarından biriydi. ELİZA Rogerian bir terapist iken, Parry ona referans ile hasta rolündeydi. Colby, terapistlerin hastaları öğrenmesine yardımcı olmak için bir terapistle konuşmaya programlanmış olan PARRY’yi geliştirdi. PARRY şizofrenik bir hastanın simülasyonuydu.
Bugün: GPT-3 Nedir?
Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) bir makine öğrenimi modelidir. Şimdiye kadar makine öğrenimi yazılımı için en büyük ve en gelişmiş açık kaynaklı algoritmalardan biridir. GPT-3 için dünya çapında ağ üzerinde binlerce genel veri kümesinde eğitilmiş 175 milyardan fazla parametre kullandı.
GPT-3 San Francisco’da bir yapay zeka araştırma laboratuvarı olan OpenAI tarafından oluşturuldu. GPT-3, internet verilerinden her türlü metni üretebilen bir makine öğrenme modelidir. Çok sayıda ilgili ve karmaşık makine tarafından oluşturulmuş malzeme oluşturmak için girdi olarak yalnızca küçük bir metin miktarı kullanır.
GPT-3, halka açık internet verileri kullanılarak eğitilmiştir. Aşağıdaki tabloda veri kaynaklarını görebilirsiniz.
Günlük Hayatımızda NLP
Teknoloji, yaşamın çoğu alanında doğal dilin potansiyelini gerçekleştirmemize izin veriyor. NLP, yapılandırılmamış bir metinden kolayca anlaşılabilir bir biçimde içgörüler çıkarmanızı sağlar. Genellikle faydalı bilgiler, müşterilerin tercihleri ve diğer ilgili verilerle ilgili milyonlarca veriyi anlamlandırmak için kullanılır. Ayrıca NLP, daha kişiselleştirilmiş bir kullanıcı deneyimi sunmak için Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme ile birlikte kullanılabilir. NLP teknolojileri genellikle bilgi alma, soru cevaplama ve makine çevirisi için kullanılır.
Çoğumuz zaten her gün hem bilgisayarlarda hem de akıllı telefonlarda NLP tabanlı araçları ve teknolojileri kullanıyoruz. Hatta bir dizi işlevi yerine getiren NLP tabanlı yazılımlarla çevrili olduğumuzu bile söyleyebiliriz.
Teknolojimiz ilerledikçe, NLP hayatımıza daha da derin girişler yapacaktır. Örneğin, doktorların hasta sorularını ele almasına veya hastalara daha iyi bakım sağlamak için tıbbi kayıtlarla çalışmasına yardımcı olabilecek yeni NLP tabanlı sağlık uygulamaları ortaya çıkıyor.
Yazma süreci aynı zamanda kişinin nasıl düşündüğü ve çalıştığı üzerinde muazzam bir etkisi olan bir pratiktir. Başka bir deyişle, günlük yaşamın vazgeçilmez bir bileşenidir. Bir yazma asistanı aracı, yalnızca gramer ve tipografi becerilerimizi geliştirmemize ve daha hızlı içerik oluşturmamıza yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda daha hızlı ve daha iyi anlayarak okumamıza ve anlamamıza da yardımcı olur. Doğal dil işleme (NLP), bir metnin doğruluğunu, netliğini, tutarlılığını ve ikna ediciliğini geliştirmek için istatistiksel algoritmaların kullanılmasını içerir. NLP teknolojilerine dayalı ulaşılabilir yazma araçlarından bazıları Copyai, Grammarly, Quilbot, Sandbox olarak sayılabilir.
NLP teknolojisi ayrıca sohbet robotlarını ve Siri, Alexa ve Cortana gibi sanal kişisel asistanları da geliştirmemizi sağlar . Bu sohbet robotları, cihazlara söylediklerinizi doğal bir dilde analiz ederek soruları yanıtlama, önerilerde bulunma ve film alma gibi görevleri gerçekleştirebilir.
Ayrıca Google, Bing gibi arama motorlarından Facebook, Twitter gibi popüler sosyal medya sitelerine kadar her gün kullanabileceğiniz uygulamalara olanak tanır. Google’ın arama algoritmasına ve derin dil anlayışına güç veren şey budur. Google, bu derin anlayışı kullanarak artık bir sorunun yanıtlarını doğrudan içeriğinizden tanıyabilir. İçerikteki kelimelerin anlamlarını işlemek, açıklama eklemek ve arama motoru kullanıcılarına son derece alakalı içerik sağlamak için NLP’yi kullanır.
NLP Dijital Deneyimleri Nasıl Güçlendirebilir?
NLP terimi genellikle aynı amaca sahip geniş bir dizi yaklaşıma atıfta bulunmak için kullanılır: makinelerin akıllı davranışları taklit etmesini sağlamak. NLP (Doğal Dil İşleme), yapay zeka içinde en çok bilinen ve uygulanan disiplinlerden biridir. NLP teknikleri, Siri veya Alexa gibi yapay zeka destekli asistanların insan dilini anlama ve bunlara tepki verme biçiminden ve aynı zamanda makinelerin bilgi çıkarmak için metin okuma ve yorumlama biçiminden sorumludur.
Doğal Dil İşleme veya NLP, son birkaç on yılda önemli ölçüde gelişmiştir. Metni ayrıştırma, kalıpları tanıma ve konuşma verilerimizden anlam çıkarma yeteneği, çok çeşitli endüstriler için dönüştürücü olduğunu kanıtlıyor. NLP için günümüzün iş uygulamaları çok geniştir; müşteri desteğini otomatikleştirmekten rekabet analizini geliştirmeye ve bireysel müşterilerin ihtiyaçlarını daha iyi anlamaya kadar.
Müşteri yolculuğu boyunca NLP, müşterilerinize optimum ve son derece kişiselleştirilmiş bir konuşma deneyimi sunmanıza olanak tanır. Yenilikçi NLP destekli çözümler, bir dönüşüm tamamlanmadan önce, sırasında ve hatta tamamlandıktan sonra, müşterilerinizin doğal dilini yakalayarak, tam geri bildirimleriyle bilginizi artırmak için tüketici bilgilerini güçlendirebilir.
Günümüzde işletmeler için önceliklerden birinin otomasyon ve veri kalitesini iyileştirmek olduğu aşikar. Buna ek olarak, dijital deneyimleri iyileştirmek ve müşteri sadakatini artırmak, günümüzde birçok işletme için bir başka önemli odak noktasıdır. Müşteri odaklı kuruluşlar, müşterilerle daha anlamlı, kişiselleştirilmiş yollarla etkileşim kurmanın sürekli yeni yollarını arıyor. Hepimiz, müşteriyle etkileşim kurma biçimlerinin katılım üzerinde önemli bir etkisi olduğuna inanıyoruz ve bu nedenle müşterileri nasıl daha iyi anlayacağımızı öğrenmek için NLP teknolojisine yatırım yapıyoruz.
AI destekli yazılımlar konusunda araştırmacılar son on yılda büyük adımlar attı ve NLP bu ilerlemelerin çoğunun merkezinde yer aldı. Doğal dil işlemeyi makine öğrenimi ile birleştirerek, bir platformun doğal bir dili segmentlere ayırması ve bir müşterinin bilgilerini diğer müşterilerin verileriyle karşılaştırması, böylece verimliliği ve doğruluğu artırması artık mümkün.
Bugün birçok işletme giderek artan bir hızla müşterilerini daha iyi anlamalarına ve daha özelleştirilmiş bir öğrenme deneyimi sunarak dönüşüm oranlarını, sadakati ve memnuniyeti artırmalarına destek olması için NLP teknolojisinin potansiyelini keşfediyorlar.
Özetle, açıkça şunu söyleyebiliriz: daha iyi dijital deneyimler yaratmak için NLP teknolojisi kullanılabilir.
Daha İyi Dijital Deneyimler İçin NLP teknolojisini Kullanabileceğiniz Alanların Listesi:
🧾 Potansiyel Müşteri Formları.
🎫 Destek Kayıtları.
📊 Müşteri Geri Bildirimini Analiz Etme.
😊 Müşteri Memnuniyetini ve Duygusunu Analiz Etmek.
🔁 Metin-Konuşma Uygulamaları.
🔎 Web Sitesi Arama Çubukları.
🤖 Sohbet Robotları.
Sonuç: Yapay Zeka Destekli Dijital Deneyimler
Blogumuzda daha önce bahsettiğimiz gibi, çağdaş müşterilerin aciliyet, özerklik ve erişilebilirliğe ihtiyacı olduğundan, kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturmak günümüz müşterilerine ulaşmak ve onlarla etkileşim kurmak için kritik öneme sahiptir. Dijital deneyimlerinizi iyileştirmenin çok fazla yolu var, bunların çoğu, özellikle GPT-3’ten sonra, NLP teknolojilerinden faydalanarak uygulanabilir.
Miranda Miller geçenlerde önce “yapay zekanın medya, üniversiteler ve diğer kuruluşlar tarafından araştırma otomasyonu ve çapraz referans, tarama ve farklı dillerde içerikleri sınıflandırmak, trendleri belirlemek, makale özetleri oluşturmak, veri doğrulamak, hatta tam makaleler oluşturmak için kullanıldığını” söyledi. Hali hazırda birçok saygın kurum AI teknolojilerinden yararlanırken yapılması gereken sürecin sonuna mutlaka bir insan kontrolü aşaması ekleyerek AI gelişmelerinden nasıl yararlanabileceğimizi denemek.
NLP, verileri işlemek ve bilgileri ayıklamak için otomatik makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Bu, işletmelerin maliyetleri düşürmelerine yardımcı olabilir. İşletmeler, arasında konuşma tanıma, otomatik sınıflandırma ve kendi kendine öğrenme dahil olmak üzere NLP yeteneklerine sahip AI yazılımlarının giderek daha çok yardımına ihtiyaç duyacaktır.
Doğal dil işleme teknolojisi, her türlü işletme için veri toplama, işleme, arama ve sunmada büyük gelişmeler sağlamıştır. Bir makinenin doğal dili anlama ve ondan anlamlı bilgiler çıkarma yeteneğidir. NLP, ikili kod gibi onlar için daha anlaşılır olan başka bir makine dilini yaptıkları gibi, insan dilini anlayabilen makineler yaratmaya çalışır.
İşletmelere sunulan makine öğreniminin avantajlarıyla, veri aramanın hızı ve doğruluğu müthiş. Ayrıca, arama ve sınıflandırma için yapay zekanın kullanılması, işletmelerin hızlı yanıt ve yüksek performanslı süreçler aracılığıyla sistem işlevselliğini geliştirmesini sağlayabilir.
Google’ın, Web Kılavuzu’na göre AI tarafından oluşturulan içeriği spam olarak değerlendirme konusunda çok net olduğunu da belirtmek önemlidir. Ancak Mueller’in (Google’da Web Yöneticisi Eğilimleri Analisti) söylediği, Google’ın hangi içeriğin AI tabanlı olduğunu tespit edebildiği takdirde, spam olarak işaretleyebileceği anlamına da gelebilir. Elbette web sitenize veya sohbet robotunuza hiçbir şeyi kopyalayıp yapıştırmamalısınız, ancak AI destekleri anlama ve yazma araçlarını hem arama motorları hem de insanlar için anlamsal bir kelime belirleyici olarak kullanabilirsiniz. En iyi uygulama, yapay zeka ve insan kaynaklarının bir karışımı olabilir. AI’nın ilk taslağı yazmasına izin vermek ve manuel olarak düzeltmek gibi. Aynı şekilde, sohbet robotlarının insanlara bir veya iki satırlık diyalog için cevap vermesine izin verin, ancak daha sonra onlarla manuel olarak iletişim kurun.
Gerçek insanlardan farklı olarak, NLP destekli teknoloji çözümleri, bir tüketiciye haftanın yedi günü, günün 24 saati gerçek zamanlı olarak yanıt verebilir. NLP, dijital deneyimleri geliştirme ve manuel işlemleri teknoloji destekli etkinliklere dönüştürme potansiyeline sahiptir.
