Fotoğraf ROMA ODINTSOV
 

Makinelerin ne söylediğinizi ve nasıl hissettiğinizi anlayabildiği bir dünya hayal edin; bir bilgisayarla konuşabileceğiniz ve yanıt vereceği yer; ve teknolojinin metni inceleyip sizin için özetleyebileceği yer. Bir dakika bekle. Hiçbir şeyi hayal etmenize gerek yok; NLP'nin benimsenmesiyle bu artık bir gerçek.

Yapay zekanın bir alt alanı olarak doğal dil işleme (NLP), bilgisayarların insan dilini kullanarak iletişim kurmasını sağlayan teknolojide bir atılım olarak ortaya çıktı. Onun pazar büyüklüğü 18.9'te değeri 2023 milyar dolar olarak gerçekleşti ve 68'de 2028 milyar dolara çıkması bekleniyor. Chatbot'lardan makine çevirisine ve belge analizine kadar NLP'nin günümüz dünyasındaki çeşitli uygulamaları göz önüne alındığında bunda hiçbir şey şaşırtıcı değil.

Bu yazıda NLP'nin iş dünyası üzerindeki dönüştürücü etkisini, kullanım örneklerini ve sektörlere göre gerçek dünya örneklerini tartışıyoruz. Ayrıca doğal dil işlemenin faydalarına, zorluklarına ve bize getireceği gelecek fırsatlara da kısaca değiniyoruz.

NLP, büyük miktarda verinin işlenmesine olanak tanıyan dilbilimsel, istatistiksel ve makine öğrenimi (ML) tekniklerinin bir birleşimidir. Bu, bilgisayarların insan dilindeki nüansları kavramasını, bağlamı anlamasını ve buna anlamlı bir şekilde yanıt vermesini sağlar. Başka bir deyişle, NLP algoritmaları insan iletişimini yapay zeka ile birleştirmeyi amaçlıyor.

Ancak bu her zaman böyle değildi. Aşağıdaki infografik, NLP'nin bugünkü potansiyeline ulaşana kadar zaman içindeki gelişimini kapsamaktadır. NLP'nin benimsenmesi için temel itici faktörler; hesaplama gücündeki gelişmeler, yapay zeka ve makine öğrenimindeki ilerlemeler ve veri kullanılabilirliğiydi. İkincisi, büyük ölçüde, daha iyi ölçeklenebilirlik ve veri depolama ve işleme için daha düşük maliyetler sağlayan bulut sayesinde gerçekleşti.

NLP'nin Evrimi
 

NLP'nin evrimi aynı zamanda kural tabanlı sistemlerden, dili "anlamayı" öğrenebilen makine öğrenimi algoritmalarına geçişle de ilgiliydi. Kural tabanlı bir yaklaşımda, bir uzman NLP'deki her kuralı manuel olarak kodlar. Bu sistemlerin makine öğrenimine kıyasla daha statik ve uyarlanamaz olmasının nedeni budur.

NLP'nin doğasını daha fazla keşfederek, insan dilini anlamak ve onunla etkileşime geçmek için temel hedeflerinden bahsetmeliyiz. Buna göre şunları ayırt ediyoruz:

• Anlamın çıkarılmasıyla ilgilenen Doğal Dil Anlama (NLU). Belirsizlikler ve bağlamsal farklılıklarla başa çıkarak, yazılı ve sözlü dilin inceliklerini ve nüanslarını anlamaya yardımcı olur. Örneğin, NLU aksanları ayırt etmek veya argoyu anlamak için kullanışlıdır.
• Verilerden insan benzeri yanıtlar üretmeyle ilgilenen Doğal Dil Üretimi (NLG). Büyük hacimli verileri analiz etmek için istatistiksel yöntemler ve dil modelleri kullanan NLG, kullanıcı sorgularına karşılıklı konuşma yoluyla "yanıt verilmesine" yardımcı olur. Ayrıca metin özetleme, makine çevirisi ve içerik oluşturma işlemlerini de gerçekleştirir.

Doğal Dil Anlama ve Doğal Dil Üretme Karşılaştırması
 

Artık NLP'nin nasıl çalıştığını özetleyebiliriz. Temel olarak 2 adım vardır:

1. Metni makinenin anlayabileceği bir şeye dönüştürmek
2. Bağlamı ve dili gerçekten anlamak ve anlamı çıkarmak için metni analiz etmek

Aynı zamanda, doğal dil işleme sistemi kapsamında makinenin bu iki eylemi gerçekleştirmesini sağlayacak pek çok şey oluyor. Nasıl daha iyi çalıştığını anlamak için NLP'nin temel bileşenlerine hızlıca bir göz atalım:

• Tokenizasyon: Bir metni kelimeler veya ifadeler (belirteçler) gibi daha küçük birimlere bölerek bunları daha küçük, yönetilebilir parçalar halinde işlemek.
• Sözdizimi analizi: Cümlelerdeki sözdizimsel ilişkileri doğru bir şekilde anlamak için dilbilgisi yapılarını ayrıştırmak
• Konuşma bölümü etiketlemesi: Sözdizimsel analize eklemek üzere bir cümledeki kelimelere gramer etiketleri (örneğin isim, fiil vb.) atamak için
• Anlamsal analiz: Kelimelerin, ifadelerin ve cümlelerin ardındaki anlamı ve bağlamı yakalamak
• Duygu analizi: Metinde ifade edilen duyguyu veya duyguyu olumlu, olumsuz veya nötr olarak belirlemek
• Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER): Varlıkları, yani adları, kuruluşları, konumları vb. tanımlamak ve kategorilere ayırmak için.
• İstatistiksel ve ML modelleri: Veri hacimlerini işlemek ve analiz etmek. Denetimli ML algoritmaları, metin sınıflandırma ve duygu analizi gibi görevlerde en iyi sonucu verirken, denetimsiz algoritmalar kümeleme ve konu modelleme için çalışır.
• Dil modelleri: Bir bağlamdaki kelime dizilerinin olasılığını tahmin etmek. Bu teknik, otomatik tamamlama ve dil oluşturma görevlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır.
• Dil çeviri modelleri: Metni bir dilden diğerine dönüştürmek için. Nöral makine çevirisi gibi gelişmiş modeller, çevirinin doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir.
• Dil üretme teknikleri: Verilere veya verilen bağlama dayalı olarak insan benzeri yanıtlar üretmek. Bu yaklaşım sohbet robotları, metin özetleme vb. için kullanılır.

Bu bileşenlerin birleşimi ve entegrasyonu, veri bilimcilerinin güçlü NLP sistemleri oluşturmasına ve daha iyi yapay zeka iletişim sonuçlarına katkıda bulunmasına olanak tanır.

Doğal dil işleme yalnızca endüstriler arasında ivme kazanıyor ve her yıl yeni uygulamalar ortaya çıkıyor. Aşağıda, NLP ile iletişimi dönüştürme konusundaki iş potansiyeliniz hakkında daha fazla bilgi edinmek için NLP'nin en yaygın kullanım örneklerini inceliyoruz.

NLP'nin En İyi Uygulamaları

Konuşmaya dayalı yapay zeka ve sohbet robotları

NLP denilince aklınıza ilk gelen akıllı sanal asistanlar ve chatbotlardır. Günümüzün NLP konuşmaya dayalı yapay zeka sistemleri, kullanıcılarla özgün ve bağlamsal olarak uygun diyaloglar kurabilecek kadar gelişmiştir.

Siri veya Alexa gibi sanal asistanlar günlük kullanımımızdadır; hatırlatıcı ayarlama, telefon görüşmesi yapma ve yanıtlama ve nereye park edileceğini bulma gibi küçük görevleri yerine getirir. NLP odaklı sohbet robotları, destek hizmetlerini ölçeklendirerek ve kişiselleştirmeyi geliştirerek işletmelere katkıda bulunuyor.

Tidio tarafından geliştirilen aşağıdaki Lyro sohbet robotuna bakın. Sıradan sohbet robotlarının aksine Lyro, destek temsilcilerinden herhangi bir eğitim gerektirmez; şirket bunu etkinleştirir ve kullanıcıların sorularına hemen yanıt vermeye başlar.

Image gelgit

Makine Çevirisi

Makine çevirisi, NLP'nin ikinci en belirgin kullanım örneğidir. Öğrenciler, dil çevirmenleri, turistler ve daha pek çok kişi, bugün Google Çeviri olmadan hayatlarını hayal edemiyor. Her ne kadar makine çevirisi NLP'den çok önce mevcut olsa da, onu şu yollarla yeni bir seviyeye getirmiştir:

• Transformatörlerin kullanımıyla daha fazla doğruluk ve akıcılık ekleme
• Gerçek zamanlı dil çevirisini teşvik etme ve kolaylaştırma
• Geleneksel kelime kelime çeviri yöntemlerini geçmişte bırakan bağlama duyarlı çeviriyi mümkün kılmak
• Kültürel tercihleri ​​ve yerel lehçeleri göz önünde bulundurarak içerik yerelleştirmesine yardımcı olmak

Daha açıklayıcı hale getirmek için, işte burada deepl, Google Çeviri'nin daha az bilinen bir rakibi. Araç, kullanıcıların dil engellerini aşmasına yardımcı olmak için 26 dile çeviriyi destekler. Aynı zamanda uygulama entegrasyonu ve web sitesi çeviri widget'ına da sahiptir.

Image deepl

Doküman Yönetimi

NLP ayrıca dokümantasyonun doğruluğunu ve verimliliğini artırmaya yardımcı olan benzersiz konuşmayı metne dönüştürme yeteneklerine de sahiptir. Metni yazmak yerine dikte etmek gibi basit kullanım örneklerini bir kenara bırakarak aşağıdakilerden de bahsedebiliriz:

• Metin özetleme: Yapay zeka tarafından sunulan otomatik özetler, büyük miktarlardaki bilgilerin hızlı bir şekilde sindirilmesi gerektiğinde kullanışlıdır. NLP yalnızca uzun metinleri özetlemez; anahtar kelime çıkarma ve cümle sıralaması, NLP'nin bir metni önemli noktaları yakalayarak tutarlı bir şekilde özetlemesine olanak tanır.
• Bilgi çıkarma: NLP'deki diğer yaklaşımların yanı sıra NER, otomatik bilgi erişimi ve bilgi keşfi için özellikle etkilidir. Bu, araştırmacının büyük miktarda bilgiyi gözden kaçırmaması için zamandan ve çabadan önemli ölçüde tasarruf sağlar.
• Metin sınıflandırması: Büyük miktarda metinsel veri söz konusu olduğunda, NLP onu sınıflandırmaya yardımcı olabilir. Şirket, verileri daha organize hale getirirken aynı zamanda gelişmiş bilgi erişilebilirliğinden de yararlanıyor.

İçerik Üretimi

NLP, olayların ve verilerin özünü yakalayabilme yeteneği sayesinde, verilen bilgilere dayanarak içerik üretebilmektedir. Muhtemelen herkes zaten duymuştur ChatGPT ve doğru yönlendirmelerle nasıl benzersiz, anlamlı içerik oluşturduğunu öğrenin. Bunun gibi modeller, içerik oluşturucuların ürün talimatları, sosyal medya gönderileri, makaleler, e-postalar ve diğerlerini yazmalarına yardımcı olarak hayatlarını kolaylaştırabilir.

Yapay zeka içerik oluşturma aracının GPT'den daha az yaygın olan bir örneğini düşünün. OwlyWriter AI SMM söz konusu olduğunda pazarlamacıların saatler süren çalışmalarından tasarruf edebilir. Araç, gönderiler için başlıklar oluşturmaktan içerik fikirleri oluşturmaya ve gönderi yazmaya kadar, sosyal medya profesyonellerinin yazma engelini aşmalarına ve daha verimli çalışmalarına yardımcı olur.

Image HootSuite

Konuşma Tanıma

NLP'nin bir diğer harika uygulaması da makinelerin konuşulan dili yazılı metne çevirmesine olanak tanıyan konuşma tanımadır. Yine Siri ya da Google Assistant gibi sesli asistanlar bu konuda en aydınlatıcı örneklerdir.

Konuşma tanıma için transkripsiyon hizmetleri veya ses kontrollü cihazlar gibi hâlâ birçok başka kullanım durumu var. Sürücülerin arabaları eller serbest olarak güvenli bir şekilde kontrol etmelerine olanak tanıyan özelliği unutmayın. Ayrıca akıllı ev cihazlarının tamamı NLP temel alınarak geliştirilmektedir.

Duygu Analizi

NLP tekniklerinden biri olan duygu analizi, ürün veya hizmet hakkında kamuoyunun görüşlerini almak veya trendleri takip etmek için müşteri yorumlarını ve sosyal medya duygularını analiz etmede en iyi sonucu verir.

Örneğin NLP, işletmelerin müşteri memnuniyeti için daha bilinçli kararlar almaları amacıyla son ürün lansmanıyla ilgili müşteri geri bildirimlerini analiz etmelerine yardımcı olabilir. Ayrıca sosyal medya izleme uygulamalarına da güç verir. marka saat. Bunlar, şirketlerin kamuoyunun markalara yönelik görüşlerini ve duygularını bilmesi, trendleri takip etmesi ve çevrimiçi itibarı yönetmesi için sosyal ağ içeriğini izler.

Image marka saat

Arama Motoru Optimizasyonu

Google gibi arama motorları, arama sonuçlarının doğruluğunu artırmak için NLP'yi kullanır. Bu yaklaşım, sorgunun ardındaki kullanıcı amacının daha iyi anlaşılmasına ve sorgunun en alakalı arama sonuçlarıyla eşleştirilmesine yardımcı olur.

Spam Filtreleme

NLP'nin devrim yarattığı bir alan daha spam filtrelemeyi içerir. Ve burada sadece e-postadan değil diğer uygulamalardan da bahsediyoruz. Örneğin, YouTube'un kullandığı NLP, videolarının yorum bölümündeki spam verilerini filtreleyecek. Spam'ı filtrelemek için Naïve Bayes sınıflandırıcısı kullanılarak eğitilmiş TubeSpam adlı bir araç kullanıyor.

NLP uygulamalarının listesi çok daha uzundur. En büyük kullanım örneklerini tartıştık ancak otomatik düzeltme ve otomatik tamamlama özellikleri, sahtekarlık tespiti vb. gibi daha küçük olanları dışarıda bıraktık. Araştırmamızı daha kapsamlı hale getirmek için NLP'nin endüstrileri nasıl dönüştürdüğüne dair gerçek hayattan örnekler hakkında konuşalım.

NLP çeşitli endüstrilerde başarıyla uygulansa da en büyük pazar payı teknoloji, sağlık hizmetleri, perakende, finansal hizmetler, sigorta ve pazarlamadır. Bunların her birini ayrıntılı olarak görün.

Sektörlere Göre Küresel NLP Pazar Payı

Müşteri Hizmetleri

NLP odaklı sohbet robotları ve sanal asistanlar müşteri hizmetlerini sonsuza kadar değiştirdi. Artık müşteriler 24/7 destek alırken, temsilciler de azaltılmış iş yükünden yararlanabiliyor. Bank of America tarafından oluşturulan sohbet robotu Erica, müşterilere finansal destek ve rehberlik sağlıyor ve çevrimiçi bankacılıkta gezinmeye yardımcı oluyor. NLP, Erica'nın kullanıcıların tercihlerini ve ihtiyaçlarını öğrenmesine ve kişiselleştirilmiş öneriler sunmasına olanak tanır.

NLP'nin müşteri hizmetlerinde kullanımına ilişkin belirli örneklere bakalım:

• Kullanıcının isteğini anlayan ve bunu doğru insan temsilcisine yönlendiren NLP tabanlı sesli asistanlar
• Soruları yanıtlamak, bilgileri kontrol etmek, randevuları planlamak vb. gibi basit görevler için otomatik sohbet robotları.
• Cihazlar ve hizmetlerle eller serbest etkileşim için sanal asistanların kullanımı
• Müşteri geri bildirimi analizi ve duygu analizi - örneğin bir sohbet robotu, sinirli bir müşteriyle uğraşırken özür dileyerek başlayabilir

E-ticaret ve Perakende

Günümüzde Amazon, eBay veya Walmart gibi saygın e-ticaret web sitelerinin çoğu, ürün görünürlüğünü ve arama deneyimini geliştiren NLP destekli anlamsal aramayı kullanıyor. Eşleşen anahtar kelimelerin aksine anlamsal arama daha sezgiseldir ve kullanıcının sorgunun ardındaki amacını anlamayı amaçlar.

NLP'nin anlamsal aramanın yanı sıra perakendede başka uygulamaları da vardır:

• Marka sadakati hakkında daha fazla bilgi edinmek ve sonuçta markayı güçlendirmek için müşteri duyarlılığı analizi
• Sesli asistanlarla sohbet yoluyla ticaret
• Kişiselleştirilmiş ürün önerileri

Eğitim

Eğitim alanında NLP en yaratıcı kullanım senaryolarına sahiptir. Bunun harika bir örneği Coursera'nın, kullanıcıların ilgi alanlarına göre en iyi kursları bulmalarına yardımcı olan kurs öneri sistemini içerir. Ayrıca, yazılarınızı net ve hatasız hale getiren, NLP tabanlı bir çözüm olan, en sevilen Grammarly'yi de düşünün.

Eğitimdeki diğer NLP örnekleri aşağıdakileri içerir ancak bunlarla sınırlı değildir:

• Akıllı öğretim sistemleri
• Ders kitaplarına veya diğer eğitim materyallerine dayalı sınav sorusu oluşturma
• Otomatik derecelendirme ve geri bildirim analizi
• İntihal tespit yazılımı
• Uyarlanabilir öğrenme ve öğrencilere kişiselleştirilmiş öğretim ve geri bildirim

Finans ve Bankacılık

Hiç bankanızdan hesabınızda şüpheli etkinlik olduğunu soran bir telefon aldınız mı? Bu çağrılar genellikle NLP tarafından tetiklenir. Dolandırıcılık tespiti, NLP'nin finans alanındaki en büyük uygulamalarından biridir. Bir zamanlar dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etmek için özel olarak geliştirilen Mastercard Karar İstihbaratı, şirketin şunları yapmasına yardımcı oldu: Dolandırıcılığı %50 azaltın. Çözüm potansiyelini kendiniz kontrol edin:

https://mastercard-a.akamaihd.net/global-risk/videos/DecisionIntelligenceExternalVideoGLOBALJul19.mp4

Alternatif etiket: Mastercard Karar İstihbaratı

NLP'nin finans sektöründe nasıl kullanıldığına dair diğer iki yol şunlardır:

• Hisse senedi fiyatlarını ve piyasa dalgalanmalarını tahmin etmek ve böylece tüccarların ve yatırımcıların daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olmak için finansal raporlar, sosyal medya gönderileri ve haber makaleleri gibi çeşitli metin verileri üzerinde duyarlılık analizi
• Hızlı güncellemeler için mali raporlardan ve belgelerden veri çıkarmanın yanı sıra mali haberlerin özetlenmesi

Sağlık hizmeti

NLP teknolojisi, tıbbi sağlayıcılara klinik notları ve hasta bilgilerini özetleme ve kategorilere ayırma konusunda yardımcı olur. Bu şekilde verilere daha hızlı erişebilir ve belgeleri düzenli tutabilirler. Elektronik sağlık kayıtları büyük ölçüde doğal dil işleme sayesinde mümkün hale geldi.

Ayrıca NLP, transkripsiyona yardımcı olarak doktorların notları dikte etmesine ve manuel veri girişini en aza indirmesine olanak tanır. Klinik NLP sistemleri teşhislere, tedavi planının oluşturulmasına ve kişiselleştirilmiş terapi önerilerine yardımcı olabilir. Örneğin Merative LP, hastaları için kanser tedavisi planlarının geliştirilmesinde NLP algoritmalarını kullanıyor.

Sigorta

Finansta olduğu gibi sigortada da NLP, hileli iddiaları tespit etmek için kullanılıyor. NLP, müşteri profilleri, iletişim ve sosyal ağlar gibi farklı veri türlerini analiz ederek dolandırıcılık göstergelerini tespit eder ve bu iddiaları daha ileri inceleme için gönderir. Türk sigorta şirketi ML tabanlı dolandırıcılık tespit sistemine geçtikten sonra yatırım getirisini %210 artırdı.

ML dolandırıcılık tespit sistemi nasıl çalışır?
 

Sigorta şirketleri ayrıca metin madenciliği ve pazar istihbaratı yardımıyla sektör trendlerini izleyerek NLP'den yararlanabilir. Bu şekilde şirketler, rakiplerinin nasıl performans gösterdiğine dair içgörü elde ediyor ve daha fazla veriye dayalı kararlar alıyor.

Kanun

Hukuk sektöründe, belgelerle çalışma söz konusu olduğunda NLP en yararlı olanıdır. Hukuk uzmanları bu teknolojiyi sözleşme incelemesi ve analizi, metin özetleme, vaka sonuç analizi vb. alanlarda kullanabilir. NLP algoritmaları, avukatların ve avukatların belirli tarihleri, şartları veya maddeleri bulmak için birçok yasal metni taramasına yardımcı olur.

Luminance, durum tespiti ve sözleşme incelemesinin verimliliğini artırmak için NLP'yi kullanıyor. Daha genel GPT'nin aksine, model 150 milyondan fazla yasal belge üzerinde eğitildi ve sektör uzmanları tarafından doğrulandı. Şirket kullanıcılara söz veriyor %90'a varan zaman tasarrufu otomatik sözleşme işleme yoluyla.

Bunun dışında hukuk uzmanları, mevzuata uygunluğun izlenmesi, gözetim transkript analizi ve hukuki araştırmalarda NLP'yi uygular.

İmalat ve Tedarik Zinciri

Her yerde olduğu gibi üretim ve tedarik zincirinde de NLP, verileri düzenli tutmak ve iletişimi kolaylaştırmak için en iyi şekilde çalışır. Örneğin, hacimli gönderi belgelerinin analiz edilip gözden geçirilmesine ve lojistik zorlukların çözülmesine yardımcı olabilir.

Chatbot'lar müşteri veya satıcı sorgularına daha hızlı yanıt vermek için yararlı olabilir. Tesla, uzun zaman önce olağanüstü müşteri deneyimleri sağlamak için sohbet robotlarını bünyesine kattı. Bu program test sürüşleri yapar ve Tesla arabalarıyla ilgili basit soruları yanıtlar.

Sohbet robotlarını üreticinin ERP'si veya diğer eski sistemleriyle entegre eden sohbet robotları, bilgilerin tek bir yerde tutulmasına ve departmanlar arasındaki işbirliğinin geliştirilmesine de yardımcı olabilir.

Pazarlama

Daha önce de belirtildiği gibi, pazarlamada müşterilerin markalar hakkındaki görüşlerini anlamak için duyarlılık analizi yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu, müşterilere kişiselleştirilmiş ürün veya hizmetler önermeye ve karar alma sürecini güçlendirmeye yardımcı olur. Örneğin McDonald's, sosyal medyadaki müşteri şikayetlerini izlemek ve çalışanlarını bu şikayetlere doğru şekilde yanıt vermeleri konusunda eğitmek için NLP'yi kullanıyor.

NER'in yardımıyla NLP, trend konuları ve müşteri içgörülerini belirlemek ve bunları satış materyallerinde veya ürün tasarımı iyileştirmelerinde daha fazla kullanmak için de kullanılır.

İşe Alım

İşe alımda, doğruluğu ve hızı artırmak için iş adayı taraması için NLP kullanılır. Örneğin, Intelliarts tarafından geliştirilen bir B2B iş kaynak bulma platformu, iş arama sitelerindeki ve LinkedIn gibi sosyal medya sitelerindeki aday profillerini pozisyon tanımlarıyla eşleştirebilir. Dahası, çözüm Çeşitlilik, Eşitlik ve Katılım (DEI) ilkelerine bağlı kalıyor. Çıkışta müşteri, aday kaynak bulma sürecini kolaylaştırıyor ancak DEI gereklilikleri amaçlandığı gibi oluyor.

B2B İş Tedarik Platformu

NLP'nin endüstrilerde artan popülaritesine ve ilerlemesine rağmen, mevcut sistemlere entegrasyon yolunda bazı zorluklar hala mevcuttur. İşte hem zorluklar hem de bunlara yönelik potansiyel çözümler:

NLP için Zorluklar ve Çözümler

NLP, yukarıdaki zorlukların üstesinden gelmek için ortaya çıkan yeni çözümlerle gelişmeye devam ediyor. Aynı zamanda NLP araştırmalarında yeni uygulamalar ve eğilimler ortaya çıkıyor. NLP'deki en son gelişmelere ve bunların insan-yapay zeka etkileşimlerinde nasıl devrim yaratabileceğine bakalım:

• Ön eğitim ve transfer öğrenimi: GPT-3 veya T5 gibi önceden eğitilmiş modeller, günümüzde NLP'deki en önemli gelişmelerden biridir. Ve bu eğilim, verimli sonuçlarının yanı sıra, bir görevden öğrenilen bilgiyi diğer görevlere ve alanlara uyarlamak için öğrenmeyi aktarma fırsatı nedeniyle kesin olarak varlığını sürdürüyor.
• Çok modlu NLP: NLP nihayet metnin ötesine geçiyor ve araştırmacılar yeteneklerini konuşma, video ve görüntülerde deniyor. Çok modluluk, video altyazılarından otonom araçlara ve daha doğru duygu analizine kadar farklı alanlarda uygulamalarını bulur.
• Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka: NLP'nin çok modluluğu, insan-yapay zeka etkileşimini daha doğal ve sezgisel hale getirmeyi amaçlayan konuşmaya dayalı yapay zekanın ilerlemelerinde de kendini gösteriyor. Akıllı evler için sesli asistanlar muhtemelen şu anda araştırmacıların en çok ilgisini çeken konu.
• Çok dilli NLP: Çok dilli ve diller arası NLP, küresel iletişimi geliştirme, bilgi erişimini ve kültürel çeşitliliği artırma fırsatları nedeniyle araştırmacıların ilgisini çekmektedir.
• Açıklanabilir ve güvenilir yapay zeka: Açıklanabilir ve güvenilir yapay zekaya olan talep, NLP'de kullanıcının güvenini, hesap verebilirliğini ve sorumluluğunu güçlendirmeyi ifade eder. Bu özellikle sağlık, eğitim ve hukuk gibi hassas alanlarla ilgilidir.
• Etik ve sorumlu yapay zeka: Araştırmacılar ayrıca daha sorumlu yapay zeka uygulamaları oluşturmak için NLP'deki önyargıları, adaleti ve etik kaygıları ele almayı hedefliyor. Bunun harika bir örneği, AI tarafından manipüle edilen video ve ses bilgilerini tanımlamak ve işaretlemek için derin sahte algılamadır.

NLP'de Devam Eden Araştırma Alanları

NLP kavramı, insan-makine etkileşimlerinde devrim yaratarak bilgiye nasıl erişildiğini ve iletişimin nasıl oluştuğunu yeniden şekillendirdi. Yapay zekanın derin öğrenmeyle entegrasyonu sayesinde bilgisayarlar metinleri okuma, konuşmaları yorumlama, konuşmaları analiz etme, duyguları belirleme ve daha pek çok yetenek kazandı; bu da NLP'nin verilerden değerli içgörüler elde etmedeki gücünü kanıtladı.

Bugünlerde NLP'nin sohbet robotları ve sanal asistanlardan duygu analizine ve dil çevirisine kadar uzanan sonsuz olanaklarını görüyoruz. Bunlar halihazırda birçok sektörü dönüştürdü ve kullanıcı deneyimlerini yükseltti. Ancak NLP'de devam eden araştırma ve geliştirmeler, daha fazla ilerleme ve trendin damgasını vurduğu daha da parlak bir gelecek vaat ediyor. Bu, iletişimi her zamankinden daha kesintisiz ve kapsayıcı hale getirme potansiyeline sahiptir.

Olena Zherebetska şirketinde içerik yazarıdır Entelektüel sanatlar, veri bilimi ve makine öğrenimi alanındaki en son haberler ve yenilikler hakkında yazıyor. 7 yıllık yazma tecrübesine sahip ve teknoloji konularını araştırırken daha derine inmeyi seviyor.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.kdnuggets.com/natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai