Scalenut, G2 Güz Lideri 2022 oldu - İçerik Oluşturma Kategorisi

Yapay zeka hayatımızın giderek daha önemli bir parçası haline geliyor. Ancak iş insan dilini anlamaya geldiğinde, teknoloji hala bize tüm cevapları verebilecek noktada değil.

1950'lerden beri bilgisayar ve dil, basit girdi elde etmekten karmaşık metinlere kadar birlikte çalışıyor. Makinelerin yeterince zeki olup olmadığını anlamak için Turing testini yapan Alan Turing'di.

Bu nedenle şirketler metinden bilgi çıkarmak için doğal dil işlemeyi kullanıyor.

Yapay zeka ve makine öğrenimi (ML), NLU (doğal dil anlayışı), NLP ((doğal dil işleme) ve NLG (doğal dil üretimi) ile kullanıcının ne istediğini anlamada önemli bir rol oynamıştır.

Ayrıca, NLU ve NLG, NLP'nin giderek daha önemli hale gelen parçalarıdır. Bu teknolojiler, birçok şekilde kullanılabilen metnin anlamını belirlemek için makine öğrenimini kullanır.

Peki, NLU ve NLP arasındaki fark nedir? Bunu anlamak için öncelikle her bir terimin ne anlama geldiğini bilmemiz ve belirsizlikleri netleştirmemiz gerekir.

Bu blog yazısında, NLU ve NLP arasındaki farkı vurguladık ve nüansları anladık.

Doğal Dil İşleme Nedir?

NLP veya doğal dil işleme, doğal insan dili verilerini modellemeyi amaçlayan hesaplamalı dilbilimden gelişmiştir.

Ayrıca NLP, büyük miktarda insan verisini işler ve makine öğrenimi ve derin öğrenme tekniklerinin kullanımına odaklanır.

Bilgisayar bilimi, bilgi sistemleri, dilbilim, iletişim ve felsefede yaygın olarak kullanılır.

NLP'nin hesaplamalı dilbilim, sözdizimi analizi, konuşma tanıma, makine çevirisi ve daha fazlasını içeren birçok alt alanı vardır.

Doğal dil işleme, yapılandırılmamış metni alıp doğru biçime veya yapılandırılmış bir metne dönüştürerek çalışır. Algoritmayı oluşturarak ve modeli, kullanıcının bir şey söylediğinde ne demek istediğini anlamak için analiz edilen büyük miktarda veri üzerinde eğiterek çalışır.

Çeşitli varlıkları birlikte alıp tanımlayarak (adlandırılmış varlık tanıma) ve kelime kalıplarının tanımlanmasıyla çalışır. Sözcük kalıpları, tokenizasyon, kök çıkarma ve lemmatizasyon gibi yöntemler kullanılarak tanımlanır.

NLP, ayrıştırma, konuşma tanıma, konuşmanın bir kısmını etiketleme ve bilgi çıkarma gibi çeşitli görevleri üstlenir.

Gerçek dünyada NLP, metin özetleme, duygu analizi, konu çıkarma, adlandırılmış varlık tanıma, konuşma bölümleri etiketleme, ilişki çıkarma, gövde oluşturma, metin madenciliği, makine çevirisi ve otomatik soru yanıtlamanın yanı sıra ontoloji popülasyonu için kullanılır. , dil modelleme ve dille ilgili diğer görevler.

Doğal dil anlayışı nedir?

NLU, cümlelerin anlamını anlamak için metnin semantik analizini kullanan doğal dil işlemenin bir alt kümesidir .

Aynı metnin birçok anlamı olabilir, farklı kelimeler aynı anlama gelebilir veya duruma göre anlam değişebilir.

NLU algoritmaları, bir cümlenin ne söylediğini anlamak kadar basit veya iki kişi arasındaki diyaloğu anlamak kadar karmaşık olan bir giriş metnini biraz anlamak için hesaplama yöntemlerini kullanarak farklı kaynaklardan gelen metni işler.

Metninizi makine tarafından okunabilir bir formata dönüştürür.

Örneğin, insanların sosyal medya paylaşımlarında söylediklerini tanıma ve anlama sürecidir.

Bu nedenle NLU, metni anlamak ve bir sonuç üretmek için hesaplamalı yöntemler kullanır.

NLU, iki kişi arasındaki diyaloğu anlamak, birinin belirli bir durum hakkında nasıl hissettiğini anlamak ve diğer benzer senaryolar dahil olmak üzere birçok farklı şekilde kullanılabilir.

NLU'yu anlamak için üç dil seviyesi vardır:

• Sözdizimi: Cümlelerin nasıl kurulduğunu ve gramerin doğru kullanılıp kullanılmadığını anlama sürecidir. Örneğin, bir cümlenin anlamlı olup olmadığını anlamak için, bağlam içinde ele alınmalı ve sözdizimi analiz edilmelidir.
• Semantik: İki kişi arasında ses tonu veya kelime seçimi gibi bağlamsal anlam detaylarını içeren metne baktığımızda. Bu veri parçaları, aynı konuşma parçasının olduğu tüm olası bağlamlardan sonuçlar üretmek için bir NLU algoritması için de kullanılabilir.
• Pragmatik analiz: Bağlamı ve metnin neyi başarmaya çalıştığını anlamaya yardımcı olur.
• Sözcük anlam ayrımı , sözcüklerin cümlelerdeki anlamlarını belirleme sürecidir. Bağlamına göre bir kelime anlamı verir.

Hem NLP'ye hem de NLU'ya ihtiyacımız var mı?

Evet, NLU ve NLP birlikte çalışır. Ayrıca, NLP ve NLU terimleri birbirinin yerine kullanılır.

Daha karmaşık NLP modelleri oluşturmak için birlikte çalışırlar. Bunun yaygın bir örneği, bir metnin ardındaki duygusal anlamı belirlemek için hem NLP hem de NLU algoritmalarını kullanan duygu analizidir.

Hem NLP hem de NLU birbiriyle ilişkili olsa da amaçları farklıdır. Ancak, NLP ve NLU farklı veri madenciliği teknikleridir.

Doğal dil anlayışı, bir makinenin bir kullanıcının sorgusunu veya isteğini yorumladığı ve kullanıcının niyetini anlamak için duygu analizi, konuşmanın bir kısmı etiketleme, konu sınıflandırması ve diğer makine öğrenimi tekniklerini kullandığı süreçtir.

NLP modelleri cümlelerin anlamını açıklamak için tasarlanırken, NLU modelleri metnin anlamını kavramlar, ilişkiler ve nitelikler açısından açıklamak için tasarlanmıştır.

NLP vs NLU: Fark nedir?

NLU ve NLP arasındaki en büyük fark, NLP'nin doğal dili tanımak ve anlamak için algoritmalar oluşturmaya, NLU ise bir cümlenin anlamına odaklanmasıdır.

Diğer bir fark ise NLP'nin dili parçalayıp işlemesi, NLU'nun ise dilin anlaşılmasını sağlamasıdır.

Hem NLU hem de NLP denetimli öğrenme kullanır, bu da modellerini etiketli verileri kullanarak eğittikleri anlamına gelir. Ancak, aralarındaki fark nasıl yapıldığıdır.

NLU ve NLP arasındaki diğer bir fark, NLU'nun daha çok duygu analizine odaklanmasıdır. Duygu analizi, bir metnin duygusal tonunu belirlemek için metinden bilgi çıkarmayı içerir.

Doğal dil işleme ve doğal dil anlama dili sadece bir veri kümesini eğitmekle ilgili değildir. Bilgisayar, büyük miktarda yapılandırılmamış verideki kalıpları algılamak için NLP algoritmalarını kullanır.

NLU, dilin hareketler, yüz ifadesi tanıma vb. birçok bileşenden oluşan karmaşık bir görev olduğunun farkındadır. Ayrıca NLU, yazılı veya sözlü dil kusurlu olsa bile bilgisayar programlarının dilden amaç çıkarmasını sağlar.

NLP ve NLU kullanım durumları

İnternetteki verilerin sadece %20'si yapılandırılmış veridir ve analiz için kullanılabilir. Geri kalan %80'lik kısım, tahminlerde bulunmak veya algoritma geliştirmek için kullanılamayan yapılandırılmamış verilerdir.

NLP ve NLU tekniklerinin, büyük miktarda yapılandırılmamış veri yığınının yapay zeka tarafından erişilebilir olmasını sağlamak için birlikte çalıştığı yer burasıdır. Hem NLP hem de NLU, metnin kolay anlaşılması için yapay zeka, dilbilim ve veri bilimi gibi çeşitli disiplinlerden gelişmiştir.

Makineler, yapılandırılmamış verilerde kalıplar bulmaya yardımcı olur ve bu da insanların bu verilerin anlamını anlamalarına yardımcı olur. NLP ve NLU kullanım durumları bugün bu şekilde uygulanmaktadır.

NLP ve NLU'nun bazı yaygın kullanım durumları şunlardır:

1. Kişisel asistanlar (Siri, Alexa ve Google Home)

2. Görüntü ve video tanıma

3. İçerik denetimi

4. Duygu Analizi

NLP ve NLU birlikte

NLP ve NLU, bir dizi sorunu çözmeye yardımcı olmak için birlikte çalışır. Her ikisi de benzer avantajlar sunar ve bu da onları yapay zekadan yararlanmak isteyen herhangi bir şirket için mükemmel bir seçim haline getirir.

NLP'nin iki ayağı sözdizimsel analiz ve anlamsal analizdir.

NLP ve NLU'nun avantajlarını birlikte anlamanıza yardımcı olmak için bazı kullanım durumlarına bir göz atalım:

2017'de LinkedIn, NLP ve NLU'yu platformlarına entegre ederek yapay zeka yeteneklerini genişletti.

Bu, belirli konularla ilgilenen kişiler için alakalı içerik sağlamasına izin verdi. Bu, LinkedIn'in kullanıcılarının deneyimini iyileştirmesine ve platformlarından daha fazla yararlanmalarına olanak sağladı.

NLP & NLU çeşitli sektörlerde birlikte çalışır:

1. Finans ve Bankacılık

2. Medya ve Eğlence

3. Devlet ve Sağlık

4. Perakende ve Tüketim Ürünleri

5. Otomotiv ve Taşımacılık

Doğal dilin geleceği nedir?

İnsanlarla sohbet edebilen bir sohbet robotu yaratma hedefi peşinde koşan araştırmacılar, doğal dili işleyebilecek sohbet robotları geliştiriyorlar.

Nihai hedef, insan konuşmasını anlayabilecek ve buna göre yanıt verebilecek akıllı bir aracı yaratmaktır.

Bu nedenle NLU, NLP ve NLG birlikte çalışır. Aslında, NLU ve NLG'nin bir kombinasyonu bir NLP sistemi verir.

Bununla birlikte, gelecekte NLP ve NLU için hala birçok zorluk var. Ana zorluklardan biri, yapay zeka sistemlerine insanlarla nasıl etkileşim kuracaklarını öğretmektir.

Makine Öğrenimi (ML) AI: Veri Eğitimi

Makine öğrenimi sistemlerinizden en iyi şekilde yararlanmak için makine öğreniminin nasıl çalıştığını anlamak önemlidir. Bir makine öğrenimi sistemini eğitmek için birkaç farklı aşama vardır: veri toplama, özellik mühendisliği ve model oluşturma.

Ancak, Bilgisayarlar sorunları çözmek için insanlardan çok daha fazla veri kullanır, bu nedenle bilgisayarları anlamak insanlar için insanlar kadar kolay değildir. İnsanların sahip olduğu tüm verilere rağmen, dünyamızda neler olup bittiğine dair pek çok bilgiyi hala kaçırıyoruz.

Bu nedenle, makine öğrenimi ve veri bilimi ile işlemek için NLP'de yapay zeka gömülü kurallara ihtiyacımız var.

NLP ve NLU Özeti

Teknolojik gelişmelerle birlikte, NLP ve NLU birçok farklı şekilde kullanılmaktadır, ancak bunlar genellikle birbirine bağlıdır. Sohbet işlevine sahip olacak bir uygulama oluşturuyorsanız, o zaman iki terim size tanıdık gelmelidir.

Hem NLU hem de NLP, insan dilini anlamada hayati bir rol oynar.

Aralarındaki fark, NLP'nin hemen hemen her tür veriyle çalışabilmesidir, oysa NLU, NLP'nin bir alt kümesidir ve yalnızca yapılandırılmış verilerle sınırlıdır. Başka bir deyişle, NLU konuşmalarının bir parçası olarak tarih ve saatleri kullanabilirken, NLP bunu yapamaz.

Ayrıca, hem NLP hem de NLU'nun konuşma uygulamaları için kullanılmasına rağmen, kendi kullanımlarının da olduğunu unutmamak önemlidir.

SSS

S. Hangisi daha iyi: NLU mu yoksa NLP mi?

Hangisinin daha iyi olduğuna dair kesin bir cevap yok: NLU veya NLP. Bununla birlikte, bu tür eğitimlerin her ikisi de iletişim becerilerini geliştirmek isteyen bireyler için büyük faydalar sunar.

NLP, nöro-linguistik programlama anlamına gelir ve insanların hedeflerine ulaşmak için düşünme ve iletişim kurma biçimlerini nasıl değiştireceklerini öğrenmelerine yardımcı olan bir eğitim türüdür.

NLU, doğal dil anlayışı anlamına gelir ve insanların çevrelerinde kullanılan dili nasıl anlayacaklarını ve yorumlayacaklarını öğrenmelerine yardımcı olan bir eğitim türüdür.

Her iki eğitim türü de bireylerin iletişim becerilerini geliştirmelerine yardımcı olmada oldukça etkilidir, ancak aralarında bazı temel farklılıklar vardır. NLP, NLU'dan daha derinlemesine eğitim sunar ve ayrıca insanlara nöro-dilsel programlama tekniklerini günlük yaşamlarında nasıl kullanacaklarını öğretmeye odaklanır.

S. Makine Öğreniminde NLU nedir?

Doğal dil anlayışı, makinelerin etraflarında kullanılan dili nasıl anlayacaklarını ve yorumlayacaklarını öğrenmelerine yardımcı olan bir makine öğrenimi alt kümesidir. Bu tür bir eğitim, makinelerin insan konuşmasını insanların yapabileceği şekilde işlemesine ve anlamasına olanak tanıdığından, iletişim becerilerini geliştirmek isteyen kişiler için son derece yararlı olabilir.

S. NLG, NLP'nin bir alt kümesi midir?

Doğal dil işleme (NLP), doğal dil anlama (NLU) ve doğal dil oluşturma (NLG) birbiriyle ilişkili ancak farklı konulardır. NLU ve NLG, NLP'nin yüksek düzeydeki bileşenleridir.

S. NLU neden NLG'den daha zordur?

NLU, verileri gramer kurallarına, söylendiği bağlama göre deşifre eder ve niyeti ve varlıkları belirler. Metin, yapılandırılmış verilere dayalı olarak NLG tarafından oluşturulur.