Eylemdeki Doğal Dil İşlemenin (NLP) 12 Gerçek Dünya Örneği

NLP'nin ve hayatımızdaki uygulamalarının en büyük savunucularından biri arama motoru algoritmalarında kullanılmasıdır. Google, yaygın yazım hatalarını anlamak ve yazımlar yanlış olsa bile alakalı arama sonuçları sağlamak için doğal dil işlemeyi (NLP) kullanır.

Bu blog aracılığıyla, bazı gerçek dünya NLP uygulama örneklerinin yardımıyla NLP'nin temellerini anlamanıza yardımcı olacağız.

Doğal dil işleme nedir?

Doğal dil işleme, bilgisayarların insan dilini ve onun hassas bilgi iletişim yollarını anlamasını sağlayan bir yapay zeka teknolojisidir.

Doğal dil işleme, süslü bir teknolojiden daha fazlasıdır. Bu, hepimizin bilerek ya da bilmeyerek kullandığı bir modern yaşam tarzıdır.

Aşağıdakiler hiç başınıza geldi mi?

Bir Google aramasında bir kelimeyi yanlış yazarsınız, ancak yine de size doğru arama sonuçlarını verir.

Cevabınız evet ise, NLP'yi iş başında görmüşsünüz demektir.

Bu olmadıysa, devam edin ve Google'da bir şey arayın, ancak aramanızda yalnızca bir kelimeyi yanlış yazın.

"Çim biçme makinesi" kelimesini arayalım ama "lan biçme makinesi" şeklinde heceleyelim.

Gördüğünüz gibi Google “lan mowr” kelimesindeki yazım hatamızı fark etti ve bize çim biçme makinesi için bir SERP verdi.

Sadece yazım hatalarımızı düzeltmek değil; Google'ın “Ok Google”, Apple'ın “Siri” ve Amazon'un “Alexa” gibi arama motorları ve sesli yardımcıları NLP algoritmalarını kullanır. İnsanların kendi doğal dillerinde arama yapmasına ve yine de en alakalı sonuçları bulmasına olanak tanırlar.

NLP ve doğal dil aramalarının yükselişi hakkında daha fazla bilgi edinmek için, 'Doğal Dil Aramaları Nedir ve Nasıl Çalışır' başlıklı bu ayrıntılı Scalenut bloguna göz atın.

Pazarlamacılar olarak, içeriğinizin kalitesini artırmak için NLP araçlarını kullanabilirsiniz. Pazarlamacılar, arama yapanların kullandığı NLP terimlerini belirleyerek, NLP destekli arama motorlarında daha iyi sıralanabilir ve hedef kitlelerine ulaşabilir.

Web sitenizdeki NLP tabanlı sohbet botları ile ziyaretçilerinizin ne dediğini daha iyi anlayabilir ve web sitenizi onların sıkıntılı noktalarına göre uyarlayabilirsiniz. Ayrıca, tüketici anketleri yaparsanız ürünler, hizmetler ve pazarlama bütçeleri hakkında karar verme içgörüleri elde edebilirsiniz.

Her işletmenin bilmesi gereken doğal dil işleme örnekleri

Artık NLP'yi ve pazarlamacıların bunu çabalarının etkinliğini artırmak için nasıl kullanabileceklerini anladığınıza göre, size ilham verecek bazı NLP örneklerine bakalım.

1. Arama Motoru Sonuçları

Favori arama motorunuza gidip yazmaya başlarsanız, neredeyse anında, bir açılır liste listesi görürsünüz.

"FIFA World Cup" yazdığımızda Google bunu gösteriyor.

"FIFA World Cup" yazdığımızda Bing'in gösterdiği şey budur.

Şimdi, "FIFA Dünya Kupası"nı aramaya çalışıyorsanız, yaklaşan maçları aramanız ihtimali çok yüksek.

Arama motorlarının öneriler sunma ve bizi aklımızdaki tüm şeyi veya terimi yazma zahmetinden kurtarma konusundaki bu şaşırtıcı yeteneği NLP sayesindedir.

Şimdi, Google'da "FIFA World Cup" kelimesini aratırsanız, size şöyle bir şey gösterir:

Tamam, biraz değiştirelim.

"Ağaç evi nasıl yapılır" sorusunu arayalım.

Gördüğünüz gibi, Google aramalarımızı doğrudan SERP'lerde ilgili bilgilerle yanıtlamaya çalışıyor.

İster "FIFA Dünya Kupası", ister "ağaç ev inşa etme" araması yapın, Google size en alakalı bilgileri, yani "FIFA dünya kupası programı" ve "ağaç evi inşa etme adımları" verir.

Arama sorgusunun tamamını yazmasak bile ne istediğimizi neredeyse her zaman anlaması şaşırtıcı değil mi?

Bunun nedeni NLP'dir.

Google gibi arama motorları, NLP'nin metin sınıflandırması ve kullanıcı niyeti analizi gibi hesaplamalı dilbilim yöntemleri aracılığıyla "acayip" alakalı sonuçlar üretir.

2. Metin tahmini ve otomatik düzeltme

NLP sadece arama motorlarına yardımcı olmaz. Ayrıca, tahmine dayalı metin analizi ve otomatik düzeltme için çeşitli uygulamalar tarafından kullanılır. Microsoft Word veya Google Docs kullandıysanız, otomatik düzeltmenin kelimelerin yazımını nasıl anında değiştirdiğini görmüşsünüzdür.

Otomatik yazım düzeltmeye benzer şekilde Gmail, yazmak istediğiniz sözcükleri otomatik olarak tamamlamak için tahmini metin NLP algoritmaları kullanır.

Gördüğünüz gibi, Gmail "çalışıyor" kelimesini otomatik olarak tahmin etti. Bu tür özellikler, arka planda çalışan NLP algoritmalarının sonucudur.

Ve bu sadece tahmini metin veya otomatik düzeltme yazım hataları değil; bugün, Scalenut gibi NLP destekli yapay zeka yazarları, anlamlı metinlerden oluşan tüm paragrafları üretebilir. Kullanıcıların istedikleri içerik türü hakkında bir konu ve bağlam vermeleri yeterlidir ve Scalenut birkaç saniye içinde yüksek kaliteli içerik oluşturur.

3. E-posta filtreleri

E-posta filtreleri, NLP'nin önemli bir kullanım durumudur. İlk başta, yalnızca gelen kutularını analiz ediyor ve kötü amaçlı veya spam e-postaları filtreliyordu. Ancak bu özellik uzun bir yol kat etti ve e-postaları içinde taşıdıkları içeriğin türüne göre kategorize etmeye dönüştü.

Bugün Gmail, gelen kutunuzdaki e-postaları filtrelerle otomatik olarak sosyal e-postalar, güncelleme e-postaları, forumlar, promosyonlar ve spam olarak sınıflandırıyor. Bunu, e-postaların içeriğini analiz etmeye yardımcı olan NLP algoritmalarının yardımıyla yapabilir.

4. Metin analitiği

İnternet kullanıcıları olarak, çevrimiçi olarak kişi ve kuruluşlarla paylaşımda bulunuyor ve bağlantı kuruyoruz. Burada bir sosyal medya gönderisi, orada bir web sitesi sohbet botu ile etkileşim gibi pek çok veri üretiyoruz.

Bir kuruluş olarak tüm bu verileri analiz edip ürünleriniz ve hizmetleriniz hakkında faydalı bilgiler edinebilseniz harika olmaz mıydı?

NLP tabanlı metin analizi, kuruluşunuzun topladığı her "bit" veriden yararlanmanıza ve gerektiğinde içgörü ve bilgi elde etmenize yardımcı olabilir.

Örneğin, optik karakter tanıma (OCR) aracılığıyla resimler, PDF'ler ve PPT'ler gibi tüm farklı dosya türlerini düzenlenebilir ve aranabilir verilere dönüştürebilirsiniz. Tüm yapılandırılmamış verileri erişilebilir, yapılandırılmış bir biçimde sıralamanıza yardımcı olabilir.

NLP'nin metin analizinde başka bir kullanımı dilsel hesaplamadır. Web sitenizde bir chatbot varsa, tüm müşteri etkileşimlerini kaydetmek ve "Bir ziyaretçi en çok ne soruyor?" gibi soruları yanıtlamak için NLP algoritmalarını kullanabilirsiniz. "Ürünle mi yoksa hizmetle mi ilgili?" ve "Bunu ele almak ve müşteri deneyimini geliştirmek için ne yapabiliriz?"

Bir kuruluşun verilerinin yaklaşık %80'i yapılandırılmamıştır ve NLP, karar vericilere bunu eyleme dönüştürülebilir içgörüler sağlayan yapılandırılmış verilere dönüştürme seçeneği sunar.

SaaS veya e-Ticaret gibi herhangi bir alandaki kuruluşlar, verilerden tüketici içgörüleri bulmak için NLP'yi kullanabilir.

5. Dil çevirisi

NLP'nin en yararlı uygulamalarından biri dil çevirisidir. Bunu kendiniz görebilirsiniz. Google Çeviri web sitesini ziyaret edin ve dilinizi ve cümlelerinizi çevirmek istediğiniz dili seçin.

Siz yazmaya başladığınızda Google, söylediğiniz her kelimeyi seçilen dile çevirmeye başlayacaktır. Yukarıda İngilizce cümlemizi Farsçaya nasıl çevirdiğini görebilirsiniz.

Şaşırtıcı olan şey, metin yazmakla sınırlı olmamasıdır; Google Voice Translator'ı da kullanabilirsiniz. Yine, İngilizce kelimeleri Farsça eşanlamlılarla eşleştirmek ve çeviri sırasında Farsça dilbilgisini kontrol etmek için arka planda çalışan NLP'dir.

6. Metin özetleme

NLP'nin bir başka kullanışlı uygulaması da metin özetlemedir. NLP'nin yardımıyla bilgisayarlar, insan dilini kolayca anlayabilir, içeriği analiz edebilir ve daha uzun versiyonun birincil anlamını kaybetmeden verilerinizi özetleyebilir.

Örneğin, yukarıdaki "ağaç ev" örneğinde Google, internetteki "ağaç ev" ile ilgili tüm içeriği sıralamaya çalışır ve arama sonuçları sayfasında hemen ilgili bir yanıt üretir. Bu, NLP destekli metin özetleme işlemidir.

Ve bu sadece arama motorları değil. Pazarlamacılar, konularda rekabetçi, anlayışlı ve ilgi çekici içerik oluşturmak için NLP metin özetleme tekniklerini kullanan AI yazarlarını kullanır.

İster yerleşik bir yazılım, ister Scalenut gibi popüler bir araç olsun, kullanıcılar konuları seçebilir ve NLP algoritmaları o konuyla ilgili mevcut bilgilere bakar ve o konuyla alakalı metin üretir.

Scalenut'a “Davut Golyat'ı nasıl yendi?” diye soralım.

Gördüğünüz gibi yapay zeka yazarımız David'in Goliath'ı nasıl yendiğini biliyor. David bildiklerini kullandı ve destansı savaşı kazanmak için ayrıntılı planlar yaptı. Bu, pazarlamacıların içerik pazarlama stratejileri aracılığıyla endüstri devleriyle nasıl rekabet ettiklerine benzer.

Buradaki önemli nokta, pazarlamacıların NLP metin özetleme tekniklerini kullanarak, arama motorlarının arama sonuçları sağlarken tespit ettiği NLP arama amacına uygun içerik oluşturup yayınlayabilmesidir.

Kullanıcılar için en alakalı web sayfalarının bir listesini sunarken arama motorlarının aradığı NLP terimlerinin çoğunu kullanıyorsanız, web siteniz arama motorunda endüstri devlerinin hemen yanında yer almaya mahkumdur.

7. Marka oluşturma için duyarlılık analizi

Duygu analizi, yapay zekada ileriye doğru atılmış büyük bir adımdır ve NLP'nin bu kadar popüler olmasının ana nedenidir. NLP algoritmaları, verileri analiz ederek bir markaya yönelik genel duyguyu tahmin edebilir.

Yukarıdaki örnekte görebileceğiniz gibi, verilen metin verilerinin duyarlılık analizi, +3,2'lik bir genel varlık duyarlılık puanıyla sonuçlanır; bu, söz konusu marka için "orta derecede olumlu" olarak meslekten olmayanların terimleriyle çevrilebilir.

NLP, şirketlerin ürün ve hizmetlerini iyileştirmelerine veya yenilerini yaratmalarına yardımcı olmak için tüketici duyarlılığı araştırmalarında kullanılır, böylece müşterileri mümkün olduğunca mutlu olur. Rekabetçi pazarlama zekası sağlayan "Answer The Public" gibi birçok sosyal dinleme aracı vardır.

NLP duyarlılık analizi, pazarlamacıların ürün ve hizmetleriyle ilgili en popüler konuları anlamalarına ve etkili stratejiler oluşturmalarına yardımcı olur.

8. Akıllı asistanlar

Hepimiz Google, Alexa veya Siri gibi akıllı asistanlar kullandık. İster en sevdiğimiz şarkıyı çalmak ister en son gerçekleri aramak olsun, bu akıllı asistanlar, konuşulan dili anlamalarına yardımcı olmak için NLP koduyla güçlendirilmiştir.

Konuşmadan metne çeviri ve doğal dil anlama (NLU) kullanarak ne dediğimizi anlarlar. Ardından, doğal dil oluşturma (NLG) algoritmalarıyla metinden konuşmaya çeviriler kullanarak en alakalı bilgilerle yanıt verirler.

NLP, NLU ve NLG arasındaki ilişki hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, işte NLP ile NLU ve NLG arasındaki Scalenut blogu: Fark nedir?

9. AI destekli sohbet botları ve sanal asistanlar

Müşteri hizmetlerinin temel amacı sorunları çözmektir. Kullanıcılar bir şeyi yapamıyorsa amaç, bunu yapmalarına yardımcı olmaktır. Bu genellikle izlenecek belirli bir dizi adımı içerir. Yapay zeka destekli sohbet robotları, bu tür sorunları olan müşterilere yardımcı olabilir.

Müşteri sohbet robotları, önceden tanımlanmış bir dizi talimat ve yaygın sorunlara özel çözümlerle eğitildikten sonra insan müdahalesi olmadan gerçek hayattaki müşteri etkileşimleri üzerinde çalışır.

Ve bu sadece müşteriyle yüz yüze etkileşimler değil; büyük ölçekli kuruluşlar, NLP sohbet robotlarını, prosedürler için dahili bir wiki veya işe alım çalışanları için bir İK sohbet robotu gibi başka amaçlar için kullanabilir.

Örneğin Loreal Group, işe alım sürecinin verimliliğini artırmak için Mya adlı bir yapay zeka sohbet robotu kullandı.

Her yıl 1 milyondan fazla uygulamayı taramak için bu chatbot'u kullanıyorlar. Chatbot, adaylardan mesleki nitelikleri ve iş deneyimleri gibi temel bilgileri ister ve ardından gereksinimleri karşılayanları kendi alanlarındaki işe alım uzmanlarıyla buluşturur.

Yapay zeka destekli sohbet robotları ve sanal asistanlar, departmanlardaki profesyonellerin verimliliğini artırıyor. Chatbot'lar ve sanal asistanlar, gelişmiş NLP algoritmaları tarafından mümkün kılınmıştır. Müşterilere, çalışanlara ve iş ortaklarına süreçlerin verimliliğini ve etkinliğini artırmanın yeni bir yolunu sunarlar.

10. Müşteri destek görevlerini otomatikleştirme

NLP tabanlı sohbet robotları, daha iyi müşteri desteği için belirli görevleri otomatikleştirecek kadar verimlidir. Örneğin bankalar, müşterilere yeni bir banka veya kredi kartı bloke etme veya sipariş etme gibi yaygın görevlerde yardımcı olmak için sohbet robotlarını kullanır.

Tek yapmanız gereken, karşılaştığınız sorun hakkında yazmak veya konuşmak ve bu NLP sohbet robotları sizin adınıza raporlar oluşturacak, adres değişikliği talep edecek veya kapıdan hizmet talep edecek.

NLP, manuel müşteri destek prosedürlerini ortadan kaldırıyor ve tüm süreci otomatikleştiriyor. Müşterilerin bir müşteri destek yöneticisine ihtiyaç duymadan temel sorunları çözmelerini sağlar.

NLP destekli müşteri desteği sohbet botları ile kuruluşlar, gelecekteki ürün geliştirmeye odaklanmak için daha fazla bant genişliğine sahip olur.

11. İçeriden gelen tehdit tespiti ve siber güvenlik

Günümüz çağında bilgi her şeydir ve kuruluşlar sahip oldukları bilgileri korumak için NLP'den yararlanmaktadır. Dahili veri ihlalleri, tüm güvenlik ihlali olaylarının %75'inden fazlasını oluşturur.

Kuruluşlar büyüdükçe, güvenlik ihlallerine karşı daha savunmasız hale gelirler. Pazar araştırması için giderek daha fazla tüketici verisi toplanırken, işletmelerin verilerini güvende tutması her zamankinden daha önemli.

Müşteriler veya şirketinizin fikri mülkiyeti hakkında hassas mali bilgiler olabilir. İç güvenlik ihlalleri, işletmenizin itibarına ağır zararlar verebilir. 2018'de bir iç güvenlik ihlalinin ortalama maliyeti 8,6 milyon dolardı. Bu sayı ancak 2022'de artacaktı.

Ama endişelenme. NLP'nin çözümü var.

İşletmeler, kapsamlı bir tehdit algılama sistemine sahip oldukları takdirde düzeltilmesi zor olan itibar kayıplarını ve hasarlarını önleyebilirler. NLP algoritmaları, gerçek zamanlı olarak kurumsal verilerin 360 derecelik bir görünümünü sağlayabilir.

Doğal dil işlemeyi (NLP) kullanan kurumsal iletişim kanalları ve veri depolama çözümleri, kötü amaçlı yazılım ve yüksek riskli çalışan davranışı için tüm bilgilerin gerçek zamanlı olarak taranmasına yardımcı olur.

Örneğin, bir çalışanın gizli bilgileri şirket dışında bir yere kopyalamaya çalıştığını varsayalım. Bu durumda bu sistemler cihazın kopyalama yapmasına izin vermeyecek ve yöneticiyi bu güvenlik ihlalini durdurması için uyaracaktır.

İzlemeye ek olarak, bir NLP veri sistemi, yeni belgeleri otomatik olarak sınıflandırabilir ve kullanıcı erişimi ve belge sınıflandırması için halihazırda kurulmuş olan sistemlere dayalı olarak kullanıcı erişimini ayarlayabilir.

12. İçerik analizi ve derecelendirme

NLP'nin en ilginç uygulamalarından biri içerik pazarlaması alanındadır. Scalenut gibi yapay zeka destekli içerik pazarlama ve SEO platformları, pazarlamacıların adlandırılmış varlık tanıma, anlambilim, sözdizimi ve büyük veri analizi gibi NLP tekniklerinin arkasında yüksek kaliteli içerik oluşturmasına yardımcı olur.

Bunun çalışma şekli, NLP algoritmalarının belirli bir anahtar kelime ve hedef konum için internetteki en üst sıradaki sayfaları analiz etmesidir. Pazarlamacıların, Google gibi NLP kullanan arama motorlarının anahtar kelimeyle çok alakalı bulduğu önemli NLP terimlerini bulmasına yardımcı olurlar.

Ayrıca, Scalenut gibi araçlar, içerik oluşturucuların, NLP terimlerini kontrol eden ve içerik oluşturma sürecinde yardımcı olan tescilli bir içerik derecelendirmesiyle çalışmalarının kalitesini değerlendirmelerine yardımcı olur. Elinizden gelenin en iyisini yapmanıza ve bloglarınız, açılış sayfalarınız, e-postalarınız ve müşteri sorularınız için en ilgi çekici içeriği yayınlamanıza olanak tanırlar.

NLP'nin arama motoru optimizasyonunu etkilemesinin birçok yolu vardır; 'NLP SEO: Nedir ve İçerik Optimizasyonu İçin Nasıl Kullanılır' başlıklı bu kapsamlı Scalenut blogunda hepsini öğrenin.

Scalenut ile içerik pazarlaması için NLP'yi keşfedin

Scalenut, her sektörden pazarlamacının müşterileri için çekici, ilgi çekici ve keyifli içerik oluşturmasına yardımcı olan, NLP tabanlı bir içerik pazarlama ve SEO aracıdır.

NLP gibi yapay zeka teknolojilerinin, çevrimiçi işinizi doğru kelime seçimiyle ölçeklendirmenize ve NLP uygulamalarını gerçek hayatta benimsemenize nasıl yardımcı olabileceğini keşfedin.

Bugün ücretsiz deneme için kaydolun.