Doğal Dil İşleme: Bilmeniz Gereken Her Şey

Bu makalede doğal dil işlemenin (NLP) inceliklerini, uygulamalarını ve çeşitli endüstriler üzerindeki etkisini inceleyeceğiz. NLP'nin nasıl çalıştığını, tarihsel gelişimini ve karşılaştığı zorlukları inceleyeceğiz. Ayrıca Grammarly gibi şirketlerin yazılı iletişimi geliştirmek için NLP'den nasıl yararlandığını inceleyeceğiz ve hızla gelişen bu alanın gelecekteki beklentilerini tartışacağız.

İçindekiler

• NLP nedir?
• NLP nasıl çalışır?
• NLP Uygulamaları
• NLP'nin Tarihi
• Grammarly'de NLP
• NLP kullanım durumları
• Faydalar
• Zorluklar
• NLP'nin Geleceği
• Çözüm

Doğal dil işleme (NLP) nedir?

Doğal dil işleme, bilgisayarlar ve insan (doğal) dilleri arasındaki etkileşime odaklanan bir yapay zeka ve hesaplamalı dilbilim alanıdır. NLP, bilgisayarların insan dilini anlamlı ve kullanışlı bir şekilde anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlayan algoritmaların ve modellerin geliştirilmesini içerir.

NLP genel olarak iki ana kategoriye ayrılabilir:

1. Doğal dil anlayışı (NLU)
2. Doğal dil üretimi (NLG)

Bu süreçler, insan iletişiminin nüanslarına, bağlamına ve değişkenliğine odaklanarak doğal dilleri ve insan dillerini bilgisayar veya programlama dillerinden ayırır.

Doğal dil anlayışı (NLU)

Doğal dil anlayışı, yapay zekanın metni veya konuşmayı nasıl anlamlandırdığıdır. "Anlamak" kelimesi biraz yanlış bir isim çünkü bilgisayarlar doğası gereği hiçbir şeyi anlamıyorlar; bunun yerine girdileri, insanlar için anlamlı olan çıktılara yol açacak şekilde işleyebilirler.

Dilin tam olarak tanımlanmasının oldukça zor olduğu biliniyor. Herhangi bir dilin standart versiyonunun tüm kelimelerini ve kurallarını belgelemeyi başarsanız bile lehçeler, argo, alaycılık, bağlam ve bunların zaman içinde nasıl değiştiği gibi zorluklarla karşılaşabilirsiniz.

Mantık tabanlı kodlama yaklaşımı bu karmaşıklık karşısında hızla başarısızlığa uğrar. On yıllar boyunca bilgisayar bilimcileri, insanların söylediklerini giderek daha doğru bir şekilde anlama arayışı içinde, yapay zekanın metni anlamasına yönelik istatistiksel yöntemler geliştirdiler.

Doğal dil üretimi (NLG)

Son zamanlarda bilgisayarların dil yaratma yeteneği çok daha fazla ilgi görüyor. Aslında üretken yapay zekanın metin kısmı, doğal dil üretmenin bir biçimidir.

Günümüzün NLG'si aslında çok karmaşık bir tahmin oyunudur. Üretken yapay zeka modelleri, dilbilgisi kurallarını doğası gereği anlamak yerine, yanıtlarının bağlamını dikkate alan olasılıksal modeller aracılığıyla metni tek tek kelime olarak dağıtır. Günümüzün büyük dil modelleri (LLM'ler) çok fazla metin üzerinde eğitildiğinden, içerik bazen kapalı olsa bile çıktıları genellikle iyi insan konuşması olarak karşımıza çıkar. (Buna daha sonra değineceğim.)

Doğal dil işleme nasıl çalışır?

NLP, insan dilini analiz etmek ve anlamak için birkaç adım içerir. İşte ana aşamaların bir dökümü:

Sözcüksel analiz

İlk olarak girdi,tokenadı verilen daha küçük parçalara bölünür. Belirteçler tek tek kelimeler, kelimelerin parçaları veya kısa ifadeler olabilir.

Örneğin, "pişmiş", fiilin anlamını ve zamanını ayrı ayrı yakalamak için "cook" ve "ed" olmak üzere iki belirteç olabilirken, "sosisli sandviç" tek bir belirteç olabilir çünkü iki sözcük birlikte farklı bir anlama sahiptir.

Sözdizimsel analiz

Bu adım, belirteçlerin yapısına odaklanarak onları dilbilgisel bir çerçeveye oturtuyor.

Örneğin, "Pat herkes için sosisli sandviç pişirdi" cümlesinde model, "pişmiş"i geçmiş zaman fiili olarak, "sosisli sandviç"i doğrudan özne olarak ve "herkes"i dolaylı özne olarak tanımlar.

Anlamsal analiz

Anlambilim kelimelerin anlamlarını anlamayı içerir. Bu süreç, özellikle bir kelime veya cümle farklı şekilde yorumlanabildiğinde, modelin konuşmacının niyetini tanımasına yardımcı olur.

Örnek cümlede, dolaylı özne birden fazla kişiyi gösterdiğinden Pat'in tek bir sosisli sandviç pişirmesi pek olası değildir, dolayısıyla model "kişi başına bir sosisli sandviç" anlamını anlayacaktır.

Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER)

İsimlerin diller içerisinde özel özellikleri vardır. İster örtülü ister açık bir şekilde eğitilmiş olsun, yapay zeka modelleri, fast food zinciri adlarından yılın aylarına kadar birçok kategoride uzun listeler oluşturur.

NER, bağlamın anlaşılmasını geliştirmek için bunları tekli veya çoklu tokenlardan tanımlar. “Pat” örneğinde dikkate değer bir veri noktası da ima edilen cinsiyetin belirsiz olmasıdır.

NER'in bir başka yönü de çeviri motorlarının aşırı istekli olmaktan kaçınmasına yardımcı olmasıdır. Tarihler ve ülke adları çevrilmelidir ancak kişi ve şirket adları genellikle çevrilmemelidir. (Pat, kelimenin tam anlamıyla açık elle hafifçe vurmak olarak tercüme edilmemelidir.)

Pragmatik analiz

Bu aşamada kelimelerin gerçek anlamlarının takip edilip edilmeyeceği veya deyimler, alaycılık veya diğer pratik çıkarımlar gibi faktörlerin olup olmadığı değerlendirilir.

Örnek cümlede "herkes" kelimenin tam anlamıyla dünyadaki herkes anlamına gelir. Bununla birlikte, bir kişinin yemek pişirmesi bağlamı göz önüne alındığında, Pat'in sekiz milyar frankı ızgarada pişirip dağıtması son derece düşük bir ihtimal. Bunun yerine yapay zeka bu kelimeyi "belirli bir grup içindeki tüm insanlar" olarak yorumlayacak.

Söylem entegrasyonu

Bu aşama, anlamın tüm bir konuşma veya belge boyunca nasıl taşındığını açıklar. Bir sonraki cümle "O zaman kestirdi" ise model, "o"nun Pat'e atıfta bulunduğunu anlıyor ve böylece tekrar ortaya çıkması durumunda cinsiyet belirsizliğini ortadan kaldırıyor.

Doğal dil işleme uygulamaları

İşte NLP'nin bazı önemli uygulamaları:

Metin işleme

Ne zaman bir bilgisayar girdi metnini yorumlasa, NLP iş başındadır. Birkaç özel uygulama şunları içerir:

• Yazma yardımı: Grammarly gibi araçlar, yazım denetimi, dilbilgisi düzeltmeleri ve ton ayarlamaları da dahil olmak üzere yazılarınız hakkında gerçek zamanlı geri bildirim sağlamak için NLP'yi kullanır. Bir sonraki bölümde Grammarly'nin NLP'yi nasıl kullandığı hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Duygu analizi: NLP, bilgisayarların metnin arkasındaki duygusal tonu değerlendirmesini sağlar. Bu, şirketlerin satışları ve etkileşimi etkileyebilecek ürün, gösteri veya hizmetlere yönelik müşteri duygularını anlaması açısından faydalıdır.
• Arama motorları: Sorgunuzun ardındaki anlamı analiz ederek, yazdıklarınızı tam olarak içermese bile sonuçları sunabilirler. Bu, Google gibi web aramaları ve sosyal medya ve alışveriş siteleri gibi diğer türler için geçerlidir.
• Otomatik tamamlama: NLP, halihazırda yazdıklarınızı diğer kişilerin (ve sizin) geçmişte yazdıklarınızı içeren geniş bir veritabanıyla karşılaştırarak, bundan sonra ne olacağına dair bir veya daha fazla tahmin sunabilir.
• Sınıflandırma: NLP'nin bir başka yaygın kullanımı da farklı girdileri kategorize etmektir. Örneğin NLP, incelemelerde bir şirketin ürün ve hizmetlerinin hangi yönlerinin tartışıldığını belirleyebilir.

Metin oluşturma

Bir NLP modeli kendisine verilen metni anladığında tepki verebilir. Çoğu zaman çıktı aynı zamanda metindir.

• Yeniden Yazma: Grammarly gibi araçlar, netlik, ton ve stil iyileştirmeleri önermek için metni analiz eder. Grammarly ayrıca hedef kitle için metin karmaşıklığını ayarlamak, bağlam boşluklarını tespit etmek, iyileştirilecek alanları belirlemek ve daha fazlası için NLP'yi kullanır.
• Özetleme: Günümüzün yapay zeka neslinin en ilgi çekici yeteneklerinden biri, ister bir toplantının transkripti olsun, ister eğitimden bildiği bir konu olsun, büyük metinleri özüne kadar küçültmektir. Bu, kısa süreli hafızasında pek çok bilgiyi tutma yeteneğinden yararlanır, böylece daha geniş bir bağlama bakabilir ve kalıpları bulabilir.
• Haber makaleleri: Yapay zeka bazen temel bilgileri almak ve bir makalenin tamamını oluşturmak için kullanılır. Örneğin, bir beyzbol maçına ilişkin çeşitli istatistikler verildiğinde, oyunun gidişatını ve çeşitli oyuncuların performansını kapsayan bir anlatı yazılabilir.
• Hızlı mühendislik: Yapay zekanın meta kullanımında NLP, başka bir yapay zekaya talimat veren bir istem oluşturabilir. Örneğin, ücretli bir ChatGPT hesabınız varsa ve ondan bir resim yapmasını isterseniz, metninizi ekstra bilgi ve talimatlarla zenginleştirerek DALL-E görüntü oluşturma modeline aktarır.

Konuşma işleme

Konuşma dilini metne dönüştürmek aksan, arka plan gürültüsü ve fonetik farklılıklar gibi zorlukları beraberinde getirir. NLP, transkripsiyonları daha doğru hale getirmek için bağlamsal ve anlamsal bilgileri kullanarak bu süreci önemli ölçüde geliştirir.

• Canlı transkripsiyon:Zoom veya Google Meet gibi platformlarda NLP, gerçek zamanlı transkripsiyonların devam eden konuşmadaki yeni bağlama göre geçmiş metni ayarlamasına olanak tanır. Ayrıca konuşmayı farklı kelimelere ayırmaya da yardımcı olur.
• Etkileşimli sesli yanıt (IVR) sistemleri: Genellikle büyük şirketlerin müşteri hizmetleri operasyonları tarafından kullanılan telefon sistemleri, ne konuda yardım istediğinizi anlamak için NLP'yi kullanır.

Dil çevirisi

NLP, hem sıradan kullanıcılara hem de profesyonel çevirmenlere hizmet ederek, diller arasında metin çevirmek için çok önemlidir. İşte bazı önemli noktalar:

• Günlük kullanım:NLP, doğru çeviriler sağlayarak insanların farklı dilleri kullanarak göz atmasına, sohbet etmesine, ders çalışmasına ve seyahat etmesine yardımcı olur.
• Profesyonel kullanım:Çevirmenler genellikle ilk taslaklar için makine çevirisini kullanır ve bunları dil uzmanlıklarıyla geliştirirler. Özel platformlar, tıp veya hukuk gibi belirli alanlara yönelik tutarlı terminolojiyi korumak için çeviri bellekleri sunar.
• Çeviri doğruluğunu artırma:Tam cümleler veya paragraflar gibi daha fazla bağlam sağlamak, NLP modellerinin kısa ifadeler veya tek sözcüklerden daha doğru çeviriler üretmesine yardımcı olabilir.

NLP'nin kısa tarihi

NLP'nin tarihi üç ana döneme ayrılabilir: kurallara dayalı yaklaşım, istatistiksel yöntemler çağı ve derin öğrenme devrimi. Her dönem alana dönüştürücü değişiklikler getirdi.

Kurala dayalı yaklaşım (1950'ler)

1950'lerde başlayan ilk NLP programları, katı kodlanmış kurallara dayanıyordu. Bu programlar basit dilbilgisi konusunda işe yaradı ancak çok geçmeden tüm bir dil için kapsamlı kurallar oluşturmanın zorluklarını ortaya çıkardı. İnsan dilindeki ton ve bağlamın karmaşıklığı, bu yaklaşımı emek yoğun ve yetersiz hale getirdi.

İstatistiksel yöntemler (1980'ler)

1980'lerde bilgisayar bilimcileri, büyük metin derlemlerindeki kalıpları bulmak için istatistiksel yöntemleri kullanan modeller geliştirmeye başladı. Bu yaklaşım, girdileri değerlendirmek ve çıktıları üretmek için kurallardan ziyade olasılıktan yararlandı ve daha doğru, esnek ve pratik olduğu kanıtlandı. Otuz yıl boyunca, NLP'deki ilerlemeler büyük ölçüde işlem gücündeki ve eğitim veri setlerinin boyutunda artan gelişmelerden kaynaklandı.

Derin öğrenme (2010'ların ortalarından günümüze)

2010'ların ortasından bu yana derin öğrenme NLP'de devrim yarattı. Modern derin öğrenme teknikleri, bilgisayarların insan dilini dikkate değer bir doğrulukla anlamasını, oluşturmasını ve tercüme etmesini sağlar; çoğu zaman belirli görevlerde insan performansını aşar.

Bu ilerlemeyi iki büyük gelişme sağladı:

1. Geniş eğitim verileri:Araştırmacılar internetin ürettiği kapsamlı verilerden yararlandı. Örneğin GPT-4 gibi modeller bir milyondan fazla kitaba eşdeğer metinler üzerinde eğitiliyor. Benzer şekilde, Google Çeviri de çok sayıda paralel çeviri içeriğine dayanır.
2. Gelişmiş sinir ağları:Yeni yaklaşımlar sinir ağlarını geliştirerek daha büyük girdi parçalarını bütünsel olarak değerlendirmelerine olanak tanıdı. Başlangıçta, tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) ve ilgili teknolojiler cümleleri veya kısa paragrafları işleyebiliyordu. Günümüzün dönüştürücü mimarisi, dikkat adı verilen bir teknik kullanarak birden fazla paragrafı, hatta tüm sayfayı işleyebilir. Bu genişletilmiş bağlam, tıpkı insanın kavrayışı gibi, anlamın doğru bir şekilde yakalanma olasılığını artırır.

Grammarly doğal dil işlemeyi nasıl kullanır?

Grammarly, yazarlara yardımcı olmak için kural tabanlı sistemler ve makine öğrenimi (ML) modellerinin bir karışımını kullanır. Kurala dayalı yöntemler, yazım ve dil bilgisi gibi daha nesnel hatalara odaklanır. Ton ve stil gibi takdir yetkisine sahip görevler için makine öğrenimi modellerini kullanır. Bu iki tür genellikle birlikte çalışır ve kullanıcılara hangi önerilerin sunulacağını belirleyen Gandalf ("Geçemezsiniz" örneğinde olduğu gibi) adlı bir sistemle çalışır. Grammarly'den analitik dilbilimci Alice Kaiser-Schatzlein şöyle açıklıyor: "Kural temelli değerlendirme esas olarak doğruluk alanındadır, oysa modeller daha öznel değişiklik türleri için kullanılma eğilimindedir."

Kullanıcılardan gelen toplu ve bireysel geri bildirimler, Grammarly'nin modellerini geliştirmek için çok önemli bir veri kaynağı oluşturur. Başka bir analitik dilbilimci olan Gunnar Lund şöyle açıklıyor: "Önerileri, insanların geçmişte kabul ettiği veya reddettiği şeylere göre kişiselleştiriyoruz." Bu geri bildirimin kimliği kaldırılır ve yeni özellikleri iyileştirmek ve geliştirmek için bütünsel olarak kullanılır, böylece aracın gizliliği korurken çeşitli yazma stillerine uyum sağlaması sağlanır.

Grammarly'nin gücü, farklı platformlarda anında, yüksek kalitede yardım sağlamasında yatmaktadır. Lund'un da belirttiği gibi, ürün arayüzü yapay zekanın gücünü erişilebilir kılmanın önemli bir parçası: "Grammarly anında yardıma sahip… NLP'yi hızlı ve kullanımı kolay bir kullanıcı arayüzünde sunuyor." Bu erişilebilirlik ve yanıt verme yeteneği, İngilizce yazan herkese, özellikle de anadili İngilizce olmayan kişilere fayda sağlar.

Bir sonraki adım, kullanıcının önerileri kabul edip reddettiği kişiselleştirmenin ötesine geçmektir. Kaiser-Schatzlein'ın dediği gibi, "Ürünümüzün bağlamsal açıdan çok daha bilinçli ve yazarın kişisel zevkini ve ifadelerini yansıtan bir yazı üretmesini istiyoruz... dilin size daha çok benzemesi için çalışıyoruz."

Editörün notu: Grammarly gizliliğinizi çok ciddiye alır. Kullanıcı verilerini korumak için şifreleme ve güvenli ağ yapılandırmaları gibi katı önlemler uygular. Daha fazla bilgi için lütfen Gizlilik Politikamıza bakın.

Endüstri kullanım örnekleri

NLP, makinelerin insan dilini anlamasını ve üretmesini sağlayarak endüstrilerde devrim yaratıyor. Sağlık hizmetleri, hukuk hizmetleri, perakende satış, sigorta ve müşteri hizmetlerinde verimliliği, doğruluğu ve kullanıcı deneyimini artırır. Bu sektörlerdeki bazı önemli kullanım örneklerini burada bulabilirsiniz.

Sağlık hizmeti

Transkripsiyon yazılımı, bir klinisyenin her hastayla sınırlı zamanının verimliliğini ve etkinliğini büyük ölçüde artırabilir. Karşılaşmanın çoğunu not yazarak harcamak yerine, hastayla yapılan doğal bir konuşmayı yazıya geçirmek için bir uygulamaya güvenebilirler. NLP'nin başka bir katmanı konuşmayı özetleyebilir ve semptomlar, tanı ve tedavi planı gibi ilgili bilgileri yapılandırabilir.

Yasal

NLP araçları, ilgili içtihat hukuku, kanunlar ve hukuki emsaller için hukuki veritabanlarında arama yapabilir, zamandan tasarruf sağlar ve hukuki araştırmalarda doğruluğu artırır. Benzer şekilde, binlerce belgede insanların gözden kaçırabileceği kalıpları ve ayrıntıları bularak keşif sürecini geliştirebilirler.

Perakende

Satıcılar NLP'yi duyarlılık analizi için kullanıyor, trendleri belirlemek için sitelerindeki ve internetteki müşteri yorumlarına ve geri bildirimlerine bakıyor. Bazı perakendeciler de tüketicilerin birçok ürünün çeşitli özelliklerine verdiği tepkileri özetleyen bu analizi alışveriş yapanlara göstermeye başladı.

Sigorta

Talepler genellikle kapsamlı belgeler içerir. NLP, makinelerin ve/veya insanların daha hızlı ve daha doğru karar vermesine yardımcı olmak için polis raporlarından, ömür boyu süren doktor notlarından ve diğer birçok kaynaktan ilgili bilgileri çıkarabilir.

Müşteri hizmetleri

Müşteri desteği sağlamak pahalıdır ve şirketler, girdi personelinin doğrudan ilgilenmesi gereken hacmi azaltmak için onlarca yıldır sohbet robotları, sesli yanıt telefon ağaçları ve diğer NLP araçlarını kullanıyor. Hem Yüksek Lisans'lardan hem de şirkete özel ince ayarlardan faydalanabilen üretken yapay zeka, bunları çok daha kullanışlı hale getirdi. Günümüzün NLP tabanlı botları genellikle müşterilerin sorularındaki nüansları anlayabilir, daha spesifik cevaplar verebilir ve hatta temsil ettikleri markaya göre özelleştirilmiş bir tonda kendilerini ifade edebilir.

Doğal dil işlemenin faydaları

NLP, günlük yaşamlarımızı ve teknolojiyle olan etkileşimlerimizi önemli ölçüde geliştiren geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir:

• Verilerde arama: Google'dan yerel kütüphanenizin kataloğuna kadar hemen hemen tüm arama motorları, amacınıza uygun içeriği bulmak için NLP'yi kullanır. Bu olmasaydı, sonuçlar yazdıklarınızla tam olarak eşleşmekle sınırlı olurdu.
• Erişilebilirlik: NLP, bilgisayarların görme engelli kişiler için bir şeyleri yüksek sesle okuyabilmesinin veya işitme güçlüğü çeken kişiler için konuşulan sözcükleri nasıl dönüştürebileceğinin temelidir.
• Günlük çeviri: Anında, ücretsiz, yüksek kaliteli çeviri hizmetleri dünyadaki bilgileri daha erişilebilir hale getirdi. Yalnızca metinden metne dönüştürme de değil: Görsel ve işitsel çeviri teknolojileri, dili nasıl yazacağınızı bilmeseniz bile gördüğünüzü ve duyduğunuzu anlamanıza olanak tanır.
• Geliştirilmiş iletişim: Dilbilgisi, NLP'nin yazılı anlatımdaki netliği nasıl artırabileceğinin mükemmel bir örneğidir. Bağlamsal olarak ilgili öneriler sunarak Grammarly, yazarların amaçladıkları anlamı daha iyi aktaran kelimeleri seçmelerine yardımcı olur. Ek olarak, bir yazar yazma tıkanıklığı yaşıyorsa Grammarly'nin yapay zeka yetenekleri, yazmaya başlamaları için ipuçları veya fikirler sunarak başlamalarına yardımcı olabilir.

Doğal dil işlemenin zorlukları

NLP birçok fayda sunarken aynı zamanda ele alınması gereken bazı önemli zorlukları da beraberinde getiriyor:

• Önyargı ve adalet: Yapay zeka modelleri doğası gereği doğruyu veya yanlışı bilmez ve eğitim verileri genellikle çıktılarını etkileyen geçmiş (ve güncel) önyargıları içerir.
• Gizlilik ve güvenlik: Sohbet robotlarının ve diğer nesil yapay zekaların kişisel bilgileri sızdırdığı biliniyor. NLP, bilgisayarların hassas verileri işlemesini ve derlemesini çok kolaylaştırır. Yüksek hırsızlık ve hatta kasıtsız dağıtım riskleri vardır.
• Mükemmel olmaktan çok uzak: NLP, özellikle sözlü ifadelerde sıklıkla yanlış anlıyor. Çoğu NLP sistemi, tahminlerine ne kadar güvendiklerini size söylemez, bu nedenle doğruluğun önemli olduğu durumlarda, tüm çevirileri, transkriptleri vb. iyi bilgilendirilmiş bir insan tarafından incelediğinizden emin olun.
• Uzun kuyruklu diller: NLP araştırmalarının aslan payı İngilizce üzerine yapılmıştır ve geri kalanın çoğu dil içinde analiz etmekten ziyade çeviri bağlamında yapılmıştır. İngilizce dışındaki NLP'yi geliştirmenin önünde, özellikle de yeterli eğitim verisi bulmanın önünde çeşitli engeller bulunmaktadır.
• Deepfake ve diğer suiistimaller: Yazının başlangıcından bu yana insanlar belgelerde tahrifat yapmış olsa da, NLP'deki ilerlemeler sahte içerik oluşturmayı ve tespit edilmekten kaçınmayı çok daha kolay hale getiriyor. Özellikle sahteler, bireyin bağlamına ve yazma tarzına göre oldukça özelleştirilebilir.

Doğal dil işlemenin geleceği

Yapay zekanın geleceğini tahmin etmek herkesin bildiği gibi zor bir iştir, ancak burada dikkat edilmesi gereken birkaç yön bulunmaktadır:

• Kişiselleştirme: Modeller, bağlamınızı, tercihlerinizi ve ihtiyaçlarınızı daha iyi anlamak için hakkınızdaki bilgileri toplayacaktır. Bu çabanın zorlu yönlerinden biri gizlilik yasalarına ve bireysel tercihlere saygı göstermek olacaktır. Verilerinizin güvende kalmasını sağlamak için yalnızca sorumlu inovasyona ve yapay zeka geliştirmeye adanmış araçları kullanın.
• Çok dilli: Çevirinin ötesine geçen yeni teknikler, yapay zeka modellerinin birden fazla dilde az çok eşit yeterlilikle çalışmasına yardımcı olacak.
• Çok modluluk: En son yapay zeka yenilikleri, metin, video, ses ve görüntüde aynı anda birden fazla biçimde girdi alabilir. Bu, bir görüntü veya video hakkında konuşabileceğiniz ve modelin medya bağlamında ne söylediğinizi anlayacağı anlamına gelir.
• Daha hızlı uç işleme: Bu durumda "kenar", buluttan ziyade cihazları ifade eder. Yeni çipler ve yazılımlar, telefonların ve bilgisayarların, verileri bir sunucuya göndermeden dili işlemesine olanak tanıyacak. Bu yerel işlem hem daha hızlı hem de daha güvenlidir. Grammarly, bu heyecan verici yeni yolun bir parçası; ekibimiz halihazırda Google'ın Gemini Nano'sunda cihaz düzeyinde yapay zeka işleme üzerinde çalışıyor.

Çözüm

Özetle, NLP, bilgisayarların insan dilini anlamasını ve üretmesini sağlayan yapay zeka ve hesaplamalı dilbilimde hayati ve gelişen bir alandır. NLP, bağlam ve değişkenlik gibi karmaşıklıkları ele alarak metin işleme, konuşma tanıma, çeviri ve duygu analizindeki uygulamaları dönüştürdü. Önyargı, mahremiyet ve doğruluk gibi zorluklara rağmen NLP'nin geleceği, kişiselleştirme, çok dilli yetenekler ve çok modlu işleme konularında ilerlemeler vaat ederek teknoloji ve çeşitli endüstriler üzerindeki etkisini daha da artıracak.