Doğal Dil İşleme (NLP) Uygulamalarının İşletmelerde Kullanımları

Bu 21. yüzyılda mobil cihazı olmayan biri olduğumuzda mavi ayda bir kez. Mobil kullanıcı sayısı dünya çapında hızla artmaktadır. Yenilikçi teknolojiyle, yapay zeka destekli insan-makine etkileşimleri bir düzinede bir kuruş. Veri bilimi ve makine öğrenimi teknolojisi, kamu organizasyonunu ve ticari faaliyetleri iyileştirdi.

Siri, Cortana ve Alexa, sanal asistanların birkaç popüler örneğidir. Hayatımızı çok rahatlatıyorlar. Diyelim ki Alexa veya herhangi bir sanal asistan olabilir, bunu yapmak için nasıl akıllılar? Bunların hepsi doğal dil işleme ile mümkündür.

Bu makale boyunca size en hızlı gelişen AI teknolojileri Doğal Dil İşleme (NLP) terimini tanıtalım. NLP yazılımı tarafından gerçekleştirilen NLP görevlerinin kısa bir dökümünü birazdan ele alacağız.

Doğal Dil İşleme Nedir?

Bu teknoloji, yıllar boyunca her yerde olmuştur ve kesintisiz olarak sadece ticari faaliyetlerde ticaret faaliyetlerini geliştirmiştir. Doğal dil işleme, doğal insan dillerini tanıyan ve anlayan yapay zeka teknolojisidir. Yapay zeka ve hesaplamalı diyalektolojinin birleşmesi. Özellikle büyük miktarlardaki doğal dil verilerini işlemek ve analiz etmek için bilgisayarların nasıl programlanacağı konusunda.

Konuşma, metin, sanal konuşma ve mesajlaşma yoluyla iletişim modunu geliştirdi. NLP teknikleri, bilgisayarların yazılı veya sözlü insan konuşmasının dönüştürülmüş biçimini anlamasını sağlar. çevirmenler, sesli yardımcılar, Yazım denetleyicileri, çevrimiçi arama, Doğal dil işleme tekniğinin kullanıldığı tüm işlevlerdir.

NLP Nasıl Çalışır?

Yazılı ve sözlü insan dili, doğal dil işleme teknikleri olan bilgisayar formu için yeterli ve anlaşılır bir moda dönüştürülür. Kullanılan tekniğin etkili olduğuna inanılıyor ve işletmeler için takdir ediliyor.

Tüm NLP yöntemleri, ister bir sohbet robotu ile bir sohbet olsun, ister otomatik bir çeviri işliyor olsun, benzerdir. Tüm NLP'nin benzer bir yöntemi, farklı kelimeler arasında etkileşimi yöneten hiyerarşileri anlamayı takip eder. Sorun göründüğü gibi değil, aynı kelimenin cümle ile çift anlamı olduğunda ortaya çıkıyor. Bu senaryoda, fark, tüm cümle ile bilgisayarlar tarafından anlaşılmasıdır.

Yapılandırılmamış dil verileri, NLP tarafından anlaşılır bir bilgisayar diline dönüştürülür. Bunun için NLP, kimliğe algoritmalar uygular ve doğal dil kurallarını çıkarır. Metin verilerini aldıktan sonra bilgisayar, anlamını soyutlamak ve onlardan önemli verileri toplamak için algoritmalar kullanır.

Doğal Dil Anlayışı (NLU) ve Doğal Dil Oluşturma (NLG), NLP'nin iki ana yönüdür. NLU, bilgisayarın aldığı dilin anlamını atadığı yerdir. NLG, işlemin bilgisayarın dilinden toplanan verileri insan tarafından anlaşılabilir bir dile dönüştürdüğü yerdir.

NLP örnekleri, yazım denetleyicileri, çevrimiçi arama, çevirmenler, sesli asistanlar, istenmeyen e-posta filtreleri, otomatik düzeltme, NLP iş uygulamalarıdır ve bu günlerde birbirine benzemeyen sistemlerde çok yaygın olarak kullanılmaktadır.

NLP Ne İçin Kullanılır?

• NLP, örneğin Google Translate, Microsoft Translator, iTranslate Translator gibi dil çeviri uygulamalarında yaygın olarak kullanılır.
• Siri, Cortana, Alexa ve Ok Google, Doğal dil işlemeyi kullanan sanal kişisel asistanlardır.
• Bireysel müşterilerin sorgularını çözerken kusursuz yanıt verebilmek için çağrı merkezlerinde İnteraktif Sesli Yanıt uygulamaları kullanılmaktadır.
• Kişilere yanıt veren sohbet robotları.
• İstenmeyen e-postaları kaldırmak ve e-posta bölümünde algılanan belirli kelimelerin anlam ve düzenliliğini çıkararak istenmeyen e-postaları istenmeyen e-postalardan ayırt etmek için spam filtreleri kullanılır.
• İnsanların belirli konular veya hizmetler hakkındaki duygularını duygu analizi ile ele alır.

NLP Yazılımı Tarafından Gerçekleştirilen NLP Görevlerinin Kısa Dökümü

1. Özetleme

Özetleme, metnin önemli kısımlarının sınıflandırılarak kısaltılması ve bir özet çıkarılması işlemidir. Özetlemede özet oluşturmak için iki yaklaşım izlenir.

Soyut Özetleme
Soyutlayıcı, daha önce mevcut olmayan yeni bir cümle oluşturur. Yeni oluşturulan cümle orijinal metinde bulunabilir veya bulunamaz.

Ekstraktif Özetleme
Cümle özeti verilen cümleden çıkarılır. Anlamlı cümlelerin tespiti veya orijinal metinden kalıplar ve bunların metinden çıkarılması olabilir.

2. Dil Modelleme

Dil modelleme, NLP'nin sonraki kelimeyi, bir metindeki bir karakteri, belgeyi tahmin etmekten oluşan bir görevi gerçekleştirmesidir. Dil modellemenin çeşitli kullanımları var, hadi kontrol edelim.

• Metnin özetlenmesi için belge kullanılır.
• El yazısını tanımak için kullanılır.
• Resmin altyazısı için.
• Optik Karakter Tanıma Makinesi Çevirisi için.
• Otomatik düzeltme ile yazım düzeltmek için.

3. Adlandırılmış Varlık Tanıma

Adlandırılmış varlık tanıma, kişi, kuruluş, tarih, yer, zaman gibi tanımlayıcı varlıkları bir cümle içinde gösteren süreçtir. Daha sonra daha iyi anlaşılması için sınıflandırma kategorilere ayrılmıştır.

4. Metin Sınıflandırması

Metin sınıflandırma, içeriğe atıfta bulunan metne kategoriler atamayı kapsar. Herhangi bir metin sınıflandırmasını yapılandırmak, düzenlemek ve kategorize etmek için kullanılır. Metin sınıflandırması, oldukça basit ve kullanımı kolay olan kullanıcı arayüzünü alır. Metin sınıflandırıcı daha sonra metnin girdisini alır, içeriğini analiz eder. Daha sonra, buna uygun etiketleri otomatik olarak atayın.

5. Duygu Analizi

Duygu analizi, bir cümledeki olumlu veya olumsuz duyguları, bir müşteri değerlendirmesinin duygusunu, kapsamlı bir öznel analiz yelpazesi için yazılı metin veya ses analizi yoluyla tutum yargılamasını içeren süreçtir.

6. Konuşma Etiketlemenin Bir Parçası

Konuşma etiketlemenin bir kısmı, bir cümledeki kelimeleri isim, fiil, sıfat, zarf ve diğer tanımlayıcılar olarak etiketleme ve işaretlemeden oluşan süreçtir.

Mobil Uygulamalarda Doğal Dil İşleme Nasıl Kullanılır?

NLP, mobil uygulama cihazlarını yeniliklerle geliştiren teknolojidir. Geliştiriciler, yapay zeka teknolojisi ile mobil uygulama geliştirme için sürekli çaba sarf ediyor. İş için ilerici açıklamalarla türetilen makine dilini kullanarak mobil uygulama geliştirme.

NLP teknolojisini tıp alanında arama motoru, spam'den koruma gibi çeşitli alt bölümlerde uygulayan çok sayıda mobil uygulamayı ele alalım.

1. Bir Bilgi Arama Motoru Girişimi için NLP

Bir sanal asistan daha iyi sonuçlar verecektir. Kullanıcının karmaşık sorgularına yönelik derinlemesine açıklamalar sağlamak için mobil cihazlarda NLP tabanlı teknoloji. web siteleri, videolar, e-Kitaplar, veri depoları, videolar ve televizyon materyallerini kullanan bir bilgi motoru. Siri, Cortana ve Alexa gibi sanal asistanlar, basit bir soruya temel bir yanıt vermede en iyisidir.

2. İstenmeyen Postalardan Korunmak İçin Mobil Uygulama İçin NLP

İstenmeyen mesajların izlenmesi söz konusu olduğunda NLP etkili bir şekilde çalışır. NLP teknolojisi, blogdaki yorumların içeriğini, e-posta metnini, sosyal medya platformlarındaki özel gönderileri ve daha fazlasını okuyabilir ve anlayabilir. İçerik, spam'i sınıflandırmak için tanınan spam iletileriyle karşılaştırılır.

3. Tıp Alanında Mobil Uygulamalar İçin NLP

NLP teknolojisi, hastalarla konuşurken yalnızca bir uygulama kullanarak hastaların iyilik geçmişi prosedürünü robotik olarak doldurur. NLP teknolojisi, hastaların doğrudan doktorun konuşmasından elde edilen notları almasına yardımcı olabilir. İlaç adları, dozaj bilgileri ve diğer ipuçları, NLP'den hastalara alınan çok önemli bilgilerdir. Şaşırtıcı bir şekilde, bu tür mobil uygulamalar, hastaların ailelerine sağlık güncellemeleri göndermek için kullanılıyor.

Toplama

Uzun lafın kısası, doğal dil işleme, şimdiye kadar dünya çapında mobil uygulama geliştirme üzerinde olağanüstü bir etkiye sahip olabilecek bir yapay zeka teknolojisidir. Python uygulamaları da NLP uygulamalarının geliştirilmesine katkıda bulunmuştur. Teknoloji NLP tarafından desteklendiğinden, mobil cihazlar ve çok sayıda gadget her zamankinden daha akıllı hale geliyor. Her endüstriyel şirket için çıktıyı en üst düzeye çıkarırken müşteri deneyimini geliştiren ve geliştiren işletmelere önemli ölçüde yardımcı olur. Tahmin etme gibi bir amacı yok ama kullanılmaya başlandığını ve artan yapay zeka trendleri ile birlikte kullanıcı sayısının sürekli arttığını rahatlıkla söyleyebiliriz.