NLP Nedir? Ne İşe Yarar?
Açılımı Natural Language Processing yani Doğal Dil İşleme olan NLP, dil bilimi, bilgisayar bilimi ve yapay zeka konularının birleştiği alandır. Bilgisayarların insan dillerini yani doğal dilleri nasıl anlayacağına ve büyük doğal dil verilerini nasıl işleyip analiz edeceğine dair çalışmaları kapsar. Geçmişte sembolik olan NLP programları sadece önceden tanımlanmış komutları algılayabilirken günümüzde Derin Öğrenme alanındaki gelişmelerin de yardımıyla bilgisayarlar doğal dilleri neredeyse tamamen anlayabilir hale geldi. Peki bu büyük gelişmelerden işletmeler nasıl yararlanabilir? NLP ne işe yarar? İşte 5 örnek:
1. Chat botlar (Sohbet Robotları):
Birçok şirket müşterileriyle iletişimde artık gelişmiş sohbet botları kullanıyor. Bu botlar artık müşterilerin sorduğu soruları anlayarak cevaplarını büyük veri tabanlarından verebiliyor. Bu sayede müşteri sayfalarca dökümanı taramak yerine cevabını kolayca alabilirken işletmeler de bu iş için onlarca call center elemanı çalıştırmaktan kurtuluyor. Ayrıca artık birçok servis de bu botlarla verilebiliyor. Örneğin çoğu bankacılık uygulaması müşterilerin sesli ya da yazılı komutlarla havale/eft işlemleri, her türlü sorgu işlemleri ve benzeri işlemler yapmasını destekliyor.
2. E-mail Sınıflandırma:
Mail servisleri, NLP yöntemleri kullanarak kullanıcılarına gelen mailleri spam/önemli/tanıtım gibi başlıklarda sınıflandırıyor. Aynı şekilde işletmeler benzer yöntemler kullanarak kendi servislerine özelleştirilmiş sınıflandırma algoritmaları geliştirebilir. Örneğin “Gelen mail pozitif bir yorum mu?”, “Bir servise yönelik bir eleştiri mi?” gibi sorularla sınıflandırıldıktan sonra gerekli departmana otomatik olarak yönlendirilen mailler geri bildirim sürecini oldukça hızlandırabilir.
3. Akıllı Aramalar:
Google veya diğer arama motorları geçmişte aramalarda kullandığımız kelimelerden ve kurduğumuz cümlelerden yola çıkarak sadece birkaç harfe bastıktan sonra bile ne arayacağımızı ve bu arama sonucunda hangi cevapları beklediğimizi tahmin edip ona göre bize sonuç veriyor. Bloglar ve e-ticaret siteleri de buna benzer akıllı arama yöntemleriyle kullanıcı deneyimini iyileştirmekte. Akıllı tamamlamalar kullanıcıların doğru kelimeleri bulmasını kolaylaştırırken yapılan sorguyu anlamsal olarak da inceleyen algoritma, aynı kelimeleri içermese bile aynı veya benzer anlamı içeren sonuçları da kullanıcıya sunabiliyor.
4. Sosyal Medya Takibi:
Bugün birçok şirket NLP yöntemleri ile akıllı sosyal medya takibi yapan servisleri kullanıyor. Doğru anahtar kelimelerle yapılan aramaların sonuçları incelendiğinde şirketler, hem müşteri memnuniyetini analiz ediyor hem de bazı durumlarda akıllı alarmlarla gerekli birimlerin müşterilerin ya da ürünlerin problemleriyle ilgilenmesini sağlıyor. Aynı zamanda sektör hakkında genel görüşleri ve müşteri eğilimlerini de analiz edebiliyor.
5. Semptom Takibi:
İşletmelerin NLP yöntemlerini uyguladığı ve uygulayabileceği bir diğer alan da semptom takibi. Şuan çoğu hastanede hastaların kayıtlarını alan çalışanlar belli semptomları not alıp uzmanlara yönlendiriyor. Ama bu süreç bir bilgisayarla karşılaştırıldığında oldukça yavaş, hataya açık ve daha az hastaya uygulanabiliyor. Hastaların basitçe sağlık geçmişini ve hastalığın etkilerini uygulamaya yazması yeterli. Bunun sonucunda semptomları hızlıca toplayıp listeleyen uygulama sağlıkçıların teşhislerini yapmasına ve bunları kayıt altında tutmasına yardımcı oluyor. Aynı zamanda hastalık sürecinde de fazladan iş yüküne yol açmadan hastanın semptomlarını takibe devam edilebiliyor. Gerektiğinde kişinin hastalık geçmişine göre ilgili uzmanlara bildirim gönderen ve uzmanların hastaları daha verimli takip edebileceği sistemler geliştirilebilir. NLP yöntemlerinin uygulanabildiği 5 farklı alanı kısaca açıkladık. Tabiki NLP’nin kullanım alanları bunlarla kısıtlı değil, doğal dillerin ve dolayısıyla insanların olduğu her alanda NLP uzmanları için de çalışma alanı vardır. NLP serüveninize Fundamentals of Deep Learning for Natural Language Processing adlı eğitimimiz ile başlayabilirsiniz.
Doğukan AKAR
Boğaziçi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Öğrencisi