Sözlük

Doğal Dil İşleme (DDİ)

Bilgisayarların doğal dili anlamasını, yorumlamasını ve manipüle etmesini sağlayan Doğal Dil İşleme (NLP) teknolojisini keşfedin insan dili.

Doğal Dil İşleme (NLP), dilbilimin özel bir dalıdır. Yapay Zeka (AI) ve bilgisayarlar arasındaki etkileşime odaklanan bilgisayar bilimi doğal dil aracılığıyla insanlar. NLP'nin nihai amacı, insan dilini okumak, deşifre etmek, anlamak ve anlamlandırmaktır. dilleri değerli bir şekilde kullanır. İnsan iletişimi ile bilgisayar anlayışı arasındaki boşluğu doldurur, sistemlerin büyük miktarda yapılandırılmamış metin ve konuşma verisini verimli bir şekilde işlemesini sağlar. Kimden chatbot 'lardan çeviri hizmetlerine, NLP birçok alanda her gün yaşadığımız dijital etkileşimler.

NLP Nasıl Çalışır?

NLP sistemleri, dili daha kısa, temel parçalara ayırarak aralarındaki ilişkileri ve nasıl anlam yaratmak için birlikte çalışırlar. Bu süreç birkaç temel aşama ve teknoloji içerir:

• Tokenizasyon: İlk adım Çoğu NLP ardışık düzeninde ham metin, jeton adı verilen daha küçük birimlere (kelimeler, alt kelimeler veya karakterler) ayrılır.
• İstatistiksel Modelleme: İlk NLP kural tabanlı sistemlere dayanıyordu, ancak modern yaklaşımlar örüntüleri öğrenmek için Makine Öğrenimi (ML) büyük veri kümeleri.
• Derin Öğrenme (DL): Gelişmiş sinir ağları, özellikle Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler) ve Transformatörler, bu alanda devrim yaratmıştır. Bu Makalede tanıtılan transformatör mimarisi İhtiyacınız Olan Tek Şey Dikkatmodellerin metindeki uzun menzilli bağımlılıkları ele almasına olanak tanır ve modern GPT-4 gibi Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) ve BERT.

Gerçek Dünya Uygulamaları

NLP birçok modern teknolojinin ayrılmaz bir parçasıdır. İşte iki somut uygulama örneği:

1. Finans AlanındaDuygu Analizi ve Perakende:İşletmeler ve finans kurumları, sosyal medyadan, haberlerden gelen metinleri analiz ederek kamuoyunu ölçmek için NLP'yi kullanır, ve müşteri yorumları. Şirketler, metnin duygusal tonunu olumlu, olumsuz veya nötr olarak sınıflandırarak borsa trendlerini tahmin edebilir veya marka itibarını değerlendirebilir. Gibi araçlar Stanford CoreNLP paketi genellikle bu tür görevler için kullanılır.
2. Klinik Dokümantasyon Sağlık Hizmetleri:Tıp alanında NLP, yapılandırılmamış klinik notlardan aşağıdaki gibi kritik bilgileri otomatik olarak çıkarır hasta semptomları, tanıları ve ilaçları. Bu, kodlama süreçlerini otomatikleştirir (ICD-10 gibi), hasta riskini artırır gibi kuruluşların araştırmalarında vurgulandığı üzere, tahmin ve idari iş akışlarını kolaylaştırır. Ulusal Sağlık Enstitüleri (NIH).

NLP ve İlgili Kavramlar

NLP geniş bir alan olmakla birlikte, genellikle belirli alt alanlar veya ilgili teknolojilerle karıştırılmaktadır:

• Doğal Dil Anlama (NLU):NLU, NLP'nin özellikle makine okumasını anlamaya odaklanan bir alt kümesidir-anlamı belirleme ve metnin arkasındaki niyet. NLP işleme ve üretmeyi içerirken, NLU kesinlikle aşağıdakilerle ilgilenir Anlayış.
• Bilgisayarla Görme (CV):CV görsel verilerin (görüntü/video) yorumlanmasına odaklanırken, NLP dilsel verilere odaklanmaktadır. Ancak, bu alanlar giderek yakınlaşıyor Görüntü gibi çok modlu yapay zeka uygulamaları altyazı veya görsel soru yanıtlama. Ultralytics , aşağıdaki gibi modellerle CV konusunda uzmanlaşmıştır YOLO11Ancak CV'yi NLP ile etkin bir şekilde entegre etmek (örn. YOLO) kullanarak açık kelime tespitine izin verir. metin yönlendirmeleri.

Kod Örneği: Adlandırılmış Varlık Tanıma

Yaygın bir NLP görevi Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER)ki metindeki önemli varlıkları tanımlar ve sınıflandırır. Aşağıdaki örnekte popüler spaCy kütüphaneye varlıkların ayıklanması, bir iş akışının nasıl kullanılabileceğine benzer bir ultralytics nesne algılama için.

# Install spaCy: pip install spacy
# Download model: python -m spacy download en_core_web_sm
import spacy

# Load a pre-trained standard NLP model
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

# Process a text string containing entities
text = "Ultralytics launched YOLO11 in Madrid this year."
doc = nlp(text)

# Iterate over detected entities and print their label
for ent in doc.ents:
    print(f"Entity: '{ent.text}' | Label: {ent.label_}")
# Output: Entity: 'Ultralytics' | Label: ORG, Entity: 'YOLO11' | Label: PRODUCT, ...

Temel NLP Araçları ve Kaynakları

NLP uygulamaları geliştirmek sağlam araçlar gerektirir. Bu Python ekosistem teklifleri mükemmel kütüphaneler:

• spaCy: Üretimde kullanım için tasarlanmıştır, hızlı ve doğru birçok dil için önceden eğitilmiş modeller.
• NLTK (Doğal Dil Araç Seti): Lider bir platform için İnsan dili verileriyle çalışmak için Python programları oluşturmak, öğretim ve araştırma için idealdir.
• Ultralytics Platformu: Vizyona odaklanırken platform, yapay zeka modellerinin yaşam döngüsünü destekler ve çok modlu modellerin yükselişiyle birlikte yönetimi kolaylaştırır. karmaşık yapay zeka sistemleri.

NLP ve Bilgisayarlı Görme'nin nasıl bir araya geldiğini daha derinlemesine incelemek için aşağıdaki kılavuzumuzu okuyun NLP ve Bilgisayarlı Görü arasında köprü kurmak.