Doğal Dil İşleme (DLİ), bilgisayarların insana benzer bir şekilde doğal dil ile etkileşim kurabilmesi için tasarlanmış bir alanıdır. Bu alanda en çok kullanılan yaklaşımlar Makine Öğrenimi (ML) ve Derin Öğrenme (DL) yöntemleri olarak öne çıkmaktadır.
Makine Öğrenimi yaklaşımı, bilgisayarların gözlem ve deneyimler yoluyla öğrenmesine odaklanan bir yaklaşımdır. DLİ için ML teknikleri, metin sınıflandırma, etiketleme ve çeviri gibi temel görevleri gerçekleştirmede kullanılmaktadır. Bu yaklaşımın en önemli avantajlarından biri, daha küçük veri setlerinde bile iyi sonuçlar verebilmesidir.
Makine Öğrenimi yaklaşımında, genellikle özellik mühendisliği adı verilen bir süreç uygulanır. Bu süreçte, doğal dil verileri sayısal formata dönüştürülür ve makine öğrenme algoritması bu sayısal verileri kullanarak dilbilgisel yapıları keşfeder. Ancak, bu yöntem bazen insanların dili evrensel bir şekilde kullanması nedeniyle yeterli sonuçlar veremeyebilir.
Derin Öğrenme, DLİ alanında son yıllarda büyük bir devrim yapmıştır. Bu yaklaşım, beyin yapısını taklit eden yapay sinir ağları kullanır. DL yöntemleri, karmaşık dilbilgisel yapıları doğrudan öğrenme yeteneği sağlar ve özellik mühendisliğine gerek kalmadan daha iyi sonuçlar elde edilmesini sağlar.
DLİ için en popüler derin öğrenme algoritması, Evrişimli Sinir Ağları'dır (CNN). CNN, metin sınıflandırma ve etiketleme gibi görevleri gerçekleştirebilir. Ayrıca, Doğrusal Olmayan Dönüşümlü Sinir Ağları (RNN), dil modelleri ve çeviri gibi görevlerde de etkilidir. Bu algoritma, metinden anlamsal ilişkileri tanıyan vektör temsilleri (embeddings) üretebilir.
Son zamanlarda, çift yönlü kod çeviri (BERT) gibi dil modelleme yöntemleri de popülerlik kazanmıştır. BERT, büyük miktarda metin verisi ile eğitilmiş ve kelime ilişkilerini anlama yeteneği yüksek olan bir modeldir. Bu model, anlamsal benzerlik, soru-cevap eşleştirme ve dil çıkarımı gibi birçok görevde başarıyla kullanılmıştır.
DLİ için veri çok önemlidir. Büyük, temsilci ve etiketli veri setlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu nedenle, veri setlerinin hazırlanması ve etiketlenmesi zaman alıcı bir süreçtir. Ayrıca, veri setinin dengeli ve temsili olması da sonuçların kalitesini etkiler.
Doğal Dil İşleme için Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme yaklaşımları oldukça etkilidir. Makine Öğrenimi yöntemleri, veri seti boyutu ne olursa olsun iyi sonuçlar verebilirken, Derin Öğrenme yöntemleri daha karmaşık dilbilgisel yapıları tanıma konusunda daha üstün performans sergilemektedir. Bu alanın hızla gelişmesiyle, daha etkili ve doğal dil işleme modelleri yaratılması beklenmektedir."
.jpg)
