nlp ne demek?

NLP, "Doğal Dil İşleme"nin (Natural Language Processing) kısaltmasıdır. Bilgisayar bilimlerinin bir alt dalı olan NLP, bilgisayarların insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlamak için algoritmalar ve istatistiksel modeller kullanır. Bu, yazılı ve sözlü dili kapsar.

NLP'nin temel amacı, bilgisayarların insan dilini, insanın yaptığı gibi anlayabilmesi ve kullanabilmesidir. Bu oldukça zor bir görevdir çünkü doğal dil karmaşıktır ve birçok farklı unsuru içerir:

• Anlam belirsizliği: Bir kelimenin veya cümlenin birden fazla anlamı olabilir. Bağlam, anlamı belirlemede kritik öneme sahiptir.
• Sözdizimi ve morfoloji: Cümlelerin yapısı (sözdizimi) ve kelimelerin şekilleri (morfoloji), anlamlarını anlamak için önemlidir.
• Pragmatik: Konuşmacının niyeti, iletişimin bağlamı ve sosyal unsurlar, anlamın tam olarak anlaşılması için gereklidir.
• Dil çeşitliliği: Dünyada birçok dil ve lehçe vardır, her birinin kendine özgü özellikleri ve karmaşıklıkları vardır.

NLP'nin çeşitli uygulamaları vardır, bunlardan bazıları:

• Makine çevirisi: Bir dildeki metni başka bir dile otomatik olarak çevirme (örneğin, Google Translate).
• Duygu analizi: Metin veya konuşmadaki duyguyu (pozitif, negatif, nötr) belirleme. Bu, müşteri geri bildirimlerinin analizinde veya sosyal medya izlemede kullanılır.
• Metin özetleme: Uzun metinleri daha kısa ve öz bir şekilde özetleme.
• Konuşma tanıma: Konuşulan dili metne dönüştürme (örneğin, sesli asistanlar).
• Soru cevaplama: Belirli sorulara metin veya veritabanından cevap bulma.
• Metin oluşturma: İnsan benzeri metinler üretme (örneğin, makale yazma, hikaye anlatma).
• Kelime anlam ayrımcılığı: Bir kelimenin farklı anlamlarını bağlamına göre ayırt etme.
• Adlandırılmış varlık tanıma (NER): Metinde isimler, yerler, kuruluşlar gibi adlandırılmış varlıkları tespit etme.

NLP teknikleri genellikle makine öğrenmesi ve derin öğrenme tekniklerini kullanır. Yaygın olarak kullanılan bazı teknikler şunlardır:

• N-gram modelleri: Kelime dizilerinin olasılıklarını tahmin etmek için kullanılır.
• Gizli Markov Modelleri (HMM): Zaman serilerindeki gizli durumları tahmin etmek için kullanılır.
• Yapay Sinir Ağları (ANN): Karmaşık ilişkileri öğrenmek için kullanılır. Özellikle, Recurrent Neural Networks (RNN) ve Transformer ağları NLP'de yaygın olarak kullanılır.
• Word embeddings (Kelime gömmeleri): Kelimeleri vektörler olarak temsil etmek için kullanılan yöntemler (örneğin, Word2Vec, GloVe, FastText).

NLP, sürekli gelişen ve gelişmekte olan bir alandır. Yeni teknikler ve algoritmalar, insan dilinin daha iyi anlaşılmasını ve daha güçlü uygulamaların geliştirilmesini sağlamaktadır. Ancak, doğal dilin karmaşıklığı nedeniyle, NLP hala birçok zorlukla karşı karşıyadır ve mükemmel bir şekilde insan dilini anlamak ve üretmek henüz mümkün değildir.