2021'de Gerçekleşmesi Beklenen NLP Trendleri

İlk olarak 1950'lerde incelenen doğal dil işleme (NLP), yapay zekanın en dinamik ve heyecan verici alanlarından biridir. Sohbet robotları, sesli asistanlar ve çevirmenler gibi teknolojilerdeki artışla birlikte, NLP bazı çok cesaret verici gelişmeler göstermeye devam etti. Bu yazıda, 2021 gibi yakın gelecekte NLP trendlerinin nasıl görüneceğini tahmin etmeye çalışacağız.


Sosyal Medyada Duygu Analizi

Sosyal medyada her an büyük miktarda veri üretiliyor. Bu sonuç olarak, üretilen tüm bu bilgileri anlamlandırma gibi özgün bir problem doğuruyor ve buna manuel bir çözüm bulmak oldukça zor.


Doğal dil işleme, bu konuda önemli bir araç olduğunu kanıtladı. Duygu analiz araçları olarak kullanılan doğal dil işleme; duyguları ve dili analiz ederek ve sohbet önceliklerini belirleyerek, müşterilerin markaları hakkında nasıl hissettiğini daha fazla şirketin hızlı bir şekilde anlamasına yardımcı oluyor.


Bununla birlikte, doğal dil işlemede karşılaşılan sorunlar da bulunuyor. Örneğin bir kelimenin farklı anlamları arasında ayrım yapma konusunda zorlanıyor. Bu aynı zamanda kelimelerin ve cümlelerin bağlamsal anlamlarına ve alay veya ironik ifadeleri tanımlamayı da kapsıyor. Doğal dil işlemenin şu anda karşı karşıya olduğu bir diğer zorluk, çoğu zaman çelişkili olan birden çok anlama sahip ifadeleri analiz etmektir.


Bu sorunların 2021 gibi yakın bir gelecekte çözülebileceği kesin olarak söylenemezken, sosyal medyada daha iyi duygusal ve duyarlılık analizi sağlamak için bu konuda NLP tekniklerinin önemli ölçüde gelişmesi yüksek bir ihtimal.


Çok dilli NLP

Şimdiye kadar çoğu NLP ilerlemesi İngilizceye odaklanmıştır. Bununla birlikte, Google ve Facebook gibi büyük teknoloji şirketleri artık performansı tek dilli modellerle aynı seviyede olan önceden eğitilmiş çok dilli modelleri piyasaya sürüyor.


Bu yöndeki en önemli yeniliklerden bazıları Microsoft'un Turing modeli ve Facebook'un M2M-100 modelidir. Çok dilli Turing model, 94 dili aynı platformda temsil etmek için dilin anlaşılması ve oluşturulması için Çapraz Dil Modeli Ön Eğitimi için bilgi teorisi çerçevesini kullanır. Facebook'un M2M modeli ise 2.200 dilde eğitilmiştir ve İngilizce verilerini kullanmadan 100 dil arasında herhangi bir dil çiftini doğrudan çevirebilir.


Bu tür yenilikler ve dilden bağımsız cümle yerleştirme ve sıfır atış öğrenmesindeki (zero-shot learning) son gelişmelerle, yakın gelecekte çok dilli NLP modellerinde daha fazla yenilik görmeyi bekleyebiliriz.




Bir Sonraki Seviyeye Getirilen Sohbet Robotları ve Müşteri Asistanları

Doğal dil işlemedeki gelişmeler ve müşteri hizmetlerinde artan taleplerle, karmaşık konuşmalar yapabilen, kendi kendini geliştirebilen ve daha önce eğitilmemiş görevleri nasıl yerine getireceğini öğrenebilen yeni nesil botlara doğru büyük adımlar beklenebilir.


2020'de uzaktan çalışma durumlarındaki artış nedeniyle, sektörler arasında müşteri destek biletlerinde de muazzam bir artış oldu. Artan çağrı hacmi ile başa çıkmak ve acil sorgulara hızlı yanıtlar sağlamak önemli bir görev haline geldi. Müşteri destek taleplerinin etiketlenmesi ve yönlendirilmesi gibi görevleri gerçekleştirmek için NLP araçlarının yardım masası yazılımlarıyla entegrasyonunun sağlanması ve dolayısıyla yalnızca daha yüksek değerli görevlerde insan müdahalesi gerektirmesi beklenebilir.


Doğal Dil İşlemede Otomasyon

Otomatik makine öğreniminin (autoML) gerçek dünyadaki problemlerle etkin bir şekilde başa çıkmadaki başarısı, araştırmacıları daha fazla otomasyon ve kod içermeyen araçlar ve platformlar geliştirmeye sevk etti.


Bu gelişimlerden biri, doğal dil işlemede otomasyondur. AutoNLP ile kullanıcılar, yalnızca birkaç temel kod satırıyla duyarlılık analizi gibi modeller oluşturabilirler. Bu, daha önce yalnızca geliştiriciler ve mühendislerle sınırlı olduğu düşünülen makine öğrenimine daha geniş bir katılımı teşvik edebilir.


AutoNLP, diğerlerinin yanı sıra kök oluşturma, belirtkeleme ve kök çözümleme gibi süreçlerin otomatikleştirilmesine yardımcı olabilir. Belirli bir veri kümesi için en iyi modeli seçmede de yardımcı olabilir.


Yakın gelecekte daha fazla işletmenin doğal dil işlemede otomasyon ve düşük kod tekniklerini benimsemesini bekleyebiliriz.


Denetimli ve Denetimsiz Yöntemlerin Birleşimi

Denetimli öğrenme, genellikle büyük miktarlarda etiketlenmiş veri ve modelin konu sınıflandırması gibi doğru tahminler yapması için çok sayıda yineleme gerektiren görevler için kullanılır. Denetimsiz öğrenme durumunda, model girdi verilerinden öğrenir ve kümeleme durumunda olduğu gibi görünmeyen veriler üzerinde tahminler yapmak için modelleri tespit eder.


Bundan sonra, NLP modelleri, metin analizi gibi görevler için performansı artırmak amacıyla denetimli ve denetimsiz öğrenmenin bir kombinasyonunu kullanması bekleniyor.


NLP'de Derin Öğrenme

Geçmişte, NLP problemlerinde makine öğrenimi yaklaşımları büyük ölçüde SVM ve lojistik regresyon gibi sığ modellere dayanıyordu. Bununla birlikte, son eğilimler, NLP görevlerinde üstün sonuçlar üretmek için sinir ağlarının kullanımına doğru bir kayma olduğunu göstermektedir.


Geleneksel makine öğrenimi tabanlı NLP sistemleri, zaman alan ve genellikle eksik olan, zamanla hazırlanmış özelliklere dayanır. Bu tür eksiklikler, derin öğrenmeyle ilgili modeller, daha spesifik olarak evrişimli sinirsel ağlar (CNN) ve tekrarlayan sinirsel ağlar (RNN'ler) ile aşılmaktadır. "Derin Öğrenmeye Dayalı Doğal Dil İşlemede Son Eğilimler" başlıklı bir makaleye göre derin öğrenme teknikleri; adlandırılmış varlık tanıma, anlamsal rol etiketleme, duyarlılık sınıflandırması, makine çevirileri, bağlamsal yerleştirme ve diyalog sistemleri gibi özellikler üzerine NLP modellerini optimize eder.


Doğal dil işlemede derin öğrenme için gelecekteki yenilikler büyük ölçüde iki cephede beklenebilir - benzerlik ve ilintililik arasındaki ayrım ve de anlam belirsizliği. İlkinin durumunda, mevcut derin öğrenme yöntemleri, amaçlanan anlamdan ziyade hala korelasyon derecesine dayanmaktadır ve bu, zayıf uygulamalara dönüşebilir; oysa anlam belirsizliği aynı kelimeyi ifade eder, ancak farklı anlamlara sahiptir.



Piyasa İstihbaratı Takibi

Piyasa bilgisi ve çeşitli kuruluşlar, paydaşlar, hükümet ve düzenleyici kurumlar arasındaki bilgi alışverişi, iş piyasalarını etkiler. İnkar edilemez bir şekilde hızla değişen pazar eğilimleri ve standartları konularında güncel kalmak çok önemlidir. Bu bağlamda, doğal dil işleme, strateji oluşturmak için gerekli bilgileri öğrenmek için piyasa istihbarat raporlarını takip etmek alanında önemli bir araç olabilir. Doğal dil işleme; piyasa durumunun, istihdam değişikliklerinin, ihale ile ilgili bilgilerin, büyük veri havuzlarındaki bilgilerin vb. belirlenmesi için finansal pazarlamada halihazırda kullanılmaktadır.


2021'de, doğal dil işlemenin ticari organizasyonların işleyişinde daha etkili bir role sahip olacağı varsayılıyor. İşletmeler, gelecekteki adımları planlamak için büyük ölçüde NLP'yi kullanacak. İtibar yönetimi, nöral makine çevirisi, yetenek edinme, veri görselleştirme ve hatta süreç otomasyonu gibi diğer uygulamalar, doğal dil işlemenin ana bileşenlerine sahip olacaktır.


Geçtiğimiz 2020 yılında dünya çapında pandeminin yola açtığı büyük bir dijital devrim gerçekleşti. Önümüzdeki birkaç yıl içinde olması beklenen değimlerin hepsi bir yıl içinde gerçekleşti. 2021'de de doğal dil işleme de dahil olmak üzere teknoloji ve yapay zeka alanlarında büyük gelişmeler olması bekleniyor. Şirketinizin dijital devrimin bir parçası olduğunda emin olmak için Zendesk gibi bir araçla müşteri hizmetlerinizi her zaman güncel tutabilirsiniz.


Zendesk; WhatsApp, Amazon, Google Play ve Shopify gibi 100'den fazla uygulama ile entegrasyon sunar. Ayrıca e-posta takip ve kullanıcı görüşleri gibi işletmenizin gelişimine yardımcı olacak çeşitli verileri oluşturmanıza yardımcı olur. Zendesk ile pandemi ile değişen dünyaya uyum sağlayarak Web, mobil ve sosyal mesajlaşma uygulamalarınız üzerinden müşterilerinize zengin deneyimler sunabilirsiniz. Bunun yanı sıra diyalog bazlı yapay zeka ve akıllı asistanlarla dijital devrimi şirketinize getirebilirsiniz.

18 görüntüleme0 yorum

Son Paylaşımlar

Hepsini Gör