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