Doğal Dil İşleme (NLP) Uygulamaları

0
1753
Doğal Dil İşleme (NLP) Uygulamaları

NLP sistemleri çeşitli sistemlerde kullanılmaktadır. En fazla kullanılan yerler, veri tabanı yönetim sistemleri, NLP arayüzleri, tercüme programları ile gramer analiz ve belge yönetim programlarındır.
1- Veri Tabanı Yönetim Sistemleri
NLP sistemleri, üzerinde büyük ve geniş veri dosyalarının depolandığı ve depolanan bu dosyalar üzerinde çeşitli işlemlerin gerçekleştirildiği veri tabanlarının yönetimlerinde kullanılırlar. NLP’nin 60’lı ve 70’li yıllarındaki gelişim süreci içerisinde birçok veri tabanı yönetimlerinde kullanıldılar. Bu kullanımlarından en ilgiçlerinden bir tanesi NASA tarafında coğrafik veri tabanı üzerinde kullanılan ve LUNAR adı verilen sistemdir. Bu sistem %75 ile %80 doğruluk oranları arasında çalışmaktaydı. Bu çalışmanın bir benzeri yine coğrafik veri tabanı üzerinde 1983 yılında geliştirilen CHAT adı verilen bir diğer benzer sistemdir. Bu sistemin doğruluk oranı daha yüksektir. Veri tabanı yönetiminde kullanılan bir diğer sistemde, IBM işletim sistemleri üzerinde çalışan INTELLECT isimli bir yazılımdı. Bu yazılım kullanıcıya veri tabanı üzerinde doğal dili kullanarak sorgulama yapıp rapor hazırlamasını sağlar.
2- Tercüme Sistemleri
Bilgisayarın gelişim süreci içerisinde bilgisayarlardan en fazla beklenilen bir işte, bir dilden diğer bir dile tercüme yapılmasıydı. Zamanla böyle bir işin NLP sistemlerinin kullanımı ile mümkün olabileceği anlaşılmıştır. Bir cümlenin bir dilden diğer bir dile tercümesinde en önemli iş verilen cümlenin iyi anlaşılması ve anlam kaybına uğramadan diğer dilde ifade edilmesidir. Montreal Üniversitesinde geliştirilen ve TAUM-METEO adı verilen sistem bu tür yazılımlara bir örnektir. Bu yazılım İngilizci’den Fransızcı’ya resmi raporların tercümesinde kullanılmıştır. Doğruluk oranı oldukça yüksektir. Bu oranın yüksek olmasının sebebi ise resmi raporlarda kullanılan formatın ve dilin formalize edilmiş olmasıdır. Bu tür sistemlere bir diğer örnek ise SPANAM isimli İspanyolca’dan –İngilizce’ye tercüme yapan bir yazılımdır. Bu yazılım anlaşılır bir tercüme yapsa da gramer yönünden doğru bir çözüm sunamamaktadır. Bu nedenle doğruluk oranı TAUM-METEO’ya göre oldukça düşüktür.
3- Gramer Analizi Sistemleri
NLP sistemlerinin bir diğer uygulama alanı da gramer analizi sistemleridir. Gramer analiz sistemleri verilen bir yazıyı öncelikle yazım hatasına karşı denetlerler. Daha sonra, metin içerisindeki yanlış kelime ve deyim kullanımlarına bakarlar. Eğer yanlış kelime veya deyim kullanımı mevcut ise bunların düzeltilmesini önerilerde bulunarak isterler. Aynı zamanda, yanlış kullanılmamış, fakat kullanılan deyim ya da kelime yerine daha uygun bir deyim veya kelime var ise onu öneri olarak sunarlar. Gramer analiz sistemleri bununla birlikte metin içerisindeki cümleleri konu ve fiil yönünden de incelerler. Eğer konuya uygun düşmeye fiiller varsa onların yerine kullanılabilecek fiilleri öneri olarak sunar. Bazı gramer analiz sistemleri metnin okuma seviyesini ya da parse ağacını dahi çıkartabilmektedir. Bu tür sistemlere UNIX üzerinde çalıştırılmak üzere Bell laboratuarlarında geliştirilen Writer’s Workbench ile IBM sistemleri üzerinde çalışan EPISTLE birer örnektir.
4- Belge Yönetim Sistemleri
Belge yönetim sistemleri NLP’nin kullanıldığı bir diğer uygulama alanıdır. Bu tür programlar çok fazla sayıda belgenin bulunduğu ortamlarda, verilen anahtar kelimelere göre belgeler arasında araştırma yaparak belgelerin özetini hazırlayabilirler. SCISOR isimli belge yönetim yazılımı bu tür yazılımlara bir örnektir.
5- Konuşma Tanıma
Konuşma tanıma NLP ile ilgili bir diğer yapay zeka (AI) alanıdır. AI yazılımları bilgisayar sistemine sesli bir giriş yapılabilecek şekilde tasarlanabilirler. Sesli bir giriş sonrasında elde edilen girdi NLP sisteminde kullanılabilir. Aynı şekilde sistemin vereceği cevap yine sesli bir şekilde kullanıcıya iletilebilir.
NLP sistemleri hayatımızın çeşitli evrelerinde kullanılması yaşamımızı kolaylaştırır. Fakat, NLP sistemlerinin eklendiği bir yazılım daha fazla maliyetli ve daha fazla karmaşıktır. Aynı zamanda daha fazla belleğe ihtiyaç duyar. Bazen normal sistemlere göre veri girişi daha uzun süre alabilir.

CEVAP VER