Doğal Dil Verisi İşleme (Natural Language Data Processing, NLP), makinelerin insan dilini dijital ortamda anlamasını, analiz etmesini, üretmesini ve işlemesini sağlayan yöntemler, algoritmalar ve teknolojiler bütününü ifade eder. Hesaplamalı dilbilim ile yapay zekânın kesişiminde yer alan bu alan, bilgisayarların yazılı veya sözlü dilin inceliklerini kavramasını amaçlar. Yapılandırılmış veri işleme sistemlerinden farklı olarak, NLP belirsizlik, bağlam, ironi ve doğal dilin semantik karmaşıklığıyla başa çıkma yeteneğiyle öne çıkar.
Kullanım Alanları ve Örnekler
NLP, sesli asistanlar, sosyal medyada duygu analizi, otomatik çeviri, metin üretimi, belge özetleme ve spam tespiti gibi birçok uygulamanın temelini oluşturur. Sağlık sektöründe hasta kayıtlarının analizinde, finans sektöründe ise rapor ve haberlerden bilgi çıkarımında kullanılır. Sohbet botları ve otomatik yanıt sistemleri de büyük ölçüde bu teknolojilere dayanır.
Başlıca Yazılım Araçları, Kütüphaneler ve Çerçeveler
NLP için önde gelen araç ve kütüphaneler arasında spaCy, NLTK (Natural Language Toolkit), Stanford NLP, AllenNLP, Hugging Face Transformers ve Gensim yer alır. Ayrıca Google Cloud Natural Language API, AWS Comprehend ve Azure Text Analytics gibi bulut tabanlı hazır çözümler de mevcuttur.
Son Gelişmeler, Evrimler ve Eğilimler
Son yıllarda GPT, BERT ve T5 gibi büyük dil modelleriyle (LLM) önemli ilerlemeler kaydedilmiştir. Derin öğrenme temelli bu modeller, metin anlama ve üretiminde benzersiz başarılar sunar. Güncel eğilimler arasında belirli alanlara (tıp, hukuk) özel model geliştirme, çok dilliliğin artırılması ve modellerin çevresel etkisinin azaltılması sayılabilir. NLP’nin gömülü ve mobil sistemlere entegrasyonu da hızla ilerlemektedir.