Doğal dil işleme (NLP), makinelerin insan dilini anlamasını, yorumlamasını, işlemesini ve üretmesini sağlayan yöntemler ve teknolojiler bütünüdür. Dilbilim, bilgisayar bilimi ve yapay zekânın kesişiminde yer alan NLP, geleneksel metin işleme yaklaşımlarından semantik, sözdizimi ve bağlamı ele almasıyla ayrılır ve salt istatistiksel analizlerin ötesine geçer. Dilin çok anlamlılığı, belirsizliği ve örtük anlamların anlaşılması gibi önemli zorluklar barındırır. NLP, genellikle makine öğrenimi veya derin öğrenmeye dayalı matematiksel ve algoritmik modellerle metni makine tarafından işlenebilir temsillere dönüştürür.
Kullanım Alanları ve Örnekler
NLP; sanal asistanlar, sohbet botları, arama motorları, duygu analizi, otomatik çeviri, belge sınıflandırma, sahte haber tespiti ve otomatik metin özetleme gibi birçok alanda kullanılır. Örneğin, müşteri hizmetleri birimi, taleplerin semantik analiziyle bilet yönetimini otomatikleştirebilir veya bir izleme platformu, büyük miktarda makaleden eğilimleri otomatik olarak çıkarabilir.
Başlıca Yazılım Araçları, Kütüphaneler ve Çerçeveler
Python için NLTK, spaCy, TextBlob gibi kütüphaneler; derin öğrenme için TensorFlow ve PyTorch (Hugging Face Transformers modülleriyle birlikte); eksiksiz çözümler olarak Stanford NLP veya CoreNLP; bulut tabanlı olarak Google Cloud Natural Language API ve AWS Comprehend gibi araçlar öne çıkar.
Son Gelişmeler ve Eğilimler
NLP, BERT, GPT, T5 gibi büyük dil modellerinin (LLM) yükselişiyle birlikte hızla gelişmektedir. Güncel araştırmalar; dayanıklılık, önyargıların azaltılması, çok dillilik ve modellerin yorumlanabilirliği üzerine odaklanmaktadır. Endüstriyel süreçlerde NLP’nin artan entegrasyonu, etik ve sorumlu kullanım konularına da daha fazla dikkat çekmektedir.