Doğal Dil İşleme (NLP) bir bilgisayarın doğal insan dilini okumasına, yorumlamasına, anlamasına ve anlamlı yanıtlar vermesine olanak tanıyan bir yazılım yeteneğidir.

NLP, gelişimsel bir alandır. yapay zeka (AI) bilgisayarlara bilgiyi işlemeyi ve sorunları insan zekasını kopyalayan, hatta aşan şekillerde çözmeyi öğretmeye odaklanan teknoloji.

NLP uygulamaları yapay zekayı birleştirir ve makine öğrenimi (ML) derin öğrenme ve kural tabanlı dil modellerine sahip teknolojiler. NLP yazılımı, bu teknolojilerden yararlanarak insan dilini (hem sözlü hem de metinsel formatlarda) işleyebilir, konuşmacının niyetini veya duygusunu tanıyabilir ve anlamlı yanıtlar verebilir Bu, konuşmacının hedeflerine ulaşmasına yardımcı olur.

NLP'nin nasıl çalıştığını anlamak için, bir B2B SaaS müşteri desteği çağrı merkezinin, müşteri hizmetleri işlevinin bir kısmını otomatikleştirmek için nasıl bir NLP uygulaması geliştirebileceğine dair varsayımsal bir örneğe bakalım.

NLP teknolojisi karmaşıktır ve örneğimiz zorunlu olarak aşırı basitleştirilmiştir, ancak müşteriye yönelik bir NLP uygulamasının programlanması ve dağıtılmasıyla ilgili genel adımları aktarmayı umuyoruz.

Örnek 1: Müşteri Hizmetleri için NLP Teknolojisi

Birinci Adım: Veri Toplama

NLP çözümleri, makine öğrenmesi ile geliştirilen karmaşık algoritmalara dayanır. Makine öğreniminin etkili olması için büyük bir eğitim verisi seti gerekir, bu nedenle ilk adım, NLP uygulamamızı desteklemek için kullanılabilecek bir eğitim verisi kaynağı belirlemektir.

Bir çağrı merkezi, yüzlerce, hatta binlerce kayıtlı müşteri destek çağrısına erişebilir. Bu kayıtlar, mevcut temsilcilerin müşteri sorularını nasıl anladığını ve yanıtladığını örnekledikleri için bir insan müşteri hizmetleri temsilcisini eğitmek için kolayca kullanılabilir. Aynı şekilde, bir NLP yazılım uygulamasını eğitmek için değerli bir veri kaynağı olarak da hizmet edebilirler.

İkinci Adım: Veri Ön İşleme

Veri ön işleme, ses verilerinin metne çevrilmesini ve makinelerin analiz etmesi daha kolay bir şekilde biçimlendirilmesini içerir. NLP eğitim veri kümeleri için veri ön işleme, aşağıdaki gibi adımları içerebilir:

• Tokenizasyon – Tam cümleleri veya metni, işlenmesi daha kolay ve daha hızlı olabilecek daha küçük birimlere dönüştüren bir süreç.
• Sözcük Kaldırmayı Durdur – Yaygın veya anlamsız kelimeleri metinden kaldıran, kalan kelimelerin metindeki en önemli bilgileri iletmesi için bir süreç.
• Dallanma – Aynı ailedeki kelimelerin aynı şekilde işlenmesi için kelimeleri kök formlarına indirgeme işlemi.
• Etiketleme/Kategorizasyon – Kelimelerin veya ifadelerin çeşitli özelliklere göre etiketlendiği bir süreç (örneğin, konuşmanın bir kısmı, duygu çağrışımı, niyet vb.)

Müşteri hizmetleri NLP örneğimiz için, çağrı merkezi belirli müşteri ifadelerini amaçlarına göre etiketlemek veya etiketlemek isteyebilir, bu da makine öğrenimi algoritmasının birçok ifadeyi kolayca tanımasına olanak tanır. Müşterilerin aynı soruları sorma şeklinin farklı yönleri olabilir.

Üçüncü Adım: Algoritma Geliştirme

Doğal dil verileri önceden işlendikten sonra, NLP uygulaması için eğitim verileri olarak bir makine öğrenimi algoritmasına beslenecektir.

Makine öğrenimi sistemleri, aldıkları eğitim verilerine göre otomatik olarak algoritmalar geliştirerek bir görevi gerçekleştirmeyi öğrenir. Bir makine öğrenimi sistemine ne kadar çok eğitim verisi sağlarsanız, yöntemlerini o kadar çok geliştirir ve verileri işlemek ve yararlı bir yanıt döndürmek için algoritmasını ayarlar.

Müşteri hizmetleri NLP örneğimiz için nihai hedef, yazılım uygulamasının temel soruları veya önceliklendirme taleplerini yanıtlamak için canlı bir müşteri hizmetleri temsilcisinin yerini almasını sağlamaktır.

Dördüncü Adım: Test Etme

Eğitim verileri bir makine öğrenimi sistemi tarafından tam olarak işlendikten sonra, ortaya çıkan algoritma, müşteri hizmetleri etkileşimlerini simüle ederek ve NLP algoritması tarafından oluşturulan yanıtlar yararlı ve anlamlıdır.

Beşinci Adım: Dağıtım

Algoritma, müşteri sorularına anlamlı yanıtlar vermede yüksek bir başarı oranı gösterdiğinde, müşteriye dönük bir bağlamda konuşlandırılabilir. Müşteriler sorularını kullanıcı arayüzü aracılığıyla soracak ve NLP algoritması soruları işleyecek ve müşterinin hedeflerine ulaşmasına yardımcı olan anlamlı yanıtlar verecektir.

NLP teknolojisi, ilk sohbet robotlarının 1950'lerde geliştirilmesinden bu yana var olmuştur, ancak büyük veri ve hiper ölçekli hesaplamanın son zamanlardaki yükselişi, NLP'yi son on yılda önemli ölçüde ilerletmiştir. Artık NLP teknolojisinin kurumsal teknolojiden yeni kurulan SaaS şirketlerine kadar herkes tarafından kullanıldığını görüyoruz.

Aşağıda, NLP teknolojileri tarafından yerine getirilebilecek birçok işlevden sadece birkaçı bulunmaktadır:

Konuşma tanıma

Konuşma tanıma veya konuşmayı metne dönüştürme, ses verilerini metinsel bir biçime dönüştüren bir yazılım işlevidir. Konuşma tanıma, cep telefonları ve aşağıdakiler gibi ev otomasyon ürünleri de dahil olmak üzere sesli komutları takip edebilen veya kullanıcılardan gelen sorulara yanıt verebilen uygulamalarda kullanılır. Google Yuvası ve Amazon Yankısı.

Otomatik tercüme

Makine çevirisi, konuşmanın veya metnin otomatik olarak farklı bir dile çevrilmesidir.

Anlam ayrımı

Kelime anlamı anlam ayrımı, birden çok anlama sahip olabilen bir kelimenin bağlamsal anlamını belirlemek için kullanılan bir NLP işlevidir.

Belge Özetleme

NLP uygulamaları, içgörülere ihtiyaç duyan ancak tüm kaynak materyali tüketmek ve anlamak için zamanı olmayan kullanıcılar için belgeleri işlemek ve özetlemek için kullanılabilir.

Bağlamsal Çıkarma

Bağlamsal ayıklama, yapılandırılmamış, metin tabanlı kaynaklardan yapılandırılmış verileri ayıklayan bir NLP işlevidir.

Doğal Dil Üretimi

Doğal dil üretimi (NLG), yapılandırılmış verileri alır ve genellikle konuşma biçiminde insan dilini kullanarak ifade eder. Sohbet robotları, önce kullanıcıları anlamak ve ardından sorularını yanıtlamak ve yanıtlamak için hem NLP hem de NLG'yi kullanır.

Sosyal Medya Duygu Analizi

NLP odaklı yazılım programları, SaaS şirketleri tarafından sosyal medya kanallarını izlemek ve çeşitli konularda kullanıcı duyarlılığını ölçmek için kullanılabilir. Duygu analizi, SaaS pazarlama ekiplerinin müşterilerin sorunlu noktalarını anlamasına, yeni trendlere verilen yanıtı ölçmesine, müşterilerden gerçek zamanlı geri bildirim toplamasına ve kitlelerin nasıl olduğunu görmesine yardımcı olabilir rakipleriyle etkileşim kurmak.

Pazarlama Sohbet Botları

Pazarlama ve müşteri hizmetleri sohbet robotları, potansiyel müşterilerle iletişim kurmak ve gerçek zamanlı olarak hizmet sağlamak veya potansiyel müşteriler ve demolar oluşturmak için NLP ve NLG'yi kullanır. Gibi şirketler Sürüklenme, Interkomve Zen masası Pazarlama ve müşteri hizmetleri için ürünleştirilmiş sohbet robotlarına sahip olmak, şirketlerin kurallara dayalı bir yaklaşım ve minimum teknik bilgi ile uygulamasını kolaylaştırmak.