Page 41 - İstanbul Ölçme Değerlendirme Dergisi

Doğal Dil İşleme

Doç. Dr. Üyesi, Mehmet Taha ESER
Aydın Adnan Menderes Üniversitesi
Eğitim Fakültesi
Eğitim Bilimleri Bölümü
İletişim: m.taha.eser@adu.edu.tr

Doğal Dil İşleme (DDİ/NLP), doğal insan dilini etkileşimli
ortam olarak kullanarak insanlar ve makineler arasında-
ki etkileşimi kolaylaştırmaya odaklanan bir Yapay Zekâ
(YZ/AI) dalıdır. “Bilgisayarların ve bulut tabanlı uygula-
maların insanlarla İngilizce veya İspanyolca gibi kendi
doğal dillerinde iletişim kurma yeteneği” olarak da düşü-
nülebilir. DDİ’ye dayalı sistemler, insan dilinin yapısını,
anlamını, söz dizimi, anlam bilim ve morfoloji gibi çeşitli
yönlerini analiz ederek harekete geçmektedir. Bilgisayar .
bilimi ve dil bilimin bir kombinasyonunu kullanan doğal ıstanbul
dil işleme sistemleri; dil çalışması yoluyla edindikleri bil-
gileri, belirli sorunları çözebilen ve belirli görevleri yerine
getirebilen kural tabanlı makine öğrenme algoritmalarına
dönüştürmektedir (Burstein, 2009). Bu yazı kapsamında
DDİ’ye ilişkin derinlemesine teorik bilgi verilmemiş, oku- lar” olarak göze çarpmaktadır. DDİ teknolojisi dijital eği-
yuculara DDİ’yi temel alan uygulamalara ilişkin farkında- time ilişkin öncü teknolojilerden bir tanesidir. DDİ çevrim
lık kazandırılmaya çalışılmıştır. içi okuryazarlık programları kapsamında arka plan bile-
şeni olarak gün geçtikçe daha fazla benimsenmektedir.
DDİ sistemleri ile çevrim içi içerikten, haber raporların- Doğal dil işlemeye ilişkin zihinlerde daha somut anlamla-
dan, belgelerden, sosyal medya yorumlarından ve tüke- rın oluşması maksadıyla bir örnek verilmek istendiğinde
ticilerin markalarla ve müşteri destek hizmetleriyle etkile- arama motoru örneği ilk akla gelenlerden bir tanesidir. Bir
şimlerinden elde edilen metin tabanlı bilgileri kapsayan kullanıcı belirli bir arama yapmak için bir arama motoru-
yapılandırılmamış veri kümelerinin büyük ölçekli analizi nu kullandığında, arama motoru yalnızca verilen anah-
gerçekleştirilebilmektedir. Doğal dil işlemede kullanılan tar kelimelere göre değil, aynı zamanda araştırmacının
araçlar, makinelerin bilgileri gözden geçirmesini ve ma- amacına göre de web içeriğini taramak için bir algoritma
kinelerin minimum insan etkileşimi ile gözden geçirdikleri kullanmaktadır (Matthews, 2016). Başka bir deyişle, ara-
bilgileri öğrenmesini sağlayabilmektedir. Buna ek olarak ma motoru kullanıcının ne aradığını “anlar”. Örneğin, bir
sistemler herhangi bir sektörün veya uygulamanın ihti- kullanıcı arama motoruna “apple fiyatları” kelime bütünü-
yaçlarına göre özel olarak uyarlanabilmektedir (De Vries nü yazıp arama yaparsa arama sonucunda meyvelerin
vd., 2008). değil Apple şirketinin ürettiği ürünlerin fiyatlarına dayalı
sonuçlar ortaya çıkacaktır. DDİ algoritmalarını temel alan
Günümüzde arama motoru sonuçları; akıllı aramalar, otomatik özetleme ile bir metnin içeriğiyle en alakalı bil-
akıllı metinler, makine tabanlı dil çevirileri, anlamsal ara- giler özetlenebilmekte ve orijinal içeriğin daha kısa, yeni
ma, duygu analizi, otomatik düzeltme, Siri, Alexa, Google bir versiyonu oluşturulabilmektedir. Bu; ya bilgi çıkarımı
asistan, chatbot vb. uygulamalar “DDİ tabanlı uygulama- yoluyla bir özet oluşturarak gerçekleştirilebilir ya da bilgi-
.
Istanbul
ÖLÇME
.
(
DEGERLENDIRME 41