doğal dil işleme ne demek?

# Doğal Dil İşleme (DDİ)

**Doğal Dil İşleme (DDİ)** veya **[İngilizce](https://www.nedemek.page/kavramlar/i̇ngilizce) Natural Language Processing (NLP)**, bilgisayarların insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlayan [yapay zeka](https://www.nedemek.page/kavramlar/yapay%20zeka) dalıdır.  DDİ, dilbilim, [bilgisayar bilimi](https://www.nedemek.page/kavramlar/bilgisayar%20bilimi) ve [istatistik](https://www.nedemek.page/kavramlar/i̇statistik) gibi çeşitli disiplinlerden yararlanır ve metin analizi, [duygu analizi](https://www.nedemek.page/kavramlar/duygu%20analizi), makine çevirisi, soru cevaplama sistemleri ve sohbet robotları gibi geniş bir yelpazede uygulamaya sahiptir.

## Tarihçe

DDİ'nin kökleri, [bilgisayar](https://www.nedemek.page/kavramlar/bilgisayar)'ın ilk dönemlerine, özellikle de [makine çevirisi](https://www.nedemek.page/kavramlar/makine%20çevirisi) alanındaki çalışmalara kadar uzanır.

*   **1950'ler:** Makine çevirisi için ilk girişimler yapıldı. Bu dönemdeki yaklaşımlar genellikle kural tabanlıydı ve sınırlı başarı elde edildi.
*   **1960'lar:** [Joseph Weizenbaum](https://www.nedemek.page/kavramlar/joseph%20weizenbaum)'un [ELIZA](https://www.nedemek.page/kavramlar/eliza) adlı programı, insanlarla basit bir sohbet gerçekleştirebilen ilk DDİ sistemlerinden biri olarak dikkat çekti.
*   **1980'ler:** İstatistiksel yöntemler ve [makine öğrenimi](https://www.nedemek.page/kavramlar/makine%20öğrenimi) teknikleri DDİ'de daha fazla kullanılmaya başlandı.
*   **2000'ler:** Büyük veri setlerinin ve daha güçlü işlemcilerin ortaya çıkmasıyla birlikte, [derin öğrenme](https://www.nedemek.page/kavramlar/derin%20öğrenme) modelleri DDİ'de devrim yarattı. [Word2Vec](https://www.nedemek.page/kavramlar/word2vec), [GloVe](https://www.nedemek.page/kavramlar/glove) ve [Transformer](https://www.nedemek.page/kavramlar/transformer) mimarileri gibi modeller, dil anlama ve üretme yeteneklerini önemli ölçüde geliştirdi.
*   **Günümüz:** DDİ, [sağlık](https://www.nedemek.page/kavramlar/sağlık), [finans](https://www.nedemek.page/kavramlar/finans), [eğitim](https://www.nedemek.page/kavramlar/eğitim) ve [e-ticaret](https://www.nedemek.page/kavramlar/e-ticaret) gibi birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır.

## DDİ'nin Temel Görevleri

DDİ, çeşitli görevleri içerir. Bunlardan bazıları şunlardır:

*   **[Metin Sınıflandırma](https://www.nedemek.page/kavramlar/metin%20sınıflandırma):** Metinleri önceden tanımlanmış kategorilere ayırma (örneğin, spam filtreleme, [duygu analizi](https://www.nedemek.page/kavramlar/duygu%20analizi)).
*   **[Metin Özeti](https://www.nedemek.page/kavramlar/metin%20özeti):** Bir metnin önemli bilgilerini koruyarak daha kısa bir versiyonunu oluşturma.
*   **[Soru Cevaplama](https://www.nedemek.page/kavramlar/soru%20cevaplama):** Bir metin veya bilgi kaynağına dayalı olarak soruları otomatik olarak yanıtlama.
*   **[Makine Çevirisi](https://www.nedemek.page/kavramlar/makine%20çevirisi):** Bir dildeki metni başka bir dile otomatik olarak çevirme.
*   **[Konuşma Tanıma](https://www.nedemek.page/kavramlar/konuşma%20tanıma) (Speech Recognition):** Sesli konuşmayı metne dönüştürme.
*   **[Metinden Konuşmaya](https://www.nedemek.page/kavramlar/metinden%20konuşmaya) (Text-to-Speech):** Metni sesli konuşmaya dönüştürme.
*   **[Varlık Tanıma](https://www.nedemek.page/kavramlar/varlık%20tanıma) (Named Entity Recognition - NER):** Metinde kişi, kuruluş, yer gibi önemli varlıkları belirleme.
*   **[Cümle Ayrıştırma](https://www.nedemek.page/kavramlar/cümle%20ayrıştırma) (Parsing):** Bir cümlenin dilbilgisel yapısını analiz etme.
*   **[Anlam Çözümleme](https://www.nedemek.page/kavramlar/anlam%20çözümleme) (Semantic Analysis):** Metnin anlamını çıkarma.
*   **[Duygu Analizi](https://www.nedemek.page/kavramlar/duygu%20analizi):** Bir metnin yazarının duygusal tonunu (olumlu, olumsuz, nötr) belirleme.
*   **[Konu Modelleme](https://www.nedemek.page/kavramlar/konu%20modelleme) (Topic Modeling):** Bir metin koleksiyonundaki ana konuları belirleme.

## DDİ'de Kullanılan Temel Teknikler

DDİ, çok çeşitli teknikler kullanır. Başlıca teknikler şunlardır:

*   **Kural Tabanlı Yaklaşımlar:**  Dilbilgisi kurallarına ve sözlüklere dayalı sistemler. Bu yaklaşımlar, belirli bir alan için iyi sonuçlar verebilir, ancak genelleme yetenekleri sınırlıdır.
*   **İstatistiksel Yaklaşımlar:**  [Markov Modelleri](https://www.nedemek.page/kavramlar/markov%20modelleri), [Naif Bayes Sınıflandırması](https://www.nedemek.page/kavramlar/naif%20bayes%20sınıflandırması) ve [Destek Vektör Makineleri](https://www.nedemek.page/kavramlar/destek%20vektör%20makineleri) (SVM) gibi istatistiksel modeller, veri setlerinden öğrenerek dil işleme görevlerini gerçekleştirir.
*   **[Makine Öğrenimi](https://www.nedemek.page/kavramlar/makine%20öğrenimi) ve [Derin Öğrenme](https://www.nedemek.page/kavramlar/derin%20öğrenme):**  [Yapay sinir ağları](https://www.nedemek.page/kavramlar/yapay%20sinir%20ağları) (ANNs), [Evrişimli Sinir Ağları](https://www.nedemek.page/kavramlar/evrişimli%20sinir%20ağları) (CNNs) ve [Tekrarlayan Sinir Ağları](https://www.nedemek.page/kavramlar/tekrarlayan%20sinir%20ağları) (RNNs),  [Transformer](https://www.nedemek.page/kavramlar/transformer) modelleri (örneğin, [BERT](https://www.nedemek.page/kavramlar/bert), [GPT](https://www.nedemek.page/kavramlar/gpt)) gibi derin öğrenme modelleri, büyük veri setlerinden karmaşık dil kalıplarını öğrenme yeteneğine sahiptir.

## DDİ'nin Uygulama Alanları

DDİ, çok çeşitli uygulama alanlarına sahiptir:

*   **[Sohbet Robotları](https://www.nedemek.page/kavramlar/sohbet%20robotları) (Chatbots):** Müşteri hizmetleri, [e-ticaret](https://www.nedemek.page/kavramlar/e-ticaret) ve diğer alanlarda insanlarla etkileşim kuran yapay zeka sistemleri.
*   **[Sanal Asistanlar](https://www.nedemek.page/kavramlar/sanal%20asistanlar):** [Siri](https://www.nedemek.page/kavramlar/siri), [Alexa](https://www.nedemek.page/kavramlar/alexa) ve [Google Asistan](https://www.nedemek.page/kavramlar/google%20asistan) gibi sesli komutlarla çalışan ve çeşitli görevleri yerine getiren yapay zeka sistemleri.
*   **[Arama Motorları](https://www.nedemek.page/kavramlar/arama%20motorları):** Kullanıcıların sorgularını anlama ve ilgili sonuçları sunma.
*   **[Sosyal Medya Analizi](https://www.nedemek.page/kavramlar/sosyal%20medya%20analizi):** [Sosyal medya](https://www.nedemek.page/kavramlar/sosyal%20medya) platformlarındaki verileri analiz ederek trendleri belirleme, marka itibarını izleme ve müşteri geri bildirimlerini değerlendirme.
*   **[Spam Filtreleme](https://www.nedemek.page/kavramlar/spam%20filtreleme):** İstenmeyen e-postaları veya mesajları otomatik olarak filtreleme.
*   **[Otomatik Çeviri](https://www.nedemek.page/kavramlar/otomatik%20çeviri):** Farklı diller arasında metinleri otomatik olarak çevirme.
*   **[Sağlık Hizmetleri](https://www.nedemek.page/kavramlar/sağlık%20hizmetleri):** Hastaların tıbbi kayıtlarını analiz etme, hastalıkları teşhis etme ve tedavi planları oluşturma.
*   **[Finansal Analiz](https://www.nedemek.page/kavramlar/finansal%20analiz):** Finansal raporları ve haberleri analiz ederek piyasa trendlerini tahmin etme ve yatırım kararları verme.

## DDİ'nin Zorlukları

DDİ'nin karşılaştığı bazı zorluklar şunlardır:

*   **Dilin Karmaşıklığı:** Dil, anlam belirsizliği (ambiguity), eş anlamlılık (synonymy), çok anlamlılık (polysemy) ve deyimsel ifadeler gibi karmaşık özelliklere sahiptir.
*   **Bağlamın Önemi:** Bir kelimenin veya cümlenin anlamı, bağlama göre değişebilir.
*   **Veri Eksikliği:** Bazı diller veya alanlar için yeterli miktarda eğitim verisi bulunmayabilir.
*   **Hesaplama Kaynakları:** Derin öğrenme modelleri, büyük miktarda veri ve işlem gücü gerektirebilir.
*   **Etik Kaygılar:** DDİ sistemlerinin önyargılı kararlar alması veya kötüye kullanılması gibi etik sorunlar ortaya çıkabilir.

## Gelecek Trendler

DDİ alanındaki bazı gelecek trendler şunlardır:

*   **Daha Güçlü ve Anlamlı Dil Modelleri:** [Transformer](https://www.nedemek.page/kavramlar/transformer) mimarisine dayalı daha büyük ve daha yetenekli dil modellerinin geliştirilmesi.
*   **Daha Az Veriyle Öğrenme (Few-Shot Learning) ve Transfer Öğrenimi (Transfer Learning):**  Daha az eğitim verisiyle daha iyi performans gösteren modellerin geliştirilmesi.
*   **Açıklanabilir Yapay Zeka (Explainable AI - XAI):** DDİ sistemlerinin kararlarını daha şeffaf ve anlaşılır hale getirilmesi.
*   **Çok Dilli DDİ (Multilingual NLP):** Birden fazla dili aynı anda işleyebilen modellerin geliştirilmesi.
*   **İnsan-Makine İşbirliği:** İnsanların ve bilgisayarların birlikte çalışarak dil işleme görevlerini daha verimli bir şekilde gerçekleştirmesi.
Kendi sorunu sor