tag Chatbot

Natural Language Understanding (NLU) (Doğal Dil Anlama)

Bu sayfada Chatbot (Natural Language Understanding (NLU) (Doğal Dil Anlama)) etiketi ile işaretlenmiş 2 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Dogal Dil Anlama (NLU — Natural Language Understanding), bilgisayarlarin insan dilini yalnizca islemekle kalmayip anlam, niyet ve baglami cikarabilmesini saglayan yapay zeka alanidir. Dogal Dil Isleme'nin (NLP) bir alt dali olan NLU, kurallara dayali yaklasimdan modern transformer-tabanli modellere dogru evrilmistir. NLU'nun temel gorevleri sunlardir: niyet tanima (intent recognition), varlik tanima (named entity recognition — NER), bag temsili (coreference resolution), sentiment analizi, semantic rol etiketleme ve dogal dil cikarsama (natural language inference — NLI). Bu gorevler bir araya geldiginde insanin yazili veya sozlu ifadesinin ne demek istedigini makine tarafindan anlasilmasini saglar. Diyalog sistemleri ve sesli asistanlarda NLU kritik bir rol oynar. Alexa, Siri veya Google Assistant gibi sistemler konusmanin metnini sesden metin algoritmasi (ASR) ile alir; ardindan NLU motoru niyeti (kullanicinin ne istedigini) ve entityleri (kim, ne, nerede, ne zaman) cikarir. Bu bilgi is mantigi katmanina iletilerek uygun eylem tetiklenir. Buyuk dil modelleri, NLU'nun pek cok alt gorevini tek bir unifikasyon cercevesine getirmistir. GPT-4 veya Claude gibi modeller, metinden sonuc cikarabilir, soru yanitlayabilir ve baglami takip edebilir. GLUE ve SuperGLUE benchmark'lari NLU modellerinin karsilastirilmasi icin standart test setleri saglamaktadir. BERT, bu benchmark'larda insan duzeyini gectiginden beri NLU arastirmasinin merkezindedir. NLU'nun pratik uygulama alanlari son derece genistir. Musteri hizmetleri otomasyonunda gelen mesajin konusunu ve aciliyetini siniflandirmak, saglik sektorunde klinik notlardan ICD kodlari cikarmak, hukuki belgelerde madde referanslarini tanimak gibi gorevlerde NLU motorlari kullanilmaktadir. RAG (Retrieval-Augmented Generation) sistemlerinde kullanici sorgusunun dogru yorumlanmasi ve uygun belgelerin getirilmesi icin guclu NLU vazgecilmezdir. Instruction tuning ve RLHF gibi teknikler, modellerin NLU gorevlerini acik talimatlarla gerceklestirmesini daha da iyilestirmektedir.