Doğal Dil İşleme (NLP) Nedir? ChatGPT'den Çevir...

ChatGPT'le Türkçe sohbet ediyorsunuz, Google Translate İngilizce makaleyi anında çeviriyor, Alexa "hava nasıl?" sorusunu anlayıp cevaplıyor.

Bunların hepsi Doğal Dil İşleme (NLP) sayesinde. Peki nedir bu NLP? Bilgisayarlar insan dilini nasıl anlıyor?

Bu yazıda NLP'yi sıfırdan anlatacağım. Temel mantığından son teknolojilere, gerçek örneklerden kariyer fırsatlarına kadar her şey.

Doğal Dil İşleme Nedir?

Basit tanım: Bilgisayarların insan dilini anlaması ve üretmesi için geliştirilen teknolojiler.

"Doğal dil" ne demek? İngilizce, Türkçe, Japonca gibi insanların konuştuğu diller. Yapay dil değil (programlama dilleri gibi).

NLP, iki ana görevi yapıyor:

Anlama (Understanding): "Bu cümle ne demek?"
Üretme (Generation): "Bu konu hakkında cümle yaz"

Ses tanıma da NLP mi? Kısmen. Ses → metin kısmı "Speech Recognition", sonrası NLP.

Neden Zor?

"Bankaya gittim" cümlesi basit görünüyor. Ama bilgisayar için:

"Banka" kelimesi finansal kurum mu, nehir kenarı mı?
"Gittim" kim gitti? Ben mi, sen mi?
Geçmiş zaman mı, şimdiki zaman mı?

Ya da bu: "Kızım ağladı" - kim ağladı? Benim kızım mı, ben mi kızdım ve ağladım? Türkçe'de anlam çok kolay kayıyor.

İnsan bunu context'ten anlıyor. Bilgisayara öğretmek zor.

NLP Nasıl Çalışır?

Eski yöntem: Kurallar yazmak.

"Eğer cümle soru işaretiyle bitiyorsa → soru" "Eğer 'seviyorum' varsa → pozitif duygu"

Problem: 1000 kural yazsan yine yetmiyor. Dil çok karmaşık.

Modern yöntem: Makine öğrenmesi.

Milyonlarca cümle gösteriyorsun, AI paternleri buluyor. "Genelde 'seviyorum' pozitif ama 'seviyorum ama' sonrası genelde negatif" gibi.

NLP'nin Temel Görevleri

NLP'de birçok farklı görev var. İşte en önemlileri:

1. Tokenization (Parçalama)

Cümleyi kelimelere ayırma.

"Yapay zeka harika" → ["Yapay", "zeka", "harika"]

Türkçe'de ek ayrımı zor. "Yapıyorum" → ["Yap", "ıyor", "um"]

2. Part-of-Speech Tagging (Kelime Türü Etiketleme)

Her kelimenin türünü bulma.

"Kedi uyudu" → Kedi (isim), uyudu (fiil)

3. Named Entity Recognition (İsim Varlık Tanıma)

Özel isimleri bulma.

"Ahmet İstanbul'da Apple telefon aldı"

Ahmet → Kişi
İstanbul → Şehir
Apple → Şirket

4. Sentiment Analysis (Duygu Analizi)

Metindeki duyguyu anlama.

"Bu film mükemmel!" → Pozitif "Berbat bir deneyimdi" → Negatif

Sosyal medya takibinde çok kullanılıyor. Markalar Twitter'da kendileri hakkında ne konuşuluyor diye bakıyor.

5. Machine Translation (Makine Çevirisi)

Bir dilden başka dile çevirme.

Google Translate, DeepL - hepsi NLP.

6. Question Answering (Soru Cevaplama)

Soru soruyorsun, AI cevaplıyor.

"Dünyanın en yüksek dağı?" → "Everest"

ChatGPT bu konuda çok iyi.

7. Text Summarization (Metin Özetleme)

Uzun metni kısa özet yapma.

10 sayfalık makale → 1 paragraf özet

8. Text Generation (Metin Üretme)

Sıfırdan metin yazma.

ChatGPT, Gemini - metin üretiminde uzmanlar.

NLP Teknolojilerinin Evrimi

1. Kural Tabanlı (1950-1990)

Elle yazılmış gramer kuralları. Çok sınırlı.

2. İstatistiksel Yöntemler (1990-2010)

Kelime frekansları, olasılık hesapları. Spam filtreleri böyle çalışıyordu.

3. Makine Öğrenmesi (2000-2017)

Decision trees, SVM gibi ML algoritmaları. Daha iyi ama hala sınırlı.

4. Derin Öğrenme (2013-2017)

RNN (Recurrent Neural Networks) ve LSTM. Sıralı veri işlemede başarılı.

Google Translate 2016'da LSTM'e geçti, çeviri kalitesi 10 kat arttı.

5. Transformer Çağı (2017-Şimdi)

2017: Google "Attention is All You Need" makalesi. Transformer mimarisi.

2018: BERT (Google) - anlama konusunda çığır açtı 2019: GPT-2 (OpenAI) - metin üretiminde devrim 2020: GPT-3 (OpenAI) - 175 milyar parametre 2022: ChatGPT - herkes için AI 2023: GPT-4 - multimodal 2024-2025: Gemini, Claude, Llama 3

Şu anda Transformer çağındayız. Her şey transformer tabanlı.

Transformer Nedir?

Transformer, bir derin öğrenme mimarisi. RNN'den çok daha güçlü.

Temel fikir: "Attention" (Dikkat) mekanizması.

Örnek: "Ahmet okula gitti çünkü dersi vardı"

"Dersi" kelimesi kime ait? "Ahmet"e. Transformer bunu anlıyor çünkü "Ahmet" ile "dersi" arasında attention kuryor.

RNN soldan sağa sıralı işliyor. Transformer hepsine aynı anda bakabiliyor. Çok daha hızlı ve etkili.

BERT vs GPT: Fark Nedir?

İkisi de transformer ama farklı görevler için.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers):

Anlama odaklı
İki yönlü okuma (hem sağdan hem soldan)
Kullanım: Soru cevaplama, arama motorları, sınıflandırma

GPT (Generative Pre-trained Transformer):

Üretme odaklı
Tek yönlü okuma (soldan sağa)
Kullanım: Metin yazma, sohbet, kod üretme

ChatGPT, GPT tabanlı. Google Search, BERT kullanıyor.

NLP Uygulamaları - Gerçek Hayat

1. Arama Motorları

Google, Bing - NLP sayesinde sorguyu anlıyor.

Eski: Kelime eşleşmesi. "Araba" ararsan sadece "araba" kelimesi geçen sayfalarda.

Yeni: Anlam eşleşmesi. "Araba" ararsan "otomobil", "vasıta" kelimesinin geçtiği sayfalar da çıkıyor.

Google 2019'da BERT'i entegre etti. Arama kalitesi büyük oranda arttı.

2. Ses Asistanları

Siri, Google Assistant, Alexa - hepsi NLP.

Ses → Metin (Speech Recognition) Metin → Anlama (NLP) Cevap üretme (NLP) Cevap → Ses (Text-to-Speech)

"Yarın hava nasıl?" diyorsun, AI "yarın" kelimesinden tarih çıkarıyor, "hava" kelimesinden meteo servisi çağırıyor.

3. Chatbotlar

Müşteri hizmetleri, e-ticaret, bankacılık - her yerde chatbot var.

Basit chatbot: Anahtar kelime bazlı. "İade" kelimesini görse iade sayfası gösteriyor.

Akıllı chatbot: NLP ile gerçekten anlıyor. "Aldığım ürün bozuk, ne yapmalıyım?" sorusunu anlayıp prosedürü anlatıyor.

4. Sosyal Medya Analizi

Markalar Twitter, Instagram'da kendileri hakkında ne konuşuluyor diye NLP ile analiz ediyor.

Sentiment analysis: %70 pozitif, %20 nötr, %10 negatif gibi.

Trend tespiti: Hangi konular viral gidiyor?

5. İçerik Moderasyonu

YouTube, Facebook - milyarlarca yorum var. Hepsini insan okuyamaz.

NLP ile otomatik tespit: Nefret söylemi, spam, tehdit.

Hassas konu - bazen hata yapıyor. Ama insan moderatör yetişmiyor.

6. Hukuk ve Finans

Avukatlar binlerce sayfa sözleşme okuyor. NLP ile otomatik analiz.

Bankalar müşteri şikayetlerini NLP ile kategorize ediyor, trend tespit ediyor.

7. Sağlık

Doktor notları, hasta kayıtlarından bilgi çıkarma.

"Hasta migren şikayetiyle geldi" → AI "migren" teşhisini yakalıyor, ilgili tedaviyi öneriyor.

Türkçe NLP - Zorluklar

Türkçe, İngilizce'den çok daha zor.

Ek sistemi: "Evlerdekilerin" → Ev-ler-de-ki-ler-in (6 ek üst üste)

Kelime sırası esnek: "Ahmet elmayı yedi" = "Elmayı Ahmet yedi" = "Yedi Ahmet elmayı"

Resmi vs konuşma dili: "Yapmıyorum" vs "Yapmıyom"

ChatGPT gibi büyük modeller Türkçe'yi öğrendi ama yine de İngilizce kadar iyi değil. Çünkü Türkçe veri az.

NLP'de Kariyer

NLP çok popüler alan. İş fırsatları çok.

NLP Engineer: Model geliştirme, deployment. Ortalama maaş 25-50K USD (Türkiye'de 60-120K TL)

Computational Linguist: Dil bilgisi + AI. Özellikle Türkçe gibi az kaynaklı diller için.

Research Scientist: Yeni algoritmalar. PhD genelde gerekli.

Prompt Engineer: ChatGPT gibi modellere doğru prompt yazmak. Yeni meslek!

Data Annotator: Veri etiketleme. Giriş seviyesi ama önemli.

NLP Öğrenmeye Başlama

Seviye 1: ChatGPT, Hugging Face kullanın. Nasıl çalıştığını gözlemleyin.

Seviye 2: Python + NLTK kütüphanesi. Basit tokenization, sentiment analysis deneyin.

Seviye 3: Stanford NLP kursu (online ücretsiz), Transformers kütüphanesi (Hugging Face)

Seviye 4: Kendi NLP projenizi yapın. Örnek: Twitter duygu analizi

Seviye 5: Araştırma makaleleri okuyun. BERT, GPT makalelerini anlamaya çalışın.

Gelecek - NLP Nereye Gidiyor?

Multimodal modeller: Sadece metin değil, görüntü + metin + ses birlikte. GPT-4 başladı.

Çok dilli modeller: Tek model 100 dili anlayacak. Google'ın PaLM gibi.

Az kaynaklı diller: Türkçe gibi diller için özel teknikler. Few-shot learning.

Açıklanabilir AI: AI neden öyle cevap verdi, açıklayabilmeli. Şu anda "kara kutu".

Kişisel AI asistanlar: Sizi tanıyan, zevkinizi bilen AI. Zaten başladı ama daha da gelişecek.

NLP Etik Sorunları

Önyargı: AI, eğitim verisindeki önyargıyı öğreniyor. Örnek: "Doktor" deyince erkek, "hemşire" deyince kadın düşünüyor.

Sahte içerik: ChatGPT ile fake news üretmek kolay. Deepfake metinler.

Mahremiyet: Chatbot konuşmaları saklanıyor mu? Kim erişebiliyor?

İş kaybı: Çevirmenler, içerik yazarları risk altında. Ama yeni işler de çıkıyor.

Sonuç

NLP, AI'ın en heyecan verici alanlarından biri. ChatGPT sayesinde milyonlar ilk kez AI ile tanıştı.

Başlangıç seviyesinde olsanız bile, ChatGPT'i etkili kullanmayı öğrenerek başlayabilirsiniz. Sonra Python + NLTK ile basit scriptler.

NLP'nin geleceği çok parlak. 5 yıl sonra bugünkü AI'lar ilkel kalacak.

Bu yolculuğa katılmak için asla geç değil. İlk adımı bugün atın!