DoğalDilİşleme

Türkçe doğal dil işleme (TDD) ile ilgili bazı güncel gelişmeler: 8-9 Ağustos 2024: Bilişim Vadisi'nde, TEKNOFEST kapsamında düzenlenen Türkçe Doğal Dil İşleme Yarışması'nın final değerlendirme süreci gerçekleştirildi. 2-6 Ekim 2025: Türkiye Teknoloji Takımı Vakfı (T3 Vakfı) ve T.C. Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı'nın ana yürütücülüğünde, Türkçe Doğal Dil İşleme Yarışması'nın da içinde bulunduğu TEKNOFEST Havacılık, Uzay ve Teknoloji Festivali'nin düzenlenmesi planlanmaktadır. Bu bilgilere göre, Türkçe doğal dil işleme çalışmalarının sürekli olarak geliştiği ve yeni etkinliklerin düzenlendiği görülmektedir. Ancak, "Türkçe doğal dil işleme ne zaman?" sorusuna kesin bir yanıt vermek mümkün değildir.

Cat CBT yapay zekası hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, ChatGPT adlı yapay zeka modeli hakkında bilgi mevcuttur. ChatGPT, OpenAI tarafından geliştirilen, insan gibi metin yanıtları üretebilen bir dil modelidir. ChatGPT'yi kullanmak için, chat.openai.com web sitesine girip hesap oluşturup giriş yapmak gereklidir.

NLP ECU'nun nerede üretildiği hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, NLP markasının LPG ve CNG araç kitleri ve ilgili ekipmanların üretimi, İstanbul, Türkiye'de bulunan bir fabrikada gerçekleştirilmektedir. NLP markasının iletişim bilgileri: Adres: Topcular, Apek Uretmen Is merkezi, Rami Kisla St., Eyup, Blok No. 89/2, 34055. Telefon: +90 212 577 53 61. Mobil: +90 537 404 85 29. Faks: +90 212 493 35 29. Web sitesi: nplpg.com.

Anthropic PBC, 2021 yılında kurulmuş bir yapay zeka şirketi olup, yapay zeka güvenliği ve güvenilirliği üzerine araştırmalar yapmaktadır. Anthropic'in bazı faaliyetleri: Claude Modelleri: OpenAI'nin ChatGPT ve Google'ın Gemini modellerine rakip olarak Claude adlı bir dizi geniş dil modeli (LLM) geliştirmek. Sorumlu AI Geliştirme: İnsan yararına odaklı araçlar oluşturmayı ve sorumlu yapay zeka gelişimini göstermeyi amaçlamak. İş Birlikleri: Amazon Web Services (AWS) ile bulut hizmetleri ve Palantir ile devlet destekli projeler için iş birlikleri yapmak.

Türk ve dünya edebiyatından eserlerin doğal dil işlemeyle incelenmesi, ortaokul öğrencilerine yönelik 5 yayınevinden aynı isimli 5 Türk ve 5 dünya edebiyatından eserin, doğal dil işleme teknikleriyle Türkçe dil bilgisi kuralları çerçevesinde analiz edilmesidir. Bu çalışmayla şu amaçlar hedeflenmiştir: Eserlerin yazımında ve eserlerdeki Türkçe kullanımında yayınevleri arasındaki farklılık ve benzerlikleri tespit etmek. Türkçenin kullanım özelliklerini ortaya koymak. Analizlerde Zemberek adlı Türkçe doğal dil işleme kütüphanesi ve geliştirilen bir yazılım kullanılmıştır. Analizler sonucunda, yayınevleri arasındaki farklılıkların genel olarak düşük seviyede olduğu, ancak çözümlenemeyen kelime sayısı, eserlerin ortalama cümle ve kelime sayıları ile noktalama işaretlerinin kullanım oranında ayrışmalar olduğu görülmüştür.

Asistanım uygulaması, genellikle Google Asistan olarak bilinir ve çeşitli işlevleri yerine getirir: Sesli komutla kontrol: "Hey Google" veya "Ok Google" diyerek sesli komutla erişilebilir. Bilgi sağlama: Hava durumu, trafik durumu, çeviri gibi bilgiler sunar. Hatırlatıcı ve takvim yönetimi: Toplantılar, önemli günler için hatırlatıcılar oluşturur. Alışveriş listesi oluşturma: Alışveriş yapılacak ürünleri sesli olarak ekleme imkanı sağlar. Telefon görüşmeleri ve mesaj gönderme: Telefon görüşmeleri yapma ve mesaj gönderme gibi işlevleri vardır. Çoklu dil desteği: Birçok dilde kullanılabilir. Google Asistan, Android ve iOS cihazlarda kullanılabilir.

Duyarlılığın ölçülmesi için kullanılan iki ana analiz yöntemi şunlardır: 1. Duyarlılık Analizi (Sensitivity Analysis). 2. Senaryo Analizi (Scenario Analysis). Ayrıca, Duygu Analizi (Sentiment Analysis), yatırımcıların bir menkul değere veya ilgili finansal piyasaya yönelik ilgisinin ne yönde olduğunu ölçmek için kullanılır.

Çeşitli yapay zeka araçları, farklı türdeki verileri analiz edebilir: Julius AI. TensorFlow. IBM Watson. Microsoft Azure Machine Learning. Google AI Platform. RapidMiner. Tableau AI. ChartGPT. Polymer. Code Interpreter.

Hugging Face, makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesini, paylaşılmasını ve uygulanmasını kolaylaştıran bir platform ve açık kaynak topluluğudur. Hugging Face'in bazı kullanım amaçları: Doğal dil işleme (NLP). Görüntü işleme. Konuşma sentezi. Model eğitimi. Hugging Face'e erişim ücretsizdir, ancak gelişmiş özelliklere ulaşmak için ücret ödenmesi gerekebilir.

Yapay zeka çevirilerini daha doğal hale getirmek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Lokalizasyon: Metni hedef kitlenin kültürel ve dilbilgisel yapısına uygun hale getirmek. Dilbilgisi ve sözdizimi uyarlaması: Hedef dile uygun cümle yapısı kullanarak doğallık sağlamak. Kültürel uyum: Kültürel ifadeler ve mizah anlayışını doğru şekilde uyarlamak. Terminoloji tutarlılığı: Teknik ve sektör spesifik çevirilerde doğru terimleri kullanmak. Anlam bütünlüğü: Kelime kelime çeviri yerine, cümlelerin anlam bütünlüğünü korumak. Yapay zeka insanlaştırma araçları: HIX Bypass, Humanize.im gibi araçlarla metne duygusal nüanslar eklemek ve okunabilirliği artırmak. Bu yöntemler, yapay zeka çevirilerinin daha insan benzeri ve okunabilir olmasını sağlar.

BGE 1.5, çeşitli alanlarda kullanılmaktadır: Yapay Zeka Uygulamaları: BGE 1.5, metinleri vektörlere dönüştüren bir gömme (embedding) modeli olarak, özellikle yoğun bellekli büyük dil modelleri (LLM) ile birlikte bilgi alma (retrieval) işlemlerinde kullanılır. Endüstriyel Kullanım: BGE 1.5, boyalar, kaplamalar ve temizlik ürünlerinde çözücü olarak kullanılır. BGE 1 ise, tek kademeli gaz brülörleri serisinde kullanılmaktadır.

LDA (Latent Dirichlet Allocation) algoritmasında kaç konu bulunacağı, analiz öncesinde belirlenmesi gereken bir parametredir. En uygun konu sayısını belirlemek için farklı skorların üretildiği yaklaşımlar uygulanır. LDA'da belirlenen konu sayısının doğru seçilmesi, modelin performansı açısından kritik öneme sahiptir.

Evet, sesli asistanlara soru sorulabilir. Sesli asistanlar, bilgiye hızlıca erişim sağlama, hatırlatıcılar oluşturma ve çeşitli görevleri yerine getirme gibi işlevlere sahiptir. Sesli asistanlara sorulmaması gereken bazı soru türleri şunlardır: Tıbbi tavsiye alma. Finansal işlemler yapma. Zehirli maddelerle ilgili bilgi alma. Bir şeyleri silmesini talep etme.

Yazılı analiz programlarının kullanımı genellikle şu adımları içerir: 1. Bilgilerin Girilmesi: Programda, eğitim öğretim yılı, dönem, dersin adı, öğretmenin adı ve her sorunun kazanımları gibi bilgilerin girilmesi gerekir. 2. Sınıf Listesinin Eklenmesi: Eokuldan kopyalanan sınıf listesi, "Sınıf Listesi Yapıştır" kısmına eklenerek otomatik olarak ilgili çalışma sayfasına aktarılır. 3. Puanların Girilmesi: Öğrencilerin her sorudan aldıkları puanlar girildiğinde, analizler otomatik olarak oluşturulur. 4. Raporlama: Analizler, genellikle grafikler ve oranlarla raporlaştırılabilir. Bazı yazılı analiz programları: fenusbilim: Otomatik yazılı sınav analiz programı. Zip Grade: Yazılı kâğıtlarını okuma ve analiz etme programı. Sınav Analiz Programı: Excel tabanlı, öğrenci ve sınıf bazında analiz yapma imkânı sunar. Rize Ölçme Değerlendirme Merkezi Programı: Excel platformunda, öğrenci, sınıf ve okul genelinde analiz yapma imkânı sunar.

Siri, ses tanıma ve doğal dil işleme algoritmaları kullanmaktadır. Çalışma prensibi: 1. Ses kaydı ve analiz. 2. Komut tanıma. 3. Bulut desteği. Siri, ayrıca kalite geliştirme sürecinde insan müdahalesini de içeren bir algoritmaya sahiptir.

Word2Vec, word embedding (kelime gömme) yönteminin bir türüdür. Word Embedding, kelimeleri ve ifadeleri sayısal forma dönüştürerek bilgisayarların dilin karmaşıklığını ve nüanslarını anlamasına yardımcı olan bir tekniktir. Word2Vec ise, kelimeleri çok boyutlu vektör uzaylarında temsil ederek kelimeler arasındaki anlam ilişkilerini ve bağlamlarını matematiksel olarak modelleyen bir yöntemdir. Özetle, Word Embedding genel bir terim, Word2Vec ise bu terim içinde yer alan spesifik bir yöntemdir.

2025 yılı Teknofest Türkçe Doğal Dil İşleme Yarışması, 14-15 Ağustos tarihleri arasında gerçekleştirilecektir. Final yarışması ise 17-21 Eylül tarihleri arasında düzenlenecek olan Teknofest İstanbul kapsamında yapılacaktır.

Doğal dil işlemede (DDİ) ses bilgisi ve morfolojik analiz şu şekilde açıklanabilir: Ses bilgisi analizi. Morfolojik analiz. DDİ, doğal dillerde yazılmış metinlerin, yazıldığı dilin kuralları çerçevesinde bilgisayarlar tarafından çözümlenmesi, anlaşılması ve yeniden üretilmesi süreçlerini kapsar.

NLP (Neuro-Linguistic Programming) tekniklerinin sayısı oldukça fazladır, ancak en yaygın olarak bilinen ve kullanılan bazı teknikler şunlardır: Rapport Kurma (İletişim Kurma). Çerçeveleme (Framing). Anlamlandırma (Anchoring). Zihinsel Durum Değiştirme (State Management). Görselleştirme ve Hayal Kurma. Bu tekniklerin yanı sıra, modelleme, aynalama, swish pattern gibi teknikler de NLP'de sıkça kullanılmaktadır.

Zemberek-NLP, Türkçe metinlerin doğal dil işleme ihtiyaçlarını karşılamak için geliştirilmiş açık kaynaklı bir kütüphanedir. Başlıca işlevleri: Morfolojik analiz: Kelimelerin kökleri, gövdeleri, ekleri ve dilbilgisi bilgileri hakkında ayrıntılı bilgi sağlar. Cümle ayrıştırma: Metinlerdeki cümlelerin yapısal ögelerini tespit eder. İmla düzeltme: Türkçe metinlerdeki yazım hatalarını düzeltir. Tokenization (sözcük ayrıma): Metni anlamlandırılabilir parçalara böler. Dil analizleri ve makine öğrenimi: Metin sınıflandırma, duygusal analiz ve dilbilgisi denetimi gibi görevleri yerine getirir.