Təbii Dil Emalı (ingiliscə Natural Language Processing – NLP) insan dili ilə texnologiya arasında körpü rolunu oynayan, sürətlə inkişaf edən mühüm bir sahədir. NLP kompüterlərə insan dilini başa düşmək, analiz etmək və mənalandırmaq imkanı verən texnologiyalar toplusudur. Müasir dövrdə NLP-nin tətbiqi sahələri gündəlik həyatımızdan tutmuş iş dünyasına, elm və təhsildən tutmuş sağlamlıq sahəsinə qədər hər yerdə özünü göstərir. İnsan dili mürəkkəb sintaksis və semantik qaydalarla zəngin olduğu üçün kompüterlərin onu düzgün başa düşməsi və emal etməsi həm nəzəri, həm də praktiki baxımdan çətin məsələlərdəndir. NLP məhz bu mürəkkəbliyi aşmağa çalışan texnologiyadır.
Son illərdə NLP sahəsində süni intellekt, maşın öyrənməsi və dərin öyrənmə texnologiyalarının inkişafı ilə mühüm irəliləyişlər əldə olunub. Azərbaycan dilində NLP sahəsinin inkişafı üçün də addımlar atılmağa başlanılıb. Məsələn, dil modelləri və elektron korpuslar yaradılır ki, bu da gələcəkdə azərbaycanca NLP sistemlərinin daha güclü olmasına zəmin yaradır.
Təbii Dil Emalının Tarixi İnkişafı
Təbii Dil Emalının əsası 1950-ci illərdə qoyulmuşdur. İlk addımlar kompüterlərin mətnləri emal etməsi üçün qaydalar hazırlamaqla atılmışdı. 1960-cı illərdə Chomsky-nin generativ qrammatikası ilə NLP sahəsi nəzəri bazaya qovuşdu. O dövrdə əsas məqsəd mətnlərin sintaktik quruluşunun öyrənilməsi idi. 1980-ci illərdən başlayaraq statistik modellərin tətbiqi NLP sahəsində dönüş yaratdı. Çünki yalnız qaydalara əsaslanan sistemlər insan dilinin mürəkkəbliyini izah etməkdə məhdud qalırdı. Statistik modellər sayəsində sözlərin və ifadələrin ehtimal xarakterli əlaqələri öyrənilərək daha doğru nəticələr əldə edilməyə başlandı.
2000-ci illərdə maşın öyrənməsi (Machine Learning) NLP sahəsinin əsas tədqiqat istiqamətlərindən birinə çevrildi. Bu texnologiya modellərin təcrübədən öyrənməsini təmin etdi. Dərin öyrənmə (Deep Learning) isə NLP sahəsinə daha da güclü bir təkan verdi. Artıq dil modelləri çoxmərhələli neyron şəbəkələrə əsaslanaraq insan dilini daha təbii şəkildə anlamağa başladı.
Təbii Dil Emalının Əsas İstiqamətləri
NLP çoxşaxəli bir sahədir və müxtəlif istiqamətləri əhatə edir. Əsas istiqamətləri aşağıdakılardır:
1. Mətnlərin Emalı və Analizi
Mətnlərin avtomatik təhlili NLP-nin ən geniş yayılmış sahələrindən biridir. Burada kompüterlər mətnləri oxuyaraq onları cümlələrə, sözlərə və hətta morfemlərə ayırır. Bu mərhələdə lemmatizasiya (sözlərin kök formasına endirilməsi) və təbii dilin morfoloji analizi həyata keçirilir.
2. Sintaksis və Semantika
Sintaksis təbii dil cümlələrinin qrammatik quruluşunu, semantika isə cümlənin mənasını analiz edir. Sintaktik analizdə cümlənin quruluşu (subyekt, predikat və sair) müəyyən olunur. Semantik analiz isə sözlərin və cümlələrin mənasını, kontekstini anlamağa kömək edir.
3. Nitqin Tanınması və Sintezi
Nitqin tanınması texnologiyası kompüterlərə insan səsini mətnə çevirmək imkanı verir. Bu sahədə əsas çağırışlar səsin müxtəlifliyi, şivələr, dialektlər və fonetik dəyişikliklərlə bağlıdır. Nitqin sintezi isə əks prosesdir: mətn kompüter tərəfindən insan səsi şəklində ifadə olunur.
4. Tərcümə Sistemləri
NLP-nin ən məşhur sahələrindən biri də avtomatik tərcümədir. Burada kompüterlər müxtəlif dillər arasında tərcümə etməyə çalışır. Əvvəllər bu sahədə qaydalara əsaslanan sistemlər istifadə olunurdu, lakin son illərdə neyron şəbəkələri və dərin öyrənmə əsaslı modellər daha dəqiq nəticələr göstərir.
5. Sual-Cavab Sistemləri və Çatbotlar
Sual-cavab sistemləri və çatbotlar istifadəçilərin suallarına cavab vermək üçün NLP texnologiyalarından geniş istifadə edirlər. Bu sistemlər istifadəçinin sualını təhlil edir, məlumat bazasında axtarış aparır və uyğun cavab yaradır. Azərbaycan dilində də bu istiqamətdə tədqiqatlar artmaqdadır.
NLP-nin Azərbaycanda İnkişafı
Azərbaycan dilində NLP sahəsi hələ ki, dünya miqyasında aparılan işlərlə müqayisədə yeni mərhələdədir. Lakin son dövrlərdə bu istiqamətdə də mühüm addımlar atılır. Azərbaycan Milli Elmlər Akademiyasının Nəsimi adına Dilçilik İnstitutu, universitetlər və bəzi startaplar tərəfindən dil texnologiyaları üçün ilkin korpuslar və leksik resurslar hazırlanır. “azcorpus” layihəsi, Azərbaycan dilində spellchecker-lər, lemmatizatorlar və avtomatik tərcümə sistemləri üçün təməl yaradır. Bu addımlar, gələcəkdə səs tanıma, danışıq sintezi və digər sahələrdə uğurlu nəticələrin əldə olunmasına zəmin yaradır.
NLP-nin Tətbiq Sahələri
NLP-nin tətbiq sahələri olduqca genişdir. Ən çox istifadə olunan sahələri belə ümumiləşdirmək olar:
- Elektron poçt filtrasiya sistemləri: Spam məktubların avtomatik olaraq çeşidlənməsi üçün NLP alqoritmləri istifadə olunur.
- Axtarış sistemləri: İstifadəçilərin sorğularını daha düzgün başa düşmək və ən uyğun nəticələri təqdim etmək üçün NLP texnologiyaları tətbiq edilir.
- Müştəri dəstəyi: Çatbotlar və avtomatik cavablandırma sistemləri müştəri suallarına real vaxtda cavab verərək xidməti sürətləndirir.
- Saxta xəbərlərin aşkarlanması: NLP texnologiyaları sayəsində yanlış məlumatlar, yalan xəbərlər və təhriflər müəyyən edilir.
- Sosial media analitikası: Sosial şəbəkələrdə istifadəçi rəylərinin, şərhlərinin və paylaşımlarının avtomatik təhlili üçün NLP geniş tətbiq olunur.
- Səhiyyə: Həkimlərin qeydlərinin elektron sistemlərə köçürülməsi, xəstəliklərin simptomlarının müəyyən olunması üçün tibbi NLP tətbiqləri mövcuddur.
NLP Texnologiyalarının Əsas Metodları
NLP sahəsində istifadə edilən texnologiyalar və metodlar geniş spektrə malikdir. Onların ən əsasları bunlardır:
- Maşın Öyrənməsi (Machine Learning): NLP-də geniş istifadə edilən üsuldur. Məlumatlardan öyrənərək müxtəlif NLP tapşırıqlarını həll edir.
- Qaydalar əsaslı modellər (Rule-based Models): Müəyyən qrammatik qaydalar əsasında işləyən modellərdir.
- Statistik modellər: Sözlərin və ifadələrin ehtimal paylanmasını əsas götürür.
- Neyron Şəbəkələri (Neural Networks): Xüsusilə dərin öyrənmə texnologiyaları insan dilinin daha dəqiq modelləşdirilməsinə şərait yaradır.
- Dil Modelləri (Language Models): İnsan dilinin statistik xüsusiyyətlərini öyrənərək yeni cümlələrin yaradılması və ya mövcud cümlələrin təhlili üçün istifadə olunur.
NLP ilə Əlaqəli Problemlər
NLP-nin inkişafına baxmayaraq, bir sıra problemlər mövcuddur:
- Polisemiyalar: Eyni sözün bir neçə mənası ola bilər və bu, tərcümə və analiz prosesini çətinləşdirir.
- Söz sırası: Müxtəlif dillərdə söz sıralarının fərqli olması tərcümə və sintaksis analizində problemlər yaradır.
- Dialektlər və şivələr: Azərbaycan dilində dialektlərin müxtəlifliyi NLP üçün əlavə çətinlik yaradır.
- Məlumatların azlığı: Azərbaycan dilində NLP üçün keyfiyyətli və geniş məlumat bazası hələ tam formalaşmayıb.
Gələcək Perspektivlər
NLP sahəsi süni intellektin inkişafı ilə daha da əhəmiyyət qazanacaq. Gələcəkdə Azərbaycan dilində daha güclü səs tanıma sistemləri, mükəmməl tərcümə proqramları və süni intellekt köməkçilərinin hazırlanması planlaşdırılır. Bu istiqamətdə dövlət dəstəyi və akademik əməkdaşlıq çox mühüm rol oynayır. Azərbaycan dilinin rəqəmsallaşdırılması və texnologiyalara inteqrasiyası üçün genişmiqyaslı layihələrin icrası yaxın gələcəkdə mümkün olacaq.
Təbii Dil Emalı insan dili ilə texnologiya arasında körpü rolunu oynayan mühüm bir sahədir. Bu sahənin inkişafı yalnız süni intellekt texnologiyalarının deyil, həm də dilçilik və riyaziyyat elmlərinin birgə əməkdaşlığını tələb edir. Azərbaycan dilində NLP-nin inkişafı üçün ilkin addımlar atılsa da, gələcəkdə daha geniş tədqiqatlar, məlumat bazaları və texnoloji tətbiqlərə ehtiyac var. Bu sahədəki uğurlar Azərbaycan dilində yüksək keyfiyyətli texnoloji xidmətlərin yaranmasına və milli dilin rəqəmsal mühitdə daha fəal iştirakına şərait yaradacaq.
Ən Çox Verilən Suallar:
Təbii Dil Emalı (NLP) kompüterlərin insan dili ilə ünsiyyət qura bilməsi üçün nəzərdə tutulmuş texnologiyalar toplusudur. Bu sahə insan dilinin sintaksis, semantika və kontekstual mənasını analiz edərək müxtəlif tətbiqlər üçün cavab hazırlamağa imkan yaradır. Məqsəd kompüterlərin insan nitqini başa düşməsi, analiz etməsi və cavablandırmasıdır. Bununla da insanlarla texnologiya arasında körpü yaradılır.
NLP-nin tətbiq sahələri çox genişdir. Onlar arasında axtarış motorları, elektron poçt filtrasiya sistemləri, avtomatik tərcümə proqramları, sosial media analizləri, səsli köməkçilər (məsələn, Siri, Alexa), müştəri xidmətləri üçün çatbotlar, səhiyyədə elektron tibbi qeydlərin analizi və saxta xəbərlərin aşkarlanması kimi sahələr var.
NLP sahəsində istifadə olunan əsas texnologiyalar maşın öyrənməsi (Machine Learning), neyron şəbəkələri (Neural Networks), qaydalar əsaslı modellər, statistik modellər və dil modelləridir. Bu texnologiyalar sayəsində NLP sistemləri insan dilini daha dəqiq və düzgün emal edə bilir.
Azərbaycan dilində NLP sahəsi yeni inkişaf mərhələsindədir. Hazırda müxtəlif universitetlərdə və tədqiqat institutlarında Azərbaycan dilinə uyğun lemmatizatorlar, spellchecker-lər, korpuslar və lüğətlər hazırlanır. Bununla yanaşı, “azcorpus” layihəsi kimi təşəbbüslər dilin rəqəmsallaşdırılması istiqamətində mühüm addımlardır.
NLP sahəsində bir sıra çətinliklər var. Bunlara çoxmənalılıq (polisemiya), söz sırası fərqləri, dialektlər, şivələr və kifayət qədər məlumat bazasının olmaması daxildir. Azərbaycan dili üçün xüsusilə məlumat azlığı və dialekt fərqləri böyük çətinlik yaradır.
Maşın tərcüməsi NLP-nin ən geniş tətbiq sahələrindən biridir. Bu texnologiya cümlələri bir dildən digərinə tərcümə etmək üçün neyron şəbəkələr, statistik modellər və qaydalar əsaslı üsullardan istifadə edir. Əvvəllər qaydalara əsaslanan modellər populyar idi, amma bu gün dərin öyrənmə modelləri daha keyfiyyətli nəticələr verir.
Chatbotlar NLP texnologiyalarından istifadə edərək istifadəçilərin suallarını təhlil edir, sualın mənasını başa düşür və cavab hazırlayır. Onlar ya qaydalar əsasında, ya da maşın öyrənməsi ilə təlim görmüş modellər əsasında işləyirlər. Çatbotların əsas məqsədi insanlara sürətli və düzgün cavablar təqdim etməkdir.
NLP gələcəkdə səhiyyədə tibbi mətnlərin avtomatik təhlili, hüquqi sənədlərin analizi, süni intellekt köməkçilərinin daha da inkişaf etdirilməsi, səsli əmrlərin daha dəqiq tanınması və tərcümə sahələrində əhəmiyyətli irəliləyişlər əldə edəcək.
NLP-ni öyrənmək üçün kompüter elmləri, proqramlaşdırma, riyaziyyat, statistik analiz və dilçilik sahələrində əsaslı biliklər vacibdir. Xüsusilə Python proqramlaşdırma dili NLP üçün ən çox istifadə olunan dillərdən biridir.
Azərbaycanda NLP sahəsində yeni startaplar, texnologiya şirkətləri və tədqiqat institutlarında tədricən iş imkanları artır. Bu sahədə proqramçılar, analitiklər, məlumat mühəndisləri və dilçilərə tələbat getdikcə çoxalır.
