Yapay Zeka'da Metin-Eylem Dönüşümü (NLG)
Metin-eylem dönüşümü veya daha teknik adıyla Doğal Dil Üretimi (NLG - Natural Language Generation), yapay zekanın bir metin girdisini alıp buradan anlamlı, tutarlı ve bağlamsal olarak uygun bir eylem veya çıktı üretme sürecidir. Basitçe söylemek gerekirse, bir makineye ne yapmasını istediğinizi söyler ve o da bunu anlar ve gerçekleştirir.
Nasıl Çalışır?
- Anlama: Model, verilen metni anlamak için öncelikle doğal dil işleme (NLP) tekniklerini kullanır. Bu, metnin içindeki kelimelerin, cümlelerin ve genel anlamın çıkarılmasını içerir.
- Planlama: Anlaşılan metne göre, model yapılacak eylemi planlar. Bu, bir dizi daha küçük adıma bölünebilir. Örneğin, "Bugün hava nasıl?" sorusu için model, hava durumunu kontrol etme, ilgili verileri bulma ve bu verileri anlamlı bir cümleye dönüştürme adımlarını planlayabilir.
- Üretme: Son adımda, model planlanan eylemi gerçekleştirerek bir metin çıktısı üretir. Bu çıktı, bir cevap, bir komut veya daha karmaşık bir metin olabilir.
NLG'nin Kullanım Alanları
- Chatbot'lar: Kullanıcıların sorularını anlamlı bir şekilde yanıtlamak.
- Özetleme: Uzun metinleri daha kısa ve anlaşılır hale getirmek.
- Metin Oluşturma: Haber yazıları, raporlar, şiirler gibi çeşitli metin türleri üretmek.
- Kişiselleştirilmiş E-postalar: Müşterilere özel olarak hazırlanmış e-postalar oluşturmak.
- Sanal Asistanlar: Kullanıcıların talimatlarını yerine getirmek ve onlarla etkileşim kurmak.
Örnekler
- "Bugün hava nasıl?" sorusuna karşılık, model hava durumunu kontrol ederek "Bugün Ankara'da hava güneşli ve sıcak olacak." cevabını verebilir.
- "Yarın için bir toplantı ayarlayabilir misin?" komutuna karşılık, model takvimleri kontrol ederek uygun bir zaman aralığı belirleyebilir ve katılımcıları davet edebilir.
- "Bir şiir yaz" isteğine karşılık, model belirli bir konu veya duygu üzerine bir şiir oluşturabilir.
NLG'nin Önemi
NLG, yapay zekanın insanlarla daha doğal ve etkili bir şekilde iletişim kurmasını sağlar. Bu sayede, müşteri hizmetleri, eğitim, eğlence gibi birçok alanda daha kişiselleştirilmiş ve verimli deneyimler sunulabilir.
