Duygusal niyetinizi anlayan bir chatbot, ses tonunuzu anlayan bir ses botu veya aramanızın amacını anlayan bir arama motoru bulsaydınız nasıl hissederdiniz?
Bir cümlenin ne anlama geldiğinden dolayı, bunun bilim kurgudan çıkmış bir şey gibi geldiğini düşünebilirsiniz.
Yanılıyorsun! Bu teknoloji, insanların ve makinelerin nasıl hissettiklerini ve konuşurken ne demek istediklerini anlamak için zaten kullanılıyor. Semantik analizden bahsediyoruz.
Ama:
- Bu teknoloji nedir ve beraberinde getirdiği sorunlar nelerdir?
- Artıları ve eksileri nelerdir ve müşteri ilişkilerini nasıl etkiler?
- Ve müşteri deneyimini iyileştirme planının bir parçası olarak nasıl kullanılabilir?
Semantik analiz hakkında daha fazla bilgi edinmek ve örneklerle nasıl çalışabileceğini öğrenmek için bu blogu okumaya devam edin.
Semantik analiz nedir?
Anlamsal analiz, metinden anlam çıkarma süreci olarak ifade edilir. Gramer analizi ve belirli bir bağlamdaki belirli kelimeler arasındaki bağlantıların tanınması, bilgisayarların cümleleri, paragrafları ve hatta tüm el yazmalarını anlamasını ve yorumlamasını sağlar.
Doğal Dil İşleme’nin (NLP) önemli bir bileşenidir ve sohbet robotları, arama motorları ve makine öğrenimi kullanarak metin analizi gibi uygulamalar için ilham kaynağıdır.
Semantik analize dayalı araçlar; e-postalar, destek talepleri ve tüketici yorumları gibi yapılandırılmamış verilerden faydalı bilgilerin otomatik olarak çıkarılmasında işletmelere yardımcı olabilir. Aşağıda çalışmasının üzerinden geçeceğiz.
Semantik Analiz Nasıl Çalışır?
Bir doğal dil işleme yöntemi olan anlamsal analiz, bir cümlenin veya paragrafın hedeflenen amacını anlamak için kelimelerin ve ifadelerin anlamını incelemeyi gerektirir.
Bu genellikle algoritmalar ve yapay zeka yaklaşımları kullanılarak metinde bulunan temel fikirlerin ve bağlantıların bulunup çıkarılmasıyla gerçekleştirilir.
Anlamsal analiz çeşitli yöntemler kullanır, ancak hepsi metnin anlamını bir insanınkiyle karşılaştırılabilir bir şekilde kavramayı amaçlar. Bu, metnin ana fikirlerini ve temalarını ve bunların bağlantılarını bulmayı gerektirebilir.
- Popüler bir semantik analiz yöntemi, metnin ana fikirlerini ve bağlantılarını bulmak için makine öğrenimi ve doğal dil işlemeyi birleştirir. Bu, yeni metni analiz etmek ve temel fikirlerini ve ilişkilerini keşfetmek için geniş bir metin bütünü üzerinde eğitilmiş bir makine öğrenimi modelinin kullanılmasını gerektirebilir.
- Bir başka strateji de, belirli bir konudaki kavram ve ilişkilerin önceden oluşturulmuş ontolojilerini ve yapılandırılmış veri tabanlarını kullanmaktır. Anlamsal analiz algoritmaları, bu ontolojileri kullanarak metinden ilgili bilgileri daha hızlı bir şekilde bulabilir ve çıkarabilir.
Anlamsal analiz, genel olarak, doğal dil metninin anlamını kavramada bilgisayarlara yardımcı olmak için önemli bir yöntemdir. Arama motorları, bilgi alma ve makine çevirisi gibi alanlarda çok sayıda kullanımı vardır.
Anlamsal analizde, sözcüksel anlambilim çok önemlidir çünkü bilgisayarların sözcüksel öğeler (sözcükler, öbek fiiller, vb.) arasındaki bağlantıları anlamasını sağlar:
- Hiponimi: Genel bir ifade ile bu ifadenin geçtiği yerler arasındaki bağlantıyı gösterir. Bu bağlamda, hiponimler genel hipernim teriminin örneklerini tanımlar.
- Eşseslilik: İki sözcüğün aynı biçime veya yazılışa sahip olmasına rağmen tamamen farklı bir anlama sahip olması olarak açıklanabilir.
- Çokanlamlılık: Yunanca “çok anlamlılık” terimi “birçok işaret” anlamına gelir. Farklı ancak bağlantılı bir anlamı olan bir ifade veya terimdir. Başka bir deyişle, çokanlamlılık aynı yazılışa sahip olsa da, amaçları özel ama bağlantılıdır.
- Eşanlamlılık: Bu, farklı biçimlere sahip ancak aynı veya benzer anlamlara gelen iki sözcüksel öğe arasındaki ilişkiyi temsil eder.
- Zıt anlamlılık: İki sözlüksel öğenin anlamsal bileşenleri boyunca bir eksen etrafında dengeli ilişkisidir.
- Meronomi: Metin ve kelimelerin anlamlı olacak ve bir şeyin bir parçasını veya üyesini gösterecek şekilde bir araya getirilmesidir.
Semantik Analiz Örnekleri
Semantik analiz, işletmelere müşteri değerlendirmeleri, sohbet botundan gelen mesajlar veya çağrı botuyla yapılan konuşmalar gibi birçok konuda yardımcı olabilir. İşte bazı gerçek örnekler:
- Örnek 1: Uber ve sosyal dinleme
Uber’in semantik analiz konusundaki stratejisi şu şekildedir: Şirket, uygulamasının yeni bir versiyonunu tanıttığında, sosyal ağlar ve kullanıcıların bu konuda nasıl hissettikleri dikkatle incelenir. Burada, kullanıcıların ne kadar mutlu ya da mutsuz olduğunu öğrenmek için sosyal ağları dinlemek anlamına gelen “sosyal dinleme “den bahsediyoruz.
“Uber’de, kullanıcılarımızın değişikliklerimiz hakkında ne düşündüğünü belirlemek için bu yöntemi günlük olarak kullanıyoruz. Bir değişiklik yaptığımızda, insanların neyi sevdiğini ve neyin değiştirilmesi gerektiğini hemen anlıyoruz.”
Krzysztof Radoszewski, Uber’de Doğu ve Orta Avrupa Pazarlama Lideri olarak görev yapmaktadır.
- Örnek 2: Hummingbird, Google’ın semantik algoritması
Semantik analiz sistemleri, müşteri deneyimini iyileştirmek için B2B ve B2C şirketlerinden daha fazlası tarafından kullanılmaktadır. Google, arama yapanların bir şeyleri daha iyi anlamasına yardımcı olmak için semantik aracını geliştirdi.
Google’ın 2013 yılında yaptığı Hummingbird algoritması, insanların ne aradığına bakarak arama sonuçlarını daha alakalı hale getiriyor.
Bu algoritma aynı zamanda doğal veya organik referanslamayı (SEO) geliştirir ve web sitelerinin sayfalarına kaliteli içerik koymaktan yararlanabilecek şirketlere yardımcı olur. “Anlamsal” olarak alakalı anahtar kelimelerle daha iyi bağlantı kurulacaktır!
Sonuç
Makine öğrenimi ile birleştirildiğinde semantik analiz, makinelerin yapılandırılmamış bir metinden geniş ölçekte ve gerçek zamanlı olarak amaç çıkarmasını mümkün kılarak verilerinizi daha derinlemesine incelemenizi sağlar.
Anlambilim kullanan güçlü makine öğrenimi araçları, kullanıcılara daha iyi kararlar almalarına ve daha iyi bir deneyim yaşamalarına yardımcı olacak değerli içgörüler sağlayacaktır.
QuestionPro, kullanıcıların anket yapmasına, göndermesine ve sonuçlarına bakmasına olanak tanıyan bir anket yazılımıdır. QuestionPro anketlerinin nasıl oluşturulduğuna bağlı olarak, bu anketlere verilen yanıtlar semantik analiz yapabilen bir algoritma için girdi olarak kullanılabilir.
