NomNom’u, akıllı tarif sohbet robotumuzu geliştirmeye devam ederken, uygulamasının arkasındaki bazı teknik detayları paylaşmaktan heyecan duyuyoruz. Özünde, NomNom, sorunsuz ve konuşma tarzında bir tarif arama deneyimi sunmak için gelişmiş Doğal Dil İşleme (NLP) tekniklerini sağlam bir RDF tabanlı bilgi grafiği ile birleştiriyor.
NLP Pipeline: Kullanıcı Girdisinden Yapılandırılmış Sorguya#
NLP pipeline’ımız, doğal dil kullanıcı sorgularını RDF bilgi grafiğimizi sorgulamak için kullanılabilecek yapılandırılmış temsillere dönüştürmek üzere tasarlanmıştır. İşte temel bileşenlerin bir dökümü:
Tokenizasyon: Kullanıcı girdisini ayrı tokenlere ayırmak için Python için Natural Language Toolkit’i (NLTK) kullanıyoruz. Bu adım, daha ileri işlemler için çok önemlidir.
Konuşma Bölümü Etiketleme: Sorgudaki her kelimenin dilbilgisel rolünü belirlemek için NLTK’nin konuşma bölümü etiketleyicisini uyguluyoruz. Bu, kullanıcının isteğinin yapısını anlamaya yardımcı olur.
Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER): Stanford NER ve mutfak alanına özgü ek eğitim verileri kullanarak özel bir NER modeli geliştirdik. Bu, kullanıcının sorgusundaki malzemeleri, pişirme yöntemlerini, mutfakları ve diğer ilgili varlıkları tanımlamamızı sağlar.
Bağımlılık Ayrıştırma: Sorgunun farklı bölümleri arasındaki ilişkileri anlamak için Stanford Parser’ı kullanıyoruz, bu özellikle karmaşık istekler için yararlıdır.
Niyet Sınıflandırma: Kullanıcı sorgularını tarif arama, beslenme sorgusu veya pişirme tekniği açıklaması gibi niyetlere kategorize etmek için scikit-learn kullanarak çok sınıflı bir sınıflandırma modeli uyguladık.
Sorgu Oluşturma: Çıkarılan varlıklara, belirlenen niyete ve ayrıştırılmış yapıya dayanarak, RDF bilgi grafiğimize karşı yürütülebilecek bir SPARQL sorgusu oluşturuyoruz.
RDF Bilgi Grafiği: NomNom’un Beyni#
RDF bilgi grafiğimiz Apache Jena çerçevesi kullanılarak oluşturulmuş ve yönetilmektedir. İşte bu önemli bileşeni nasıl yapılandırdığımız ve uyguladığımız:
Ontoloji Tasarımı: Tarifler, malzemeler, pişirme yöntemleri, beslenme bilgileri ve daha fazlası için sınıflar ve özellikler tanımlayan özel bir OWL ontolojisi geliştirdik. Bu ontoloji, bilgi grafiğimiz için şema görevi görür.
Veri Alımı: Çeşitli kaynaklardan (web siteleri, yemek kitapları, kullanıcı gönderileri) tarif verilerini ontolojimize uyan RDF üçlülerine dönüştüren Python betikleri oluşturduk.
Üçlü Depo: RDF verilerinin verimli depolanması ve sorgulanmasını sağlayan Apache Jena TDB’yi üçlü depomuz olarak kullanıyoruz.
SPARQL Uç Noktası: NLP sistemimizin bilgi grafiğini sorgulamasına olanak tanıyan bir SPARQL uç noktası sağlamak için bir Fuseki sunucusu kurduk.
Çıkarım Motoru: Bilgi grafiğimizin zenginliğini artırmak için ek gerçekler ve ilişkiler türetmek üzere Jena’nın yerleşik çıkarım yeteneklerinden yararlanıyoruz.
NLP ve RDF’yi Birleştirme: Sorgu Yürütme ve Yanıt Oluşturma#
Kullanıcının girdisinden bir SPARQL sorgusu oluşturduktan sonra, süreç şu şekilde devam eder:
Sorgu Yürütme: SPARQL sorgusu Fuseki sunucumuza gönderilir ve RDF bilgi grafiğine karşı yürütülür.
Sonuç İşleme: RDF olarak döndürülen sorgu sonuçları işlenir ve yanıt oluşturma sistemimiz için daha kullanılabilir bir formata dönüştürülür.
Yanıt Oluşturma: Sorgu sonuçlarına ve kullanıcının orijinal niyetine dayalı olarak doğal dil yanıtları oluşturmak için Python’da uygulanan şablon tabanlı bir sistem kullanıyoruz.
Diyalog Yönetimi: Basit bir durum makinesi, takip soruları ve açıklamalar için konuşma bağlamını takip eder.
Zorluklar ve Çözümler#
NomNom’u geliştirmek zorluklar olmadan gerçekleşmedi. İşte karşılaştığımız birkaçı ve bunları nasıl ele aldığımız:
Sorgu Karmaşıklığı: Bazı kullanıcı istekleri oldukça karmaşık olabilir. Karmaşık sorguları daha basit alt sorgulara ayıran bir sorgu ayrıştırma sistemi uyguladık.
Belirsizlik Çözümü: Mutfak terimleri genellikle belirsiz olabilir. Belirsizlikleri çözmek için bağlam analizi ve kullanıcı açıklama istemlerinin bir kombinasyonunu kullanıyoruz.
Performans Optimizasyonu: Bilgi grafiğimiz büyüdükçe, sorgu performansı etkilenebilir. Yanıt verme süresini korumak için önbelleğe alma mekanizmaları ve sorgu optimizasyon teknikleri uyguladık.
Çok Dilli Destek: Küresel bir kitleye hitap etmek için, NLP pipeline’ımızı İspanyolca ve Fransızca ile başlayarak birden fazla dili destekleyecek şekilde genişletme üzerinde çalışıyoruz.
Gelecekteki Teknik Geliştirmeler#
Geleceğe baktığımızda, yol haritamızdaki birkaç teknik geliştirme konusunda heyecanlıyız:
NLP için Derin Öğrenme: NLP yeteneklerimizi geliştirmek için özellikle LSTM ağları olmak üzere derin öğrenme modellerinin kullanımını araştırıyoruz.
Dağıtılmış Bilgi Grafiği: Artan veri hacimlerini yönetmek için Apache Rya gibi dağıtılmış RDF depolama çözümlerini inceliyoruz.
Gerçek Zamanlı Veri Entegrasyonu: Bilgi grafiğimizi yeni tarifler ve kullanıcı tarafından oluşturulan içerikle dinamik olarak güncellemek için bir sistem geliştiriyoruz.
Anlamsal Çıkarım: Daha da akıllı tarif önerileri ve ikameler sağlamak için daha gelişmiş anlamsal çıkarım yeteneklerinden yararlanmayı planlıyoruz.
NomNom, NLP, anlamsal web teknolojileri ve yapay zekanın heyecan verici bir kesişimini temsil ediyor. Bu en son teknolojileri birleştirerek, sadece tarifleri anlamakla kalmayıp aynı zamanda kullanıcılarla anlamlı mutfak sohbetleri yapabilen bir sohbet robotu oluşturuyoruz.
NomNom’un yeteneklerini geliştirmeye ve genişletmeye devam ederken daha fazla teknik derinlemesine inceleme için bizi takip etmeye devam edin!