Doğal Dil İşleme (NLP) alanında sıkça kullanılan bu algoritmalar, genellikle dildeki belirli desenleri ve yapıları anlamak ve modellemek amacıyla geliştirilmiştir. Bu algoritmaların temel prensibi, her adımda en yüksek olasılıkla gerçekleşebilecek belirteci seçerek en olası belirteç dizisini (token sequence) oluşturmayı hedeflemektir. Bu biçimde çalışan yöntemlere genellikle olasılıklı modellere dayalı yaklaşımlar denir. Bunların en bilinen örnekleri arasında Markov Zincirleri (Markov Chains) ve Gizli Markov Modelleri (Hidden Markov Models) yer alır.
Markov Zincirleri, bir sistemin gelecekteki durumlarının, yalnızca şu anki durumuna bağlı olduğunu varsayan bir olasılık modeli sunar. Örnek olarak, bir cümlenin içinde bir kelimenin ortaya çıkma olasılığı, bir önceki kelimeye bağlı olarak belirlenir. Bu durum, dil modellemede büyük bir avantaja dönüşür çünkü hesaplamaları daha yönetilebilir hale getirir. Gizli Markov Modelleri ise bu yaklaşımı bir adım ileriye taşır. Sadece gözlemlenebilir durumların değil, aynı zamanda arka planda gizli durumda kalan süreçlerin de hesaba katıldığı bu modeller, örneğin konuşma tanıma (speech recognition) ve dilin otomatik olarak etiketlenmesi (part-of-speech tagging) gibi uygulamalarda oldukça etkilidir.
Bu algoritmaların işleyişini anlamak için pratiğe dayalı bir örnek incelemek faydalı olabilir. Kelime tahmin uygulamalarını ele alalım. Cep telefonlarının mesajlaşma uygulamalarında sürekli karşımıza çıkan otomatik tamamlama özelliği, tam da bu olasılıklı modellerin bir sonucudur. Kullanıcı bir kelimeyi yazarken, uygulama daha önceki kelimeler ve cümlenin genel yapısı göz önünde bulundurarak, bir sonraki kelimenin ne olabileceğine dair tahminlerde bulunur. Aynı prensipler makine çevirisi (machine translation) ve duygu analizi (sentiment analysis) gibi daha kompleks uygulamalarda da geçerlidir.
NLP alanında sıkça kullanılan bu algoritmalar, dilin doğal yapısını modellemek ve anlamak için güçlü araçlardır. Her adımda en olası belirteci seçerek oluşturdukları belirteç dizileri, çeşitli dil işleme görevlerinde yüksek doğruluk ve etkinlik sağlar. Bu sayede, konuşma tanımadan makine çevirisine kadar birçok alanda kayda değer iyileştirmeler elde edilmektedir.