Doğal Dil İşleme (NLP) alanında, sıralı verileri işlemek için özel olarak tasarlanmış bir sinir ağı mimarisi sınıfı bulunmaktadır. Bu mimariler, bir dildeki cümleler gibi doğası gereği ardışık olan verileri ele alma yetenekleriyle bilinirler. Sıralı verilerdeki öğeler arasındaki bağımlılıkları ve ilişkileri yakalayabilme yetenekleri, onları NLP uygulamaları açısından hayati kılar. Bu sıralı işleme ağları, metinsel veri analizinde çeşitli ihtiyaçları karşılamak üzere benzersiz özelliklere sahip farklı varyantları içerir.
Sıralı işleme için en yaygın ve güçlü sinir ağı mimarilerinden biri, Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) olarak bilinir. RNN’ler, gizli durum dinamikleri ile tanımlanır; bu, onların sıralı verilerdeki önceki girdilerin bir tür hafızasını korumalarına olanak tanır ve bağlamın kritik olduğu görevler için iyi bir uyum sağlar. Bu ağlar, bilgiyi sürdürmek için geriye doğru işaret eden bağlantılara sahip olup, ağda döngüler oluşturur. Ancak, standart RNN’ler, kaybolan gradyanlar gibi problemler nedeniyle uzun vadeli bağımlılıklarla başa çıkmada zorluk yaşar. Bu sınırlamayı aşmak için Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağları ve Kapılı Tekrarlayan Birimler (GRU) gibi çözümler geliştirilmiştir. LSTM’ler, bilgi akışını düzenlemek için giriş, çıkış ve unutma kapıları olan bellek hücreleri kullanarak daha uzun sıralarda daha kararlı bir gradyan sağlar. GRU’lar ise bu mekanizmayı basitleştirirken birçok görev için hala güçlü performans sunar.
NLP’yi devrim niteliğinde değiştiren bir diğer önemli mimari ise Transformer modelidir. RNN’lerin aksine, Transformer modelleri sıraları kesin bir doğrusal düzende işlemezler. Bunun yerine, dikkat mekanizmasını kullanarak bir dizideki farklı kelimelerin önemini aynı anda değerlendirirler. Bu paralel işleme yeteneği, Transformer’ların karmaşık bağımlılıkları daha verimli bir şekilde öğrenmesini sağlar ve BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ve GPT (Generative Pre-trained Transformer) gibi son derece etkili modellerin geliştirilmesine yol açmıştır. Bu modeller, makine çevirisi, duygu analizi ve hatta metin üretimi gibi çeşitli NLP görevlerinde yeni ölçütler belirleyerek sıralı işleme sinir ağlarının çok yönlülüğünü ve gücünü göstermiştir.