Worstel je met AI of full-stack ontwikkeling? Onze experts staan klaar om je te begeleiden: advies op maat, technische integratie en meer. Neem contact op met [email protected].

Natuurlijke taalverwerking Inleiding: wat is natuurlijke taalverwerking (NLP)?

U hebt gehoord van Natural Language Processing (NLP), maar u weet niet wat het precies is, en waarvoor het voor gebruikt wordt? In dit bericht zal ik proberen u te helpen Natural Language Processing te begrijpen aan de hand van enkele voorbeelden.

Wat is natuurlijke taalverwerking (NLP)?

Natuurlijke taalverwerking is een deelgebied van de linguïstiek, de informatica en de kunstmatige intelligentie. Het is de verwerking van taal, woorden en spraak, door een computer.

Het gaat over de ontwikkeling van interacties tussen computers en menselijke taal, en vooral over de wijze waarop computers te programmeren om grote hoeveelheden natuurlijke taalgegevens te verwerken en te analyseren.

Maak niet de fout: Natural Language Processing is niet alleen linguïstiek! Linguïstiek is gericht op het begrijpen van vreemde talen door middel van softwares.

Natuurlijke taalverwerking is gebaseerd op regels. Maar regels zijn niet genoeg: context is ook erg belangrijk. Als een vriend je vertelt: « What a wonderful spring! », Is het het seizoen of het water? Hier is nog een voorbeeld: « I go to the bank. ». Gaat het over het lopen langs de oever van de rivier of over geld naar de bank brengen?

Natuurlijke taalverwerking heeft dus veel regels en woordenboeken nodig.

Context is de sleutel in natuurlijke taalverwerking

Waar is Natural Language Processing voor?

Dankzij Natural Language Processing kan een machine de inhoud van documenten "begrijpen", inclusief de contextuele nuances van de taal daarin. Een machine kan ook informatie en inzichten uit de documenten halen en de documenten zelf categoriseren en organiseren.

Uitdagingen in natuurlijke taalverwerking betreffen vaak spraakherkenning, natuurlijke taal begrip (NLU), en natuurlijke-taal generatie (NLG).

Waarom is Natural Language Processing interessant?

De wereld zit vol ongestructureerde gegevens (d.w.z. gegevens die niet zijn geformatteerd voor machines): het gaat om 70-90% van de digitale gegevens. Natural Language Processing is een geweldige manier om deze enorme hoeveelheden gegevens te verwerken.

" AI zal 95% van de interacties met klanten in 2025 regelen."

Gartner

Voor bedrijven is Natural Language Processing een manier om hun klanten op een geautomatiseerde manier te leren kennen en om nieuwe mogelijkheden te creëren (betere kennis, betere targeting, ...).

Natuurlijke taalverwerking Use Cases

Hier volgen enkele typische Natural Language Processing use cases:

Natuurlijke taalverwerking is niet nieuw!

Tijdens de Tweede Wereldoorlog maakte Alan Turing een machine om de gecodeerde berichten van de nazi's te begrijpen, genaamd Turing's machine.

Turing Machine

Later was het Georgetown-IBM-experiment een invloedrijke demonstratie van automatische vertaling, die werd uitgevoerd op 7 januari 1954. Het experiment, dat gezamenlijk was ontwikkeld door de Georgetown University en IBM, behelsde een volledig automatische vertaling van meer dan zestig Russische zinnen in het Engels. Het had slechts zes grammaticaregels en 250 lexicale items in zijn vocabulaire.

Een andere interessante mijlpaal was de ELIZA software, ontwikkeld in 1966 door Joseph Weizenbaum in het MIT Artificial Intelligence Laboratory. Het beroemdste script, DOCTOR, simuleerde een psychotherapeut en gebruikte regels, gedicteerd in het script, om met niet-directionele vragen te reageren op gebruikersinput. ELIZA was daarmee een van de eerste chatbots en een van de eerste programma's die de Turingtest kon doorstaan.

Conclusie

In dit bericht heb je ontdekt wat natuurlijke taalverwerking is en hoe het in het echte leven kan worden gebruikt. Er zijn nog veel uitdagingen, maar er is de laatste jaren veel vooruitgang geboekt op het gebied van Natural Language Processing. Vandaag de dag moedigt de volwassenheid van Natural Language Processing meer en meer bedrijven aan om Natural Language Processing toe te passen in hun product of in hun interne organisatie.

Sylvie Krupsky
CMO bij NLP Cloud