Wat is natuurlijke taalverwerking (NLP) in AI?

Natuurlijke taalverwerking (NLP) is overal – het wordt gebruikt in onze e-mailfilters, spraakassistenten, AI-agenten, zoekmachines, tekstvoorspelling en AI-chatbots.

Bedrijven gebruiken NLP-systemen om hun processen te verbeteren en individuen maken er dagelijks thuis gebruik van.

Maar hoewel NLP overal aanwezig is, is het een complex proces waar we zelden bij stilstaan als we een vertaaldienst gebruiken of onze telefoon het volgende woord laat voorspellen.

De eerste stap om NLP te begrijpen is het definiëren ervan. Laten we beginnen!

Wat is natuurlijke taalverwerking?

Natuurlijke taalverwerking (NLP) is een tak van kunstmatige intelligentie die zich richt op de interactie tussen computers en mensen via natuurlijke taal.

Het stelt machines in staat om menselijke taal te begrijpen, interpreteren en genereren op een manier die betekenisvol en bruikbaar is.

Waarom NLP gebruiken?

De populariteit van NLP is niet voor niets – zowel voor organisaties als individuen. Enkele van de meest voorkomende redenen om NLP in te zetten zijn:

Kostenefficiënte automatisering

NLP-systemen worden vaak ingezet om taken als klantenservice, e-mailfiltering en documentclassificatie te automatiseren. Net als andere vormen van automatisering bespaart dit organisaties tijd en middelen.

Gegevensinzichten

Bedrijven kunnen NLP-systemen gebruiken om inzichten te verkrijgen of trends te signaleren. Door grote hoeveelheden tekstdata te analyseren die bijvoorbeeld door enterprise chatbots zijn verzameld – zoals klantfeedback, reviews of socialmediaberichten – kan een NLP-systeem producten of diensten helpen verbeteren.

Zoekoptimalisatie

Zoeken is door de jaren heen steeds beter geworden – mede dankzij NLP.

NLP zorgt voor nauwkeurigere zoekresultaten, zowel via spraak als tekst, waardoor gebruikers sneller informatie vinden. We merken dit elke keer als we iets googelen, Siri vragen een taxi te bellen of een product omschrijven aan de AI-chatbot van een winkel.

Personalisatie

Omdat NLP-systemen individuele taalpatronen en voorkeuren analyseren, kunnen hun antwoorden worden afgestemd op elke specifieke interactie.

Zo kan een klantenservice-chatbot bijvoorbeeld excuses aanbieden of korting geven aan een ontevreden klant, of kan een AI-assistent een kledingmerk voorstellen dat aansluit bij eerdere voorkeuren van de gebruiker.

Verschil tussen NLU, NLP en NLG

NLP is een breed vakgebied dat verschillende subdisciplines omvat, waaronder natural language understanding (NLU) en natural language generation (NLG).

NLP is het overkoepelende domein, terwijl NLU en NLG gespecialiseerde onderdelen zijn. Dat komt omdat natuurlijke taalverwerking zowel begrip als generatie vereist tijdens een gesprek.

Natural Language Understanding (NLU)

NLU is nodig om de betekenis achter gebruikersinvoer te achterhalen.

Als onderdeel van NLP richt NLU zich op het begrijpen van taal. Het belangrijkste doel is om machines menselijke taal op een betekenisvolle manier te laten interpreteren.

NLU analyseert tekst om de intentie achter woorden te bepalen, entiteiten te herkennen en de contextuele betekenis van taal te begrijpen.

Als een gebruiker bijvoorbeeld zegt: "Reserveer een tafel in het restaurant", zorgt NLU ervoor dat de intentie – een reservering maken – wordt begrepen en dat "restaurant" de entiteit is waar de actie moet plaatsvinden.

Natural Language Generation (NLG)

NLG richt zich daarentegen op het produceren van taal. Nadat een machine de gebruikersinvoer heeft begrepen (dankzij NLU), neemt NLG het over om een samenhangend en contextueel passend antwoord te genereren.

Vraagt een gebruiker bijvoorbeeld aan een chatbot: "Hoe wordt het weer morgen?" Dan genereert het NLG-systeem een antwoord als: "Het weer wordt morgen zonnig met een maximum van 24°C (75°F)."

NLG kiest de juiste woorden, bouwt correcte zinnen en zorgt ervoor dat het antwoord natuurlijk en menselijk klinkt. Het is een essentieel onderdeel van NLP dat de machinekennis omzet in begrijpelijke taal.

11 onderdelen van NLP

Natuurlijke taalverwerking is een complex proces met verschillende overlappende onderdelen.

Wil je beter begrijpen hoe NLP werkt? Dit zijn 11 onderdelen die de complexiteit van het proces illustreren.

Om deze onderdelen uit te leggen, gebruik ik het voorbeeld van een CMO die aan een interne chatbot vraagt: Plan een vergadering met het marketingteam om 15.00 uur morgen.

1. Uitingen

De uiting is de exacte zin die de gebruiker zegt of typt. In dit geval: "Plan een vergadering met het marketingteam om 15.00 uur morgen."

De uiting is de invoer die het NLP-systeem analyseert om de intentie te bepalen en relevante entiteiten te vinden.

2. Entiteiten

De entiteiten in deze zin geven specifieke details die bij de intentie horen.

Een entiteit hier is bijvoorbeeld "marketingteam", omdat dit aangeeft met wie de vergadering is. Een andere entiteit is "15.00 uur morgen", omdat dit het tijdstip en de datum van de vergadering aangeeft.

Entiteiten geven de chatbot de benodigde informatie om de vergadering correct in te plannen.

3. Intenties

In ons voorbeeld hierboven is de intentie het doel van de gebruiker: een vergadering plannen.

Een conversatie-interface, zoals een AI-chatbot, herkent dat de bedoeling achter het bericht is om een vergadering te organiseren.

4. Tokenization

Tokenization is een stap in het NLP-proces. Hierbij wordt een zin opgedeeld in kleinere delen, zogenaamde tokens, die losse woorden, zinsdelen of zelfs leestekens kunnen zijn.

Onze uiting kan bijvoorbeeld worden opgesplitst in tokens als "Plan", "een", "vergadering", "marketingteam", "15.00 uur" en "morgen".

Dit helpt het NLP-systeem om elk deel van de zin beter te analyseren, waardoor het de betekenis beter begrijpt en nauwkeuriger kan reageren.

5. Stemming en Lemmatization

Stemming en lemmatization zijn technieken die NLP-systemen gebruiken om woorden te vereenvoudigen tot hun basisvorm. Stemming haalt een woord terug naar de stam – bijvoorbeeld wordt ‘scheduling’ ‘schedule’.

Lemmatization zet woorden om naar een genormaliseerde, bestaande vorm uit het woordenboek. In plaats van alleen achtervoegsels te verwijderen, kan lemmatization bijvoorbeeld ‘wowza’ of ‘strak’ als ‘goed’ markeren.

Deze technieken helpen het NLP-systeem te herkennen dat woorden met verschillende vormen of uitgangen dezelfde betekenis kunnen hebben.

6. Woordsoortherkenning

In deze stap labelt het NLP-systeem elk woord in de zin met zijn grammaticale rol:

• Plan (werkwoord)
• een (lidwoord)
• vergadering (zelfstandig naamwoord)
• met (voorzetsel)
• het (lidwoord)
• marketing (bijvoeglijk naamwoord)
• team (zelfstandig naamwoord)
• om (voorzetsel)
• 3 (getal)
• PM (zelfstandig naamwoord)
• morgen (zelfstandig naamwoord)

Woordsoortherkenning (PoS-tagging) helpt het NLP-systeem de structuur van de zin en de relaties tussen de woorden beter te begrijpen.

7. Named Entity Recognition (NER)

Het systeem herkent specifieke entiteiten in de zin, zoals "marketingteam" (een organisatie of groep) en "15.00 uur morgen" (een tijdsaanduiding). NER helpt het systeem te begrijpen met wie de vergadering is en wanneer deze moet plaatsvinden.

8. Sentimentanalyse

Sentimentanalyse beoordeelt de toon van de invoer.

Als de CMO zou zeggen: "Plan nog een vergadering met het marketingteam voordat ik gek word," zou het NLP-systeem de negatieve toon herkennen.

Zodra een sentiment is vastgesteld, kan het NLP-systeem hierop inspelen – bijvoorbeeld door de CMO gerust te stellen of excuses aan te bieden. Sentimentanalyse is vooral nuttig wanneer een conversatie-interface met klanten communiceert, omdat het inzicht geeft in hoeveel klanten tevreden zijn en hoeveel gefrustreerd.

9. Contextueel Begrip

NLP-systemen gebruiken contextueel begrip om de betekenis van woorden en zinnen te interpreteren op basis van de omliggende tekst. Dit houdt in dat niet alleen losse woorden worden geanalyseerd, maar ook hoe ze zich tot elkaar verhouden binnen een zin of gesprek.

10. Machine Learning

NLP-systemen verbeteren hun vermogen om taal te begrijpen en te genereren door gebruik te maken van een machine learning (ML) model.

Het ML-model wordt getraind op een grote dataset van zinnen, waardoor het in staat is om de intentie ("Plan een vergadering"), entiteiten (zoals "marketingteam" en "morgen om 15.00 uur") te herkennen en een passend antwoord te genereren.

11. Dialoogbeheer

Dialoogbeheer in NLP-systemen houdt de context van een gesprek bij, zodat antwoorden aansluiten op eerdere input.

Als de CMO 's ochtends heeft aangegeven dat hij met het marketingteam wil overleggen, kan hij later zeggen: ‘Plan die vergadering voor mij om 15.00 uur.’ Het systeem onthoudt dit en bevestigt dat hij deze afspraak met het marketingteam wil maken.

Praktijkvoorbeelden van NLP

Als je dagelijks technologie gebruikt, is de kans groot dat je ook dagelijks met NLP-systemen te maken hebt. Dit zijn enkele veelvoorkomende voorbeelden van hoe je met natural language processing in aanraking komt.

Virtuele Assistenten

Waarschijnlijk heb je er nu een op zak: slimme assistenten zoals Siri, Alexa en Google Assistant gebruiken NLP om spraakopdrachten te begrijpen en erop te reageren.

Wanneer je vraagt: "Wat is het weer vandaag?" verwerkt een AI-assistent je spraak, begrijpt de bedoeling, haalt de weersinformatie op en geeft je het juiste antwoord.

AI-chatbots

Veel bedrijven zetten NLP-gestuurde chatbots in om klantvragen af te handelen. Stel dat je een chatbot op een e-commercesite vraagt: "Waar is mijn bestelling?" Dan kan de bot je vraag interpreteren, de verzendstatus opzoeken en je een update geven.

Taalvertaling

NLP vormt de kern van vertaaldiensten, waardoor gebruikers tekst of spraak van de ene naar de andere taal kunnen omzetten.

Deze systemen analyseren de structuur en betekenis van de brontaal en genereren een gelijkwaardige tekst in de doeltaal. Dus telkens wanneer je Google Translate gebruikt, heb je dat aan NLP te danken.

Spraak-naar-tekst-applicaties

Spraak-naar-tekst-applicaties, zoals Siri of dicteertools, zetten gesproken taal om in geschreven tekst met behulp van NLP.

Wanneer je spraaktypering op je telefoon gebruikt of een vergadering laat transcriberen, zet NLP de klanken om in woorden, herkent patronen in de spraak en levert nauwkeurige tekst.

E-mail spamfiltering

Hoewel we het niet direct als AI zien, is e-mail spamfiltering een veelvoorkomende toepassing van NLP.

NLP-systemen kunnen de inhoud van e-mails analyseren en zoeken naar bepaalde patronen, zinnen of gedragingen die wijzen op spam of phishing – zoals specifieke trefwoorden, vreemde links of ongebruikelijke opmaak.

Tekstsamenvatting en -generatie

Dit soort tools vat lange artikelen, rapporten of documenten samen tot korte, overzichtelijke samenvattingen – en dat gebeurt met NLP.

En iedere student in het ChatGPT-tijdperk heeft wel eens een tekstgenerator gebruikt. Deze NLP-generatoren kunnen vaak samenhangende en betekenisvolle teksten maken, van een rijmend versje tot een Engels essay of productbeschrijving.

Zet volgende maand een NLP-chatbot in

Wil je NLP inzetten voor automatisering, inzichten of betere klantinteracties? Dan is dit het moment.

Botpress is een eindeloos uitbreidbaar platform voor het bouwen van bots, ontworpen voor bedrijven. Met ons platform kunnen ontwikkelaars chatbots en AI-assistenten bouwen met alle gewenste functionaliteiten.

Ons uitgebreide beveiligingspakket zorgt ervoor dat klantgegevens altijd beschermd zijn en volledig onder controle blijven van je ontwikkelteam.

Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.

Of neem contact op met ons salesteam voor meer informatie.

Veelgestelde vragen

Hoe verschilt NLP van traditionele regelgebaseerde taalverwerking?

Traditionele regelgebaseerde systemen zijn afhankelijk van handmatig geschreven taalkundige regels, waardoor ze star zijn en veel onderhoud vergen. NLP daarentegen gebruikt statistische methoden en machine learning om taalpatronen uit data te leren, wat zorgt voor meer flexibiliteit en schaalbaarheid.

Hoe verschilt NLP van algemene machine learning?

NLP is een gespecialiseerde tak van AI die machine learning toepast om menselijke taal te begrijpen en te genereren, terwijl algemene machine learning een breder scala aan datatypes omvat, zoals afbeeldingen, cijfers of signalen.

Wat is het verschil tussen een domeinspecifiek NLP-model en een algemeen model?

Een domeinspecifiek NLP-model is getraind op teksten uit een bepaald vakgebied, zoals recht of geneeskunde, waardoor het gespecialiseerde termen en context nauwkeuriger begrijpt. Algemene modellen zijn breder inzetbaar, maar missen soms precisie bij specialistische of technische onderwerpen.

Hoe kunnen kleine bedrijven profiteren van NLP-technologieën?

Kleine bedrijven kunnen NLP inzetten om klantenservice te automatiseren met chatbots, de zoekfunctie op hun website te verbeteren, klantfeedback op sentiment te analyseren en te ondersteunen bij het maken van content. Zo kunnen ze efficiënter werken, ook zonder groot technisch team.

Zijn er bekende ethische kwesties of vooroordelen in NLP-modellen?

Ja, NLP-modellen kunnen onbedoeld vooroordelen uit hun trainingsdata overnemen en versterken, wat kan leiden tot oneerlijke of schadelijke uitkomsten. Daarom is verantwoord trainen en regelmatig controleren belangrijk.