Wat is natuurlijke taalverwerking (NLP) in AI?

Kostenefficiënte automatisering

NLP-systemen worden vaak gebruikt voor het automatiseren van taken zoals klantenservice, e-mailfiltering en documentclassificatie. Net als elke andere vorm van automatisering bespaart het organisaties tijd en middelen.

Inzichten in gegevens

NLP-systemen kunnen door bedrijven worden gebruikt om inzichten te verschaffen of trends te identificeren. Door grote hoeveelheden tekstgegevens te analyseren die door enterprise chatbots worden opgehaald - zoals feedback van klanten, beoordelingen of berichten op sociale media - kan een NLP-systeem helpen producten of diensten te verbeteren.

Zoekoptimalisatie

Zoeken is in de loop der jaren steeds beter geworden - deels dankzij NLP. 

NLP maakt nauwkeurigere zoekresultaten mogelijk, of het nu via spraak of tekst is, waardoor gebruikers sneller informatie kunnen vinden. We zien deze voordelen aan het werk elke keer als we een Google-zoekopdracht intypen, Siri vragen een taxi te bellen of de AI-chatbot van een winkel vragen welk product we willen hebben. 

Personalisatie

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

Een chatbot voor klantenservice kan bijvoorbeeld een verontschuldiging of korting aanbieden aan een klant die in beroering is geraakt, of een AI-assistent kan een kledingmerk voorstellen dat overeenkomt met eerdere voorkeuren van de gebruiker.

Natuurlijke taal begrijpen (NLU)

NLU is nodig voor het extraheren van de betekenis achter gebruikersinvoer.

Als onderdeel van NLP richt NLU zich op het begripsaspect van taalverwerking. Het primaire doel is om machines in staat te stellen menselijke taal op een zinvolle manier te begrijpen en te interpreteren. 

NLU omvat het analyseren van tekst om de bedoeling achter de woorden te bepalen, entiteiten te herkennen en de contextuele betekenis van de taal te begrijpen. 

Als een gebruiker bijvoorbeeld zegt: "Reserveer een tafel in het restaurant", is de NLU verantwoordelijk voor het begrijpen dat de intentie is om een reservering te maken en dat "restaurant" de entiteit is waar de actie moet plaatsvinden. 

Natuurlijke taal generatie (NLG)

NLG daarentegen houdt zich bezig met het productieaspect van taalverwerking. Nadat een machine de invoer van de gebruiker begrijpt (dankzij NLU), neemt NLG het over om een coherent en contextueel passend antwoord te genereren. 

Een gebruiker vraagt bijvoorbeeld aan een chatbot: "Wat voor weer is het morgen?". Het NLG-systeem zal een antwoord formuleren als, "Morgen is het zonnig weer met een maximum van 75°F." 

NLG omvat het selecteren van de juiste woorden, het correct structureren van zinnen en ervoor zorgen dat de output natuurlijk en menselijk is. Het is een cruciaal onderdeel van NLP dat het begrip van de machine omzet in communicatieve taal.

1. Uitingen

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

De uiting is de input die het NLP-systeem zal analyseren om de intentie te bepalen en de relevante entiteiten te extraheren.

2. Entiteiten

De entiteiten in deze zin geven specifieke details met betrekking tot de bedoeling. 

Bijvoorbeeld, een entiteit hier is "marketing team", omdat het specificeert met wie de vergadering is. Een andere entiteit is "morgen om 3 uur", omdat het de tijd en datum voor de vergadering aangeeft.

Entiteiten geven de chatbot de nodige informatie om de vergadering correct te plannen.

3. Intenties

In onze voorbeeldzin hierboven is de intentie het doel van de gebruiker: een vergadering plannen. 

Een conversatie-interface, zoals een AI-chatbot, zal herkennen dat de intentie achter het bericht van de gebruiker het opzetten van een vergadering is.

4. Tokenization

Tokenization is een stap van het NLP proces. Het beschrijft het opsplitsen van een zin in kleinere delen, tokens genaamd, die individuele woorden, zinnen of zelfs leestekens kunnen zijn. 

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

Dit helpt het NLP-systeem om elk deel van de zin effectiever te analyseren, waardoor het gemakkelijker wordt om de algemene betekenis te begrijpen en accuraat te reageren.

5. Stemming en Lemmatisatie

Stemming en lemmatisering zijn technieken die door NLP-systemen kunnen worden gebruikt om woorden te vereenvoudigen tot hun basis- of grondvorm. Stemming brengt een woord terug tot de basis - zoals het woord 'scheduling' markeren als 'schema'.

Lemmatisering zet woorden om naar genormaliseerde, bestaande versies die in een woordenboek staan. Dus in plaats van alleen achtervoegsels te verwijderen, kan lemmatisering 'wowza' of 'tight' markeren als het woord 'goed'.

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

6. Deel-van-spraak tagging

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

• Schema (werkwoord)
• a (determinator)
• vergadering (zelfstandig naamwoord)
• met (voorzetsel)
• de (determinator)
• marketing (bijvoeglijk naamwoord)
• team (zelfstandig naamwoord)
• op (voorzetsel)
• 3 (aantal)
• PM (zelfstandig naamwoord)
• morgen (zelfstandig naamwoord)

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

7. Named Entity Recognition (NER)

Het systeem identificeert specifieke entiteiten in de zin, zoals "marketing team" (een organisatie of groep) en "3 PM tomorrow" (een tijdsuitdrukking). NER helpt het systeem te begrijpen met wie de vergadering is en wanneer deze moet worden gepland.

8. Sentimentanalyse

Sentimentanalyse beoordeelt de toon van de invoer. 

Als de CMO zou zeggen: "Plan nog een vergadering met het marketingteam voordat ik mijn haar uittrek", zou het NLP-systeem het negatieve sentiment herkennen.

Zodra een sentiment is geïdentificeerd, kan het NLP-systeem daarnaar handelen - het kan de CMO geruststellen of zich verontschuldigen. Sentimentanalyse is vooral nuttig wanneer een conversatie-interface interactie heeft met klanten, omdat het kan meten hoeveel er tevreden zijn en hoeveel er gefrustreerd zijn.

9. Contextueel begrip

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

10. Machinaal leren 

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 is getraind op een grote dataset met zinnen, waardoor het de intentie ("Plan een vergadering") correct kan interpreteren, entiteiten kan identificeren (zoals "marketingteam" en "morgen 15.00 uur") en een passend antwoord kan genereren.

11. Dialoogmanager

Dialoogbeheer in NLP-systemen houdt de context van een gesprek bij en zorgt voor coherente reacties op basis van eerdere input.

Als de CMO 's ochtends zei dat hij het marketingteam moest ontmoeten, zou hij kunnen zeggen: 'Plan die vergadering voor me om 15.00 uur. Het systeem zou het onthouden en bevestigen dat hij die afspraak met het marketingteam wilde inplannen.

Virtuele assistenten

Je hebt het waarschijnlijk al op zak: slimme assistenten zoals Siri, Alexa en Google Assistant gebruiken NLP om stemcommando's te begrijpen en erop te reageren. 

Als je vraagt: "Wat voor weer is het vandaag?", verwerkt een AI-assistent je spraak, begrijpt de bedoeling, haalt de weergegevens op en antwoordt met de relevante informatie.

AI-chatbots

Veel bedrijven gebruiken NLP-gestuurde chatbots om vragen van klanten af te handelen. Als je bijvoorbeeld aan een chatbot op een e-commercesite vraagt: "Waar is mijn bestelling?", kan de bot je vraag interpreteren, informatie over het volgen van bestellingen opvragen en je een update geven.

Vertaling

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

Deze systemen analyseren de structuur en betekenis van de originele taal en genereren een gelijkwaardige tekst in de doeltaal. Dat betekent dat elke keer dat je Google Translate gebruikt, je het aan NLP te danken hebt.

Voice-to-Text-toepassingen

Voice-to-text-toepassingen, zoals Siri of dicteerhulpmiddelen, zetten gesproken taal met behulp van NLP om in geschreven tekst. 

Wanneer je een stem typt op je telefoon of een opname van een vergadering transcribeert, splitst NLP de geluiden op in woorden, herkent het patronen in spraak en produceert het nauwkeurige tekst. 

E-mail spam filteren

Hoewel we het niet als AI zien, is het filteren van e-mailspam een veelgebruikte toepassing van NLP. 

NLP-systemen kunnen de inhoud van e-mails analyseren, op zoek naar bepaalde patronen, zinnen of gedragingen die duiden op spam of phishing - zoals specifieke trefwoorden, vreemde links of een vreemde opmaak.

Tekst samenvatten en genereren

Dit soort tools condenseert lange artikelen, rapporten of documenten in kortere, makkelijk te begrijpen samenvattingen - en ze doen dit met NLP. 

En elke student in het tijdperk van ChatGPT heeft wel eens een tekstgenerator gebruikt. Deze NLP generatoren kunnen vaak samenhangende en betekenisvolle inhoud creëren, van een rijmende strofe tot een Engels essay tot productbeschrijvingen.

Waarin verschilt NLP van traditionele regelgebaseerde taalverwerking?

Traditionele regelgebaseerde systemen zijn afhankelijk van handmatig geschreven taalkundige regels, waardoor ze star en tijdrovend zijn om te onderhouden. NLP daarentegen maakt gebruik van statistische methoden en machinaal leren om taalpatronen te leren van gegevens, waardoor ze beter aanpasbaar en schaalbaar zijn.

Hoe verschilt NLP van algemeen machinaal leren?

NLP is een gespecialiseerde tak van AI die machinaal leren toepast om menselijke taal te begrijpen en te genereren, terwijl algemeen machinaal leren betrekking heeft op een breder scala aan gegevenstypen zoals afbeeldingen, getallen of signalen.

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

Een domeinspecifiek NLP-model wordt getraind op tekst uit een bepaald vakgebied, zoals rechten of geneeskunde, waardoor het gespecialiseerde woordenschat en context met grotere nauwkeurigheid begrijpt. Modellen voor algemene doeleinden zijn weliswaar veelzijdiger voor verschillende onderwerpen, maar kunnen onnauwkeuriger zijn wanneer ze worden toegepast op niche- of technische domeinen.

Hoe kunnen kleine bedrijven profiteren van NLP-technologieën?

Kleine bedrijven kunnen NLP gebruiken om de klantenservice te automatiseren met chatbots, de zoekfunctionaliteit van websites te verbeteren, feedback van klanten te analyseren op sentiment en te helpen bij het maken van content, waardoor de activiteiten gestroomlijnd kunnen worden, zelfs zonder een groot technisch team.

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

Ja, NLP-modellen kunnen onbedoeld vooroordelen in hun trainingsgegevens aanleren en versterken, wat kan leiden tot oneerlijke of schadelijke resultaten.