- Natural Language Understanding (NLU) is een onderdeel van AI dat computers helpt te begrijpen wat mensen echt bedoelen als ze spreken of typen, door hun bedoelingen en belangrijke details te achterhalen.
- Het werkt door zinnen op te splitsen, belangrijke woorden of namen te herkennen en woorden te koppelen aan hun functie in de zin om de context te begrijpen.
- NLU wordt gebruikt in veel tools die we dagelijks gebruiken, zoals spraakassistenten (Siri, Alexa), klantenservice-chatbots, e-mail sortering en het analyseren van feedback om trends of gevoelens in tekst te ontdekken.
- Belangrijke technieken in NLU zijn onder andere tokenisatie (zinnen opdelen in woorden), woordsoortherkenning, het detecteren van namen of datums, het achterhalen van de bedoeling van de gebruiker en het gebruiken van eerdere gesprekscontext voor betere antwoorden.
NLU klinkt misschien als weer een afkorting in de AI-wereld, maar het is essentieel om AI echt te laten begrijpen wat we bedoelen.
Hoe weet Siri of je om een route vraagt of om een liedje af te spelen?
Hoe weet een AI-agent het verschil tussen een productvraag en een ondersteuningsverzoek?
Laten we bekijken hoe NLU werkt en waarom het nodig is voor slimmere AI-interacties.
Wat is NLU?
Natural language understanding (NLU) is een onderdeel van natural language processing (NLP) waarmee machines menselijke taal kunnen interpreteren en begrijpen.
NLU wordt gebruikt in AI-chatbots, virtuele assistenten en tools voor sentimentanalyse. Het stelt machines in staat om gebruikersintentie nauwkeurig te interpreteren – of het nu tekst of spraak is – zodat ze de juiste actie kunnen uitvoeren.
NLU wordt beschouwd als een AI-hard probleem (ook wel AI-compleet genoemd), wat betekent dat er kunstmatige intelligentie nodig is om het op te lossen. Zonder AI is NLU niet mogelijk.
Hoe werkt NLU?
.webp)
NLU ontleedt menselijke taal om de betekenis en intentie te interpreteren. Zo werkt het stap voor stap:
1. Tekst voorbewerken
Voordat de analyse begint, wordt de tekst opgeschoond door onnodige elementen zoals interpunctie en stopwoorden te verwijderen, zodat de focus op de betekenisvolle inhoud ligt.
2. Belangrijke onderdelen identificeren
Het systeem haalt entiteiten, sleutelwoorden en zinsdelen uit de tekst en bepaalt welke delen het meest relevant zijn voor verdere analyse.
3. Zinsstructuur analyseren
Door te kijken naar woordrelaties en grammatica bepaalt NLU hoe verschillende woorden en concepten in een zin samenhangen.
4. Koppelen aan intenties en doelen
De gevonden onderdelen worden gekoppeld aan vooraf gedefinieerde intenties of doelen, zodat het systeem de bedoeling van de gebruiker begrijpt.
5. Begrip verfijnen met context
Eerdere interacties en contextuele aanwijzingen helpen de nauwkeurigheid te verbeteren, zodat het NLU-systeem antwoorden kan aanpassen op basis van de gespreksgeschiedenis.
6. Gestructureerde output genereren
Tot slot maakt het systeem een gestructureerd antwoord dat acties kan starten, opdrachten kan uitvoeren of relevante informatie kan geven.
Voorbeeld uit de praktijk
Laten we het verduidelijken met een voorbeeld.
Patrick gebruikt op zijn werk een AI-agent die integreert met al zijn belangrijkste applicaties, waaronder zijn agenda.
Patrick typt naar zijn AI-agent: “Plan een vergadering met Anqi om 13.00 uur morgen, of een vergelijkbaar tijdstip. Plan een vervolgafspraak over twee weken.”
Tijdens het agentic AI-proces zal zijn agent:
- De intentie bepalen: De agent ziet dat Patrick een vergadering wil plannen
- Belangrijke entiteiten herkennen: De agent ziet dat Patrick het heeft over ‘Anqi’ (de contactpersoon), ‘13.00 uur’ (de tijd) en ‘morgen’ (de datum).
- Uitspraak analyseren: De agent herkent dat de actie ‘plannen’ is, dat het met Anqi moet gebeuren en dat het tijdstip 13.00 uur morgen is.
- Context begrijpen: De agent controleert de agenda’s van Patrick en Anqi om te zien of ze beschikbaar zijn. Als 13.00 uur morgen niet kan, stelt hij een vergelijkbaar tijdstip voor, zoals gevraagd.
- Laatste actie: De agent plant de vergadering en de vervolgafspraak door agenda-uitnodigingen te sturen naar Patrick en Anqi.
Toepassingen van NLU in de praktijk
Waarschijnlijk kom je NLU dagelijks tegen, vaak zonder dat je het doorhebt. Dit zijn enkele van de meest voorkomende toepassingen:
Leadgeneratie
NLU is een belangrijk onderdeel van AI-leadgeneratie, waarbij leads worden gekwalificeerd via conversational AI. Met natural language understanding kunnen chatbots de behoeften en mogelijkheden van nieuwe leads herkennen. Ze kunnen zelfs direct afspraken inplannen met salesmedewerkers nadat een lead is gekwalificeerd.
Spraakassistenten
Spraakassistenten zoals Siri, Alexa en Google Assistant vertrouwen op NLU om de bedoeling achter je gesproken opdrachten te begrijpen.
Als je bijvoorbeeld zegt: "Stel een herinnering in voor mijn nagelafspraak om 14.00 uur," splitst de assistent je zin op, herkent de intentie (herinnering instellen) en haalt de entiteiten eruit (nagelafspraak, morgen, 14.00 uur).
Dankzij NLU kunnen deze assistenten verbale verzoeken begrijpen en de juiste actie uitvoeren.
Klantenservice-chatbots
Als je een klantenservice-chatbot gebruikt en typt: "Waar is mijn pakket?", gebruikt de bot NLU om te bepalen dat je de bezorgstatus wilt weten.
De bot haalt de benodigde entiteit op – je bestelgegevens – en geeft de juiste update. Dit vermogen om verschillende klantvragen te begrijpen en te beantwoorden maakt NLU onmisbaar voor moderne klantenservice-automatisering.
E-mail sorteren en automatiseren
NLU wordt ook gebruikt in e-mailautomatiseringssystemen. NLU-tools kunnen bijvoorbeeld inkomende e-mails lezen, de inhoud begrijpen en ze automatisch sorteren in categorieën zoals "dringend", "promoties" of "afspraken".
Deze systemen kunnen zelfs passende antwoorden genereren op basis van de inhoud van de e-mail, waardoor bedrijven tijd besparen bij het afhandelen van communicatie.
Tekstanalyse voor feedback en enquêtes
Bedrijven gebruiken NLU vaak om feedback uit enquêtes, reviews en socialmediaberichten te analyseren.
NLU helpt patronen en sentimenten in geschreven taal te herkennen, zodat bedrijven klantbehoeften en meningen kunnen begrijpen.
Een NLU-systeem kan bijvoorbeeld honderden klantbeoordelingen scannen en met sentimentanalyse bepalen of de meeste gebruikers positief of negatief zijn over een bepaalde functie.
Belangrijke onderdelen
Tokenisatie
Tokenisatie is het proces waarbij een zin wordt opgedeeld in kleinere eenheden, zoals woorden of zinsdelen, zodat de AI ze makkelijker kan verwerken.
Voorbeeld: "Plan een vergadering om 15.00 uur morgen" wordt getokeniseerd tot ["Plan", "een", "vergadering", "om", "15.00 uur", "morgen"].
Woordsoortherkenning (POS-tagging)
POS-tagging bepaalt de grammaticale structuur van een zin door elk woord te labelen als bijvoorbeeld zelfstandig naamwoord, werkwoord of bijvoeglijk naamwoord.
Voorbeeld: In "Plan een vergadering" labelt de AI "Plan" als werkwoord en "vergadering" als zelfstandig naamwoord.
Named Entity Recognition (NER)
Named Entity Recognition (NER) herkent en classificeert belangrijke entiteiten zoals namen, locaties en datums in de tekst.
Voorbeeld: In "Boek een vlucht naar New York volgende vrijdag" herkent de AI "New York" als locatie en "volgende vrijdag" als datum.
Intentieclassificatie
Intentieclassificatie bepaalt het onderliggende doel of de bedoeling van de gebruiker achter zijn of haar invoer.
Voorbeeld: "Reserveer een tafel voor twee" wordt geclassificeerd als de intentie om een reservering te maken.
Dependency parsing
Dependency parsing analyseert de relaties tussen woorden om de grammaticale structuur van de zin te begrijpen.
Voorbeeld: In "Stuur het rapport naar Maria" herkent de AI dat "Maria" de ontvanger van het rapport is.
Contextuele analyse
Contextuele analyse maakt gebruik van omliggende gesprekken of eerdere interacties om ervoor te zorgen dat antwoorden relevant en accuraat zijn.
Voorbeeld: Als een gebruiker eerder naar een specifiek project heeft gevraagd, kan de AI toekomstige antwoorden afstemmen op die context.
Bouw een eigen NLU-agent
Met de snelle vooruitgang van AI-technologie kan iedereen nu een AI-agent met NLU-mogelijkheden bouwen.
Botpress is een eindeloos uitbreidbaar platform voor het bouwen van bots, ontworpen voor bedrijven. Ons platform stelt ontwikkelaars in staat om chatbots en AI-agents te bouwen voor elk denkbaar gebruik.
Begin eenvoudig met onze gratis versie, uitgebreide tutorials en de Botpress Academy.
Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.
Veelgestelde vragen
1. Hoe verhoudt NLU zich tot machine learning en deep learning?
NLU (Natural Language Understanding) maakt gebruik van machine learning om patronen in tekst te herkennen en van deep learning om complexe taalstructuren te modelleren. Deep learning-architecturen zoals transformers stellen NLU-systemen in staat om context en intentie zeer nauwkeurig te interpreteren.
2. Wat is het verschil tussen NLU en Natural Language Generation (NLG)?
NLU (Natural Language Understanding) draait om het interpreteren en betekenis halen uit gebruikersinvoer, terwijl NLG (Natural Language Generation) zich richt op het genereren van mensachtige antwoorden. Kort gezegd: NLU leest en begrijpt, NLG schrijft en reageert.
Hoe nauwkeurig is NLU tegenwoordig en welke factoren beïnvloeden de nauwkeurigheid?
Moderne NLU-systemen kunnen in goed gedefinieerde domeinen meer dan 90% nauwkeurigheid behalen, maar de prestaties hangen af van factoren zoals de kwaliteit van de trainingsdata, taalvariatie, domeincomplexiteit en hoe goed het model omgaat met ambiguïteit of vragen met meerdere intenties.
4. Hoeveel data is er meestal nodig om een betrouwbaar NLU-model te bouwen?
Om een betrouwbaar NLU-model te bouwen, heb je meestal duizenden gelabelde voorbeelden per intentie of entiteit nodig, al kan het gebruik van transfer learning en voorgetrainde modellen (zoals BERT of GPT) de benodigde hoeveelheid data per klasse terugbrengen tot enkele honderden voorbeelden.
5. Hoe integreer je een NLU-engine met andere tools zoals CRM, agenda's of databases?
Je integreert een NLU-engine met andere tools door deze te koppelen aan API's waarmee het systeem acties kan uitvoeren zodra de gebruikersintentie is vastgesteld – zoals afspraken maken, contactgegevens ophalen of gegevens bijwerken. Dit vereist backend-scripting of het gebruik van een platform met ingebouwde integratiemogelijkheden.
.webp)
