Natural Language Processing (NLP) op het gebied van informatica houdt zich bezig met het creëren van kunstmatige systemen die menselijke taal kunnen begrijpen. Er bestaan tegenwoordig veel toepassingen van NLP en deze worden veel gebruikt, bijvoorbeeld als je met een spraakherkenningssysteem hebt gewerkt. Sommige toepassingen, zoals chatbots, kunnen NLP gebruiken om met gebruikers te communiceren en te begrijpen wat ze zeggen. Anderen, zoals Google Zoeken, gebruiken NLP om de betekenis van zoekopdrachten te begrijpen en relevante resultaten te retourneren. Sommige NLP-systemen, zoals Apple’s Siri, kunnen de natuurlijke taal van de gebruiker begrijpen en op een gemoedelijke toon reageren. Het vermogen om menselijke taal te begrijpen en erop te reageren is een belangrijke vereiste voor veel toepassingen van NLP. Als je ooit een spraakassistent zoals Siri, Alexa of Google Now hebt gebruikt, heb je de kracht van NLP in actie gezien. Deze virtuele assistenten kunnen natuurlijke taalinvoer begrijpen, reageren op gebruikers, de voorkeuren van de gebruiker leren kennen en gepersonaliseerde diensten en informatie aanbieden.
Hoe werkt natuurlijke taalverwerking?
NLP-systemen gebruiken een verscheidenheid aan verschillende algoritmen voor het genereren van natuurlijke taal. Deze algoritmen omvatten lexicale analyse, parsing en semantische analyse. Natuurlijke taalverwerking is een nieuw vakgebied. De term “kunstmatige intelligentie” werd in 1956 bedacht door John McCarthy. De lexicale analyse splitst invoer op in tokens die zijn gerangschikt op volgorde van woordtype. Dit wordt vaak gedaan met behulp van reguliere expressies en eindige-toestandsmachines (FSM’s). Parsing neemt de output van lexicale analyse en bepaalt de syntactische structuur van de input door deze op te splitsen in woordsoorten volgens grammaticaregels. De semantische analyse neemt de output van parsing en kent betekenis toe aan elk woord of elke zin op basis van de context in de zin of alinea. Het meest complexe deel van NLP is het achterhalen van wat woorden betekenen door naar hun context te kijken, ook wel semantiek of pragmatiek genoemd. De stijgende populariteit heeft ertoe geleid dat veel bedrijven hebben geïnvesteerd in NLP-technologie, waaronder Apple, Amazon, Facebook, Google, Microsoft, IBM, Salesforce, enzovoort
Software voor natuurlijke taalverwerking gebruiken
NLP-software heeft een breed scala aan toepassingen. Een manier om NLP te gebruiken, is door conversational intelligence toe te voegen aan uw toepassing. Hierdoor kunnen mensen op een meer natuurlijke manier met uw applicatie communiceren zoals ze dat met een andere persoon zouden doen. U kunt uw programma trainen om invoer in natuurlijke taal te begrijpen en erop te reageren door het te voorzien van veel voorbeeldgegevens met de soorten invoer waarvan u verwacht dat mensen ze zullen geven. U moet ook voorbeelden geven van het soort antwoorden dat u wilt dat het geeft voor die invoer.
Waarom is natuurlijke taalverwerking belangrijk?
Een van de belangrijkste en bekendste toepassingen van natuurlijke taalverwerking zijn chatbots. Deze systemen gebruiken NLP om menselijke talen te begrijpen en reageren vervolgens op een gemoedelijke toon. Chatbots kunnen voor veel verschillende doeleinden worden gebruikt, zoals klantenservice, onderwijs of entertainment. Chatbots zijn handige tools die tijd besparen en klanten in staat stellen om met uw bedrijf te communiceren wanneer het hen uitkomt. Naast chatbots wordt NLP ook gebruikt door zoekmachines om natuurlijke taalinvoer te verwerken en relevante resultaten terug te geven. Een andere belangrijke toepassing van NLP zijn stemassistenten zoals Siri of Alexa. Spraakassistenten gebruiken NLP om opdrachten te begrijpen op basis van natuurlijke taalinvoer van gebruikers.
Als u bijvoorbeeld “Ik wil vanavond een reservering maken bij The Olive Garden” tegen Siri zegt, worden uw woorden geïnterpreteerd als een restaurantverzoek en krijgt u de mogelijkheid om die avond een reservering te maken bij The Olive Garden. NLP wordt niet alleen gebruikt in spraakassistenten zoals Siri of Alexa – sommige bedrijven gebruiken het voor e-mailmarketingcampagnes met diensten zoals Mailchimp of via sociale mediakanalen zoals Facebook Messenger met chatbot-apps zoals Poncho. Chatbots op sociale media kunnen worden gebruikt door bedrijven die hun volgers op Facebook Messenger beter willen betrekken en tegelijkertijd waardevolle klantinzichten willen verkrijgen – wat wordt gedaan door vragen te stellen over de voorkeuren van de gebruiker en hun contactgegevens (bijv. telefoonnummer) vast te leggen om in de loop van de tijd gepersonaliseerde inhoud te leveren via sms-campagnes
Voordelen van software voor natuurlijke taalverwerking
NLP heeft een breed scala aan toepassingen en kan in verschillende industrieën worden gebruikt. NLP-software wordt gebruikt om het volgende te creëren:
- Virtuele assistenten zoals Siri, Alexa en Google Now
- Chatbots die de invoer van natuurlijke taal begrijpen en gepersonaliseerde diensten aanbieden
- Software die de betekenis van zoekopdrachten begrijpt voor relevantere resultaten
- Software die automatische en natuurlijke vertalingen aanbiedt voor teksten die in verschillende talen zijn geschreven
NLP software wordt steeds populairder. Sommige applicaties beginnen net op te komen, terwijl andere al een tijdje bestaan. De voordelen van NLP maken het een aanwinst voor elk bedrijf en een uitstekende manier om met klanten in contact te komen.
Hoe een natuurlijk taalverwerkingssysteem werkt
Een systeem voor natuurlijke taalverwerking begint meestal met een dataset van documenten en annotatie die beschrijft hoe betekenis uit de documenten kan worden gehaald. Als u bijvoorbeeld een corpus van klantbeoordelingen heeft, kunnen uw annotators elk stuk tekst lezen en het labelen als een positieve of negatieve beoordeling. Vervolgens zou de annotatie de computer vertellen naar welke woordsoorten hij in elke recensie moest zoeken. Deze annotaties worden gebruikt in volgende analysestappen waarbij machine learning wordt gebruikt om een algoritme te trainen om automatisch dezelfde soorten patronen te herkennen. Deze algoritmen kunnen vervolgens worden gebruikt door stemassistenten om op een gemoedelijke toon te reageren of andere apps die NLP gebruiken voor taken zoals sentimentanalyse.
Laatste woorden
NLP is een enorm vakgebied in de informatica dat in veel verschillende toepassingen wordt gebruikt. Als je de kans krijgt om NLP te leren, of het nu op school of op het werk is, moet je erop springen. Er is momenteel veel vraag naar NLP-vaardigheden en ze kunnen helpen uw carrière of bedrijf succesvoller te maken. Als je nu niet de kans hebt om NLP te leren, houd dan alle NLP-gebaseerde banen in de gaten, zodat je de eerste kunt zijn die solliciteert wanneer ze zich voordoen!
