Top NLP-innovaties

Menselijke taal verschilt sterk van machinetaal. NLP is een tak van kunstmatige intelligentie die de betekenis van onze taal analyseert en met complexe algoritmes in computerprogramma’s verwerkt. Het is een echte interface tussen informatica en taalkunde.

I/Oorsprong van NLP 🔍

De eerste NLP-experimenten vonden plaats vlak na de Tweede Wereldoorlog. Destijds was het een symbolische benadering: de kunstmatige intelligentie was gebaseerd op data en zeer strikte regels die haar werden opgelegd om één of meer taken uit te voeren binnen een specifiek expertisedomein (een proces dat "rule-based" wordt genoemd). Het doel was niet een mensachtige intelligentie die zich kan aanpassen, maar het creëren van expertsystemen.

De eerste toepassingen waren vooral gebaseerd op vertaling.

Daarna, in de jaren 80, kwam NLP echt op en verbeterde het nog verder dankzij machine learning-algoritmes. Machines werden zelfstandiger en konden automatisch regels opstellen door te leren van de data die ze kregen. Het ging om een nieuwe benadering, de "statistische".

Ten slotte was de belangrijke stap die NLP in de jaren 2000 markeerde die van "deep learning", met de invoering van kunstmatige neurale netwerken. Het verschil tussen deep learning en machine learning is de automatische extractie van kenmerken.

*Het kunstmatige neurale netwerk is een rekenmodel waarvan het ontwerp zeer schematisch is geïnspireerd op de werking van biologische neuronen. Door biologische circuits te modelleren, kunnen daarmee bepaalde functionele hypothesen uit de neurofysiologie worden getest, of kunnen de gevolgen van die hypothesen met de werkelijkheid worden vergeleken" definitie van techno-science.net.

Door de voortdurende verbetering van machine-learningalgoritmes beleeft NLP vandaag een enorme bloei.

II/De verschillende methoden in

NLP👇🏼

In NLP bestaan verschillende methoden. De belangrijkste die worden gebruikt zijn echter:

Syntactische analyse

Syntactische analyse bestaat uit het identificeren van de grammaticale regels in een zin om de betekenis te ontcijferen. Ze is gebaseerd op de gebruikte woordenschat en op de syntactische regels om de relaties tussen woorden te begrijpen.

Semantische analyse

Semantische analyse richt zich op de betekenis van de tekst en de overgebrachte boodschappen. Ze is gebaseerd op complexe algoritmes om woorden, gevoelens en zinsbouw te analyseren of om gegevens met elkaar te vergelijken.

Lexicale analyse is een tak van de semantische analyse. Hiermee worden de elementen van de tekst (woorden of woordgroepen) gehaald om ze met elkaar in verband te brengen, hun betekenis te begrijpen en ze te classificeren volgens hun grammaticale categorie.

Propositionele analyse, ook wel propositionele semantiek genoemd, heeft als doel de betekenis van de hele zin bloot te leggen. Deze analyse is gebaseerd op de betekenis van elk woord en de relatie met de omgeving.

Pragmatische analyse

Dit vult de semantische analyse aan door context te bieden. De uitingssituatie en de leefwereld van de gesprekspartner worden dan in aanmerking genomen. Daarom is het nodig om conclusies te trekken of te interpreteren wat er is gezegd, wat voor kunstmatige intelligentie niet altijd gemakkelijk is.

III/Recente vooruitgang in NLP 🚀

Sentimentanalyse

Sentimentanalyse, ook wel "opinion mining" genoemd, haalt subjectieve informatie uit een tekst of gesprek om de mening van de gesprekspartner te begrijpen. De argumenten of antwoorden worden dan beoordeeld als positief, negatief of neutraal.

Deze tool is nieuw, groeit snel en wordt erg populair bij bedrijven in de sectoren sociale media, marketing en reclame.

Sentimentanalyse levert waardevolle informatie om beslissingen te nemen en strategieën te ontwikkelen voor betere bedrijfsdoelen. Die informatie kan gaan over de critici van je merk, de concurrentie, bestaande klanten of klantfeedback uit nieuwe internationale markten.

Automatische transcriptie

Automatische transcriptie is eveneens recent en in volle ontwikkeling. Het bestaat uit het omzetten van een audiobestand in tekst.

Handmatig transcriberen kost veel tijd en geduld. Daarom zijn er veel spelers op deze markt gekomen, die nu te maken heeft met hevige concurrentie.

Moet je dagelijks veel interviews transcriberen? Aarzel dan niet om Noota uit te proberen. Het is een intuïtieve, toegankelijke en efficiënte software! In 15 minuten is je audio volledig getranscribeerd. Je hoeft alleen nog na te lezen en aan te passen wat je wilt, wat een tijdwinst!

Automatische samenvattingen en verslagen

Naast transcriptie zijn dankzij de vooruitgang van NLP nu ook automatische verslagen en samenvattingen beschikbaar. Kunstmatige intelligentie herkent de verschillende sprekers, haalt de acties en de trefwoorden eruit en maakt zo een echt verslag of een samenvatting op maat! Je hoeft alleen je behoeften aan te geven (een verslag voor meer details of een samenvatting om de rode draad te behouden) en de AI doet de rest.

Chatbots

Tegenwoordig staan chatbots op een kwart van alle bedrijfswebsites. Het zijn nog onvolmaakte systemen, maar ze kunnen standaardtaken aan, zoals het beantwoorden van een klantvraag of het informeren over een product of dienst. Ze worden ingezet via verschillende kanalen, zoals het internet, sociale netwerken of berichtenplatforms.

Semantisch zoeken

Semantisch zoeken is eigenlijk overal aanwezig. Het betreft zoekmachines, digitale assistenten, verbonden en slimme speakers… Ook dit vakgebied is in ontwikkeling en wordt verder verbeterd.

Semantisch zoeken wil de klantervaring verbeteren door gepersonaliseerde antwoorden te geven die duidelijk aansluiten op de gestelde vraag. Het houdt rekening met de context en vergelijkt de woorden van de gebruiker met die in de eigen database. Zo kan het meerdere antwoorden voorstellen die bij het verzoek passen.

Documentclassificatie

Hier kan de kunstmatige intelligentie de kerninformatie eruit halen om het betreffende document een categorie toe te wijzen. Dit kan bijvoorbeeld op basis van het "onderwerp van het artikel".

Conclusie 💡

Deze ontwikkelingen laten zien wat AI omvat en waartoe ze in staat is. Het is echter nog maar het begin en deze systemen zullen de komende jaren naar verwachting sterk verbeteren.

Om een idee te krijgen van toekomstige toepassingen: lopende projecten zijn onder meer (onder andere):

• De mens-machine-interface (HMI)

Mens-machine-interfaces bestaan al, maar ze veranderen razendsnel. Het is een dashboard (scherm) waarmee de gebruiker kan communiceren met een computerprogramma. In een auto kan de bestuurder bijvoorbeeld de airconditioning, de verlichting of de radio bedienen. Deze bedieningsinstrumenten vormen dan de HMI van de auto.

De HMI is een integraal onderdeel van de klantervaring. Deze interfaces geven toegang tot intuïtieve, moderne en efficiënte platforms. De open platformarchitectuur van de HMI-oplossingen van morgen zal meer functionaliteit en applicatieconnectiviteit bieden voor meer gebruiksvrijheid.

Tot de toekomstige HMI-projecten behoort ook brain-to-text. Zoals de naam al zegt, zou het hersengolven gebruiken om menselijke gedachten om te zetten in tekst.

Maar er is nog veel werk aan de winkel voordat we daar zijn!

• No-codeplatforms

No code zou makers van digitale content in staat stellen eenvoudiger te ontwikkelen. Er hoeft niet meer gecodeerd te worden en de taak van de gebruiker wordt intuïtiever.

Dat betekent dat de ontwikkelaar niet over veel technische kennis hoeft te beschikken, vrij baan kan geven aan zijn creativiteit en profiteert van betere toegankelijkheid van de platforms. Het idee is om het maken van projecten te verbeteren en te versnellen, omdat programmeren soms zeer tijdrovend is en veel kennis vereist.