Menselijke taal verschilt aanzienlijk van computertaal. NLP is een tak van kunstmatige intelligentie die de betekenis van onze taal analyseert en deze met behulp van complexe algoritmen integreert in computerprogramma's. Het vormt een echte brug tussen informatica en taalkunde.

I/Oorsprong van NLP 🔍

De eerste experimenten met NLP werden uitgevoerd in de nasleep van de Tweede Wereldoorlog. Destijds was er sprake van een symbolische benadering, wat betekent dat kunstmatige intelligentie gebaseerd was op data en zeer strikte regels die werden opgelegd om een of meer taken uit te voeren binnen een specifiek expertisedomein (een proces dat "rules based" wordt genoemd). Het doel was niet om een mensachtige intelligentie te creëren die zich kon aanpassen, maar eerder om expertsystemen te ontwikkelen.

De eerste toepassingen waren voornamelijk gericht op vertaling.

Vervolgens is het in de jaren 80 dat NLP echt tot bloei kwam en verder verbeterde, dankzij machine learning -algoritmen. De machines werden toen autonomer en waren in staat om automatisch regels te creëren, gebaseerd op het leren van de data die hen werden gevoerd. We spreken hier van een nieuwe benadering, genaamd "statistisch".

Tot slot, de belangrijke stap die NLP markeerde in de Jaren 2000 is een van de "deep learning" met de implementatie 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, maken ze het mogelijk om bepaalde functionele hypothesen uit de neurofysiologie te testen, of de gevolgen van deze hypothesen te vergelijken met de werkelijkheid" definitie van techno-science.net.

Vandaag de dag, met de voortdurende verbetering van machine learning-algoritmen, is NLP booming.

II/De verschillende methoden gebruikt in
NLP👇🏼

In NLP zijn er 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 ervan te ontcijferen. Het is gebaseerd op de gebruikte woordenschat en 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. Het is gebaseerd op complexe algoritmen om woorden, gevoelens en zinsstructuren te analyseren of om gegevens met elkaar te vergelijken.

Lexicale analyse is een tak van semantische analyse. Hiermee kunnen elementen uit de tekst (woorden of woordgroepen) worden geëxtraheerd om ze met elkaar in verband te brengen, hun betekenis te begrijpen en ze in te delen op basis van hun grammaticale categorie.

Propositieanalyse, ook wel propositionele semantiek genoemd, heeft als doel de betekenis van de gehele zin te onthullen. Deze analyse is gebaseerd op de betekenis van elk woord en de relatie met de context.

Pragmatische analyse

Dit vult de semantische analyse aan door context te bieden. Hierbij wordt rekening gehouden met de enunciatiesituatie en de belevingswereld van de gesprekspartner. Het is daarom noodzakelijk om conclusies te trekken of te interpreteren wat er is gezegd, wat voor kunstmatige intelligentie niet altijd eenvoudig is.

III/Recente ontwikkelingen 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 gegeven argumenten of antwoorden worden vervolgens beoordeeld als positief, negatief of neutraal.

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

Sentimentanalyse biedt waardevolle informatie om beslissingen te nemen en strategieën te ontwikkelen voor betere bedrijfsresultaten. Deze informatie kan gaan over kritiek op uw merk, de concurrentie, huidige klanten of feedback van klanten uit nieuwe internationale markten.

Automatische transcriptie

Automatische transcriptie is ook recent en volop in ontwikkeling. Het bestaat uit het omzetten van een audiobestand naar tekst.

Handmatige transcriptie is erg tijdrovend en vereist veel geduld. Daarom zijn veel spelers deze markt betreden, waar nu sprake is van sterke concurrentie.

Moet u dagelijks veel interviews transcriberen? Aarzel niet om Nootate proberen. Het is intuïtieve, toegankelijke en efficiënte software! Binnen 15 minuten is uw audio volledig uitgeschreven. Het enige wat u hoeft te doen is het even doorlezen en aanpassen waar nodig; wat een tijdsbesparing!

Automatische samenvattingen en rapporten

Naast transcriptie zijn er dankzij de vooruitgang in NLP nu ook automatische rapporten en samenvattingen beschikbaar. Kunstmatige intelligentie identificeert de verschillende sprekers en haalt actiepunten en trefwoorden uit de tekst om een volledig rapport of een samenvatting op maat te maken! Het enige wat u hoeft te doen, is uw wensen aangeven (een gedetailleerd rapport of een beknopte samenvatting) en de AI doet de rest.

Chatbots

Tegenwoordig zijn chatbots op een kwart van alle bedrijfswebsites te vinden. Hoewel ze nog niet perfect zijn, kunnen ze standaardtaken uitvoeren, zoals het beantwoorden van klantvragen of het verstrekken van informatie over een product of dienst. Ze worden ingezet via verschillende kanalen, zoals internet, sociale netwerken en berichtenplatforms.

Semantisch zoeken

Semantisch zoeken is inmiddels alomtegenwoordig. Het wordt toegepast in zoekmachines, digitale assistenten, slimme speakers en meer. Dit vakgebied is volop in ontwikkeling en wordt continu verbeterd.

Semantisch zoeken is bedoeld om de klantervaring te verbeteren door individuele antwoorden te bieden die nauw aansluiten bij de gestelde vraag. Het systeem houdt rekening met de context en vergelijkt de woorden van de gebruiker met de gegevens in de database. Hierdoor kunnen er meerdere relevante antwoorden op een verzoek worden voorgesteld.

Documentclassificatie

Hierbij is kunstmatige intelligentie in staat om kerninformatie te extraheren en zo een document aan een specifieke categorie toe te wijzen, bijvoorbeeld op basis van het onderwerp van een artikel.

Conclusie 💡

Deze ontwikkelingen laten zien wat AI inhoudt en waartoe het in staat is. We staan echter nog maar aan het begin en de verwachting is dat deze systemen de komende jaren aanzienlijk zullen verbeteren.

Om een beeld te krijgen van toekomstige toepassingen, kijken we onder andere naar de volgende projecten:

• De mens-machine-interface (HMI)

Mens-machine-interfaces bestaan al, maar ze zijn volop in beweging. Het is een dashboard (scherm) waarmee de gebruiker met een computerprogramma kan communiceren. In een auto kan de bestuurder bijvoorbeeld de airconditioning, verlichting of radio bedienen; deze bedieningsinstrumenten maken deel uit van de HMI van de auto.

De HMI is een integraal onderdeel van de klantervaring. Het zijn deze interfaces die toegang bieden tot intuïtieve, moderne en efficiënte platforms. De open platformarchitectuur van toekomstige HMI-oplossingen zal meer functionaliteit en applicatieconnectiviteit bieden, wat zorgt voor meer gebruiksvrijheid.

Een van de toekomstige projecten van de HMI is brain-to-text. Zoals de naam al zegt, worden hierbij hersengolven gebruikt om menselijke gedachten om te zetten in tekst.

Maar er moet nog veel gebeuren voordat het zover is!

• No-code-platforms

Met no-code kunnen makers van digitale content eenvoudiger ontwikkelen. Programmeren is niet langer nodig, waardoor de werkwijze voor de gebruiker veel intuïtiever wordt.

Dit betekent dat de ontwikkelaar niet over diepgaande technische kennis hoeft te beschikken; hij kan zijn creativiteit de vrije loop laten en profiteert van een betere toegankelijkheid tot de platforms. Het idee is om het creëren van projecten te verbeteren en te versnellen, aangezien programmeren soms erg tijdrovend is en veel kennis vereist.