Menselijke taal verschilt aanzienlijk van machinale taal. 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 is een echte interface tussen informatica en linguïstiek.

I/Oorsprong van NLP 🔍

De eerste NLP-experimenten werden uitgevoerd in de nasleep van de Tweede Wereldoorlog. Destijds was het een symbolische benadering, wat betekent dat kunstmatige intelligentie gebaseerd was op data en zeer strikte regels die eraan werden opgelegd om één of meerdere taken uit te voeren binnen een specifiek expertdomein (een proces dat "rules based" wordt genoemd). Het doel was niet om een mensachtige intelligentie te hebben die zich zou kunnen aanpassen, maar eerder om expertsystemen te creëren.

De eerste toepassingen waren voornamelijk gebaseerd op vertaling.

Vervolgens, in de jaren 80 zal NLP pas echt opkomen en verder verbeteren, dankzij machine learning -algoritmen. De machines werden toen autonomer en konden automatisch regels creëren, gebaseerd op het leren van de data die ze kregen. We spreken dan over een nieuwe benadering, genaamd "statistische".

Ten slotte is de belangrijke stap die NLP kenmerkte in de jaren 2000 die van "diep leren" met de implementatie van kunstmatige neurale netwerken. Het verschil tussen diep leren en machinaal leren is de extractie van automatische kenmerken.

*Het kunstmatige neurale netwerk is een computationeel model waarvan het ontwerp zeer schematisch is geïnspireerd op de werking van biologische neuronen. Bij het modelleren van biologische circuits maken ze het mogelijk om functionele hypothesen uit de neurofysiologie te testen, of de gevolgen van deze hypothesen te vergelijken met de werkelijke" definitie van techno-science.net.

Tegenwoordig, met de voortdurende verbetering van machine learning-algoritmen, is NLP in opkomst.

II/De verschillende methoden gebruikt in
NLP👇🏼

Binnen 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 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. Het is gebaseerd op complexe algoritmen om woorden, gevoelens, zinsstructuur te analyseren of om gegevens met elkaar te vergelijken.

Lexicale analyse is een tak van semantische analyse. Het maakt het mogelijk om de elementen van de tekst (woorden of woordgroepen) te extraheren om ze met elkaar in verband te brengen, hun betekenis te begrijpen en ze te classificeren op basis van hun grammaticale categorie.

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

Pragmatische analyse

Dit voltooit de semantische analyse door context te bieden. De uitingssituatie en de belevingswereld van de gesprekspartner worden dan in overweging genomen. Het is daarom noodzakelijk om deducties te maken of te interpreteren wat er gezegd is, wat niet altijd eenvoudig is voor kunstmatige intelligentie.

III/Recente ontwikkelingen in NLP 🚀

Sentimentanalyse

Ook wel 'opinion mining' genoemd, sentimentanalyse extraheert subjectieve informatie uit een tekst of een uitwisseling om de mening van de gesprekspartner te begrijpen. De gegeven argumenten of antwoorden worden dan beoordeeld als positief, negatief of neutraal.

Deze tool is recent, snel groeiend en wordt zeer populair bij bedrijven in de sociale media-, marketing- en reclamesectoren.

Sentimentanalyse biedt waardevolle informatie om beslissingen te nemen en strategieën te ontwikkelen om betere bedrijfsdoelstellingen te bereiken. Deze informatie kan gaan over critici van 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 lang en vereist veel geduld. Daarom hebben veel spelers deze markt betreden, die nu sterke concurrentie kent.

Moet u dagelijks veel interviews transcriberen? Aarzel niet om Noota te proberen. Het is een intuïtieve, toegankelijke en efficiënte software! Binnen 15 minuten is uw audio volledig getranscribeerd. U hoeft alleen nog maar na te lezen en aan te passen wat u wilt, wat een tijdsbesparing!

Automatische samenvattingen en rapporten

Naast transcriptie zijn automatische rapporten en samenvattingen nu beschikbaar dankzij de vooruitgang van NLP. Kunstmatige intelligentie identificeert de verschillende sprekers, extraheert de acties en de trefwoorden om een echt rapport of een samenvatting op maat te produceren! U hoeft alleen uw behoeften kenbaar te maken (rapport voor meer details of samenvatting om de rode draad te behouden) en de AI regelt de rest.

Chatbots

Tegenwoordig zijn chatbots aanwezig op een kwart van alle bedrijfswebsites. Het zijn nog steeds imperfecte systemen, maar ze zijn in staat om standaardtaken af te handelen, zoals het beantwoorden van een klantvraag of het informeren over een product/dienst. Ze worden gebruikt via verschillende kanalen zoals internet, sociale netwerken of berichtenplatforms.

Semantisch zoeken

Semantisch zoeken is eigenlijk overal aanwezig. Het betreft zoekmachines, digitale assistenten, verbonden en slimme luidsprekers… Dit vakgebied is ook in ontwikkeling en wordt voortdurend verbeterd.

Semantisch zoeken heeft als doel de klantervaring te verbeteren door geïndividualiseerde antwoorden te bieden die duidelijk inspelen op de gestelde vraag. Het houdt rekening met de context en vergelijkt de woorden die de gebruiker gebruikt met die in zijn database. Hierdoor kan het verschillende antwoorden voorstellen die overeenkomen met de vraag.

Documentclassificatie

Hier zal de kunstmatige intelligentie in staat zijn om belangrijke informatie te extraheren om zo een categorie toe te wijzen aan het betreffende document. Dit kan bijvoorbeeld gebeuren op basis van 'artikelonderwerp'.

Conclusie 💡

Deze ontwikkelingen weerspiegelen wat AI omvat en waartoe het in staat is. Dit is echter nog maar het begin en deze systemen zullen naar verwachting de komende jaren aanzienlijk verbeteren.

Om een idee te krijgen van toekomstige toepassingen, omvatten de huidige projecten (onder andere):

• De mens-machine-interface (HMI)

De mens-machine-interfaces bestaan al, maar ze zijn volop in ontwikkeling. 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 verwijzen dan naar 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 de HMI-oplossingen van morgen zal meer functionaliteit en applicatieconnectiviteit bieden om een grotere gebruiksvrijheid te garanderen.

Onder de toekomstige projecten van de HMI vinden we ook de brain-to-text. Zoals de naam al aangeeft, zou het hersengolven gebruiken om menselijke gedachten om te zetten in tekst.

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

• No-code platforms

No-code zou digitale contentmakers in staat stellen om eenvoudiger te ontwikkelen. Er zou geen code nodig zijn en de taak van de gebruiker zou intuïtiever zijn.

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