Vat dit blogbericht samen met:
We zijn allemaal opgegroeid met sciencefictionfilms waarin de held samenwerkt met machines en robots om zijn geliefde te bevrijden uit de handen van de schurken. Net als trigonometrie in de wiskunde, blijft NLP grotendeels een vrij onafhankelijk en intrigerend onderdeel van datawetenschap.
De combinatie van AI, computerwetenschappen en computationele linguïstiek heeft dit mogelijk gemaakt via Natural Language Processing (NLP) . Deze techniek maakt gebruik van machinegebaseerde algoritmen die betekenis kunnen afleiden uit zowel gesproken als geschreven communicatie.
Natuurlijke taalverwerking (NLP) is een tak van kunstmatige intelligentie die computers helpt menselijke taal te begrijpen, interpreteren en manipuleren. NLP put uit vele disciplines, waaronder informatica en computationele linguïstiek, in haar streven om de kloof tussen menselijke communicatie en computerbegrip te overbruggen.
Laten we de basisprincipes van natuurlijke taalverwerking eens nader bekijken.
Concepten
Natuurlijke taalverwerking is gebaseerd op twee fundamentele concepten:
- Natuurlijke taalbegrip (NLU)
- Natuurlijke taalgeneratie (NLG)
Natuurlijke taalverwerking (NLU) - Deze technologie maakt gebruik van algoritmen om menselijke spraak op te splitsen in berekenbare kenmerken of eigenschappen, zogenaamde featurevectoren. Kunstmatige intelligentie (AI) helpt bij het verfijnen van de herkenning van zaken als timing, intentie en sentiment. Op deze manier kan NLU input via tekst of spraak begrijpen. NLU kijkt verder dan woorden om de betekenis te achterhalen en dringt door tot de kern van communicatie, spelfouten en verkeerde uitspraken. Dergelijke systemen zijn afhankelijk van een vooraf gedefinieerd lexicon en een set grammaticale regels.
Natuurlijke taalgeneratie (NLG) - Verwijst naar het vermogen van een computer om tekst te genereren, bijvoorbeeld door gegevens om te zetten in geschreven taal, spraak om te zetten in geschreven tekst of tekst om te zetten in gesproken taal. Spraak-naar-tekst- en tekst-naar-spraak-systemen zijn afhankelijk van NLG om coherente berichten te produceren, ondersteund door een vooraf gedefinieerd lexicon en een set grammaticaregels.
De meeste grote namen in de technologiebranche hebben NLP-toepassingen geïntroduceerd, waaronder Amazon, Microsoft, Google, IBM en vele anderen.
De benaderingen binnen NLP kunnen in drie categorieën worden verdeeld:
Regelgebaseerde systemen zijn sterk afhankelijk van het opstellen van domeinspecifieke regels, zoals reguliere expressies. Ze kunnen worden gebruikt om eenvoudige problemen op te lossen, zoals het extraheren van gestructureerde gegevens uit e-mails en webpagina's (ongestructureerde gegevens), maar vanwege de complexiteit van menselijke natuurlijke taal schieten regelgebaseerde systemen tekort bij het bouwen van modellen.
Klassieke machine learning- methoden worden gebruikt om complexere problemen op te lossen die regelgebaseerde systemen niet goed aankunnen, zoals spamdetectie. Deze methoden zijn gebaseerd op een meer algemene benadering van taalbegrip, waarbij handmatig geselecteerde kenmerken (bijvoorbeeld zinslengte, woordsoortlabels, het voorkomen van specifieke woorden) worden gebruikt en vervolgens worden doorgegeven aan een statistisch machine learning-model. Dit model leert verschillende patronen in de trainingsset en kan vervolgens redeneren over onbekende data.
Deep learning-modellen vormen het nieuwste onderdeel van NLP-onderzoek en -toepassingen. Ze generaliseren zelfs beter dan klassieke machine learning-methoden, omdat ze geen handmatig ontworpen kenmerken nodig hebben. Ze fungeren namelijk automatisch als kenmerkextractors, wat enorm heeft geholpen bij het bouwen van end-to-end modellen (met minimale menselijke tussenkomst).
Afgezien van het aspect van feature engineering, zijn de leermogelijkheden van deep learning-algoritmen krachtiger dan die van de meer traditionele/klassieke machine learning-algoritmen. Dit heeft de weg vrijgemaakt voor het behalen van de hoogste scores bij verschillende complexe NLP-taken, zoals machinale vertaling.
Toepassingen
NLP is een onderdeel van AI en wordt veel gebruikt voor herkenning, vertaling, spraakherkenning, informatieverwerking en AI. Velen van ons gebruiken NLP in het dagelijks leven, van het opvragen van routebeschrijvingen via onze smartphones tot het beluisteren van geautomatiseerde telefoontjes van callcenters.
Door deze technologie te benutten, verbeteren organisaties hun operationele efficiëntie en creëren ze nieuwe waarde. De meeste toepassingen van NLP zijn onder andere:
1. Sentimentanalyse: Deze methode analyseert tekst om de sentimenten achter gebruikersgesprekken en -berichten te begrijpen. Sociale media-analysebureaus gebruiken deze methode om merkstrategieën en consumentengedrag te bestuderen. Zo gebruiken bijvoorbeeld horecamerken, financiële instellingen, detailhandelaren, transportbedrijven en andere bedrijven sentimentanalyse om de klantenservice te optimaliseren. Met tekstanalyseplatforms zoals IBM Watson kunnen gebruikers van Natural Language Understanding de classificatie van binnenkomende klantenserviceberichten automatiseren op basis van polariteit, onderwerp, aspect en prioriteit.
Wilt u uitstekende sentimentanalyses uitvoeren binnen uw organisatie?
Analyseer menselijke emoties en gevoelens om onbekende inzichten te ontdekken en gebruik big data om de beste resultaten te behalen.
2. Stemanalyse en -verwerking: Dit wordt gebruikt om de menselijke stem te herkennen. Het identificeert automatisch de gebruiker op basis van zijn of haar stem. Bovendien stelt het bedrijven in staat om gesproken commando's om te zetten in computergestuurde acties. Een belangrijk ontwikkelingsgebied binnen stemanalyse is klantenservice. Door big data-technieken te combineren met stemanalyse – waarbij een enorme hoeveelheid gespreksgegevens wordt geanalyseerd – kan een bedrijf belangrijke zakelijke inzichten verkrijgen.
3. Entiteitsherkenning: Deze functie identificeert entiteiten in de tekst en classificeert ze in verschillende categorieën, zoals bedrijven, personen en producten. Google Search is een van de beste voorbeelden van deze toepassing. Het is nuttig voor talloze toepassingen, zoals het herkennen van tekens in kassabonnen, facturen, cheques, juridische documenten, enzovoort.
4. Syntactische analyse: Deze analyseert de grammaticale structuur van teksten en verdeelt ze in delen om patronen te herkennen. De meest voorkomende taken waarop NLP de bovenstaande toepassingen baseert, zijn onder andere tokenisatie (het opsplitsen van tekst in woorden), het taggen van spraak, het maken van parsebomen (het creëren van zinsdiagrammen) en het classificeren/groeperen van verschillende entiteiten.
5. Automatische vertaling en samenvatting: Deze toepassing stelt de computer in staat om tekst van de ene taal naar de andere te vertalen. Het wordt gebruikt om complexe teksten samen te vatten in een korte informatie. Met automatische samenvatting is het eenvoudig om een korte, nauwkeurige en vloeiende samenvatting van een langer tekstdocument te maken. Het belangrijkste voordeel van een samenvatting is dat het de leestijd verkort.
Natuurlijke taalverwerking heeft de taalbarrières tussen mens en machine overwonnen. De technologie wint enorm aan populariteit en heeft een enorm potentieel voor de big data- en analyse-industrie, waar de hoeveelheid data exponentieel toeneemt. Het helpt bij het analyseren van de groeiende hoeveelheid ongestructureerde data, zoals e-mails en telefoongesprekken, en biedt inzicht in menselijk gedrag.
De huidige benaderingen van NLP zijn gebaseerd op machine learning, en het zou interessant zijn om natuurlijke taal te gebruiken voor naadloze communicatie met elektronische apparaten via de cloud. Dit zal de groei van het IoT stimuleren en de weg vrijmaken voor een tijdperk van machines, robotica en menselijke communicatie daarmee.
Spraakherkenning
Volgens gegevens van eMarketer gebruiken maar liefst 111,8 miljoen mensen in de VS – meer dan een derde van de bevolking – minstens één keer per maand een spraakassistent. Dankzij de vooruitgang in NLP (Natural Language Processing) worden spraakherkenningsoplossingen steeds slimmer en bieden ze een betere gebruikerservaring. Naarmate de assistenten de intenties van de spreker beter begrijpen, zullen ze nauwkeurigere antwoorden geven op steeds complexere vragen.
Een verbluffend voorbeeld van spraakherkenning is te vinden in de film Star Trek (1996), waarin de computer altijd leek te kunnen herkennen wie er sprak en onderscheid kon maken tussen spraakopdrachten en gesprekken tussen bemanningsleden.
Zoekmachines
Een ander typisch voorbeeld van NLP zijn zoekmachines. Wanneer je een zin intypt in een zoekmachine, geeft deze suggesties op basis van ander vergelijkbaar zoekgedrag. Dit is ook te zien in de zoekfunctionaliteit van sociale media.
NLP maakt gebruik van robuuste parsing, grammaticaregels en algoritmen om de intentie van mensen uit hun uitspraken af te leiden. Dankzij de vooruitgang op het gebied van natuurlijke taalverwerking kunnen machines pragmatiek beter beheersen en de context ontcijferen om de betekenis achter een uitspraak beter te begrijpen. Hierdoor is NLP steeds gangbaarder geworden, zowel voor consumenten als voor bedrijven.
NLP heeft, gezien de enorme hoeveelheid beschikbare technologie, een lange weg afgelegd sinds machinale vertaling. Tegenwoordig verwelkomen gezinnen over de hele wereld virtuele apparaten zoals Alexa in hun huizen. Volgens een onderzoek bezitten 47,3 miljoen Amerikaanse volwassenen nu een slimme luidspreker, een platform dat volledig afhankelijk is van NLP om te functioneren door de commando's van een gebruiker te verwerken en algoritmes toe te passen om de taal te ontcijferen en reacties te formuleren.
Chatbots zijn een andere toepassing van NLP die steeds vaker wordt gebruikt. Ze maken gebruik van NLP-technologie om passende antwoorden te formuleren op vragen van klanten door de ingevoerde tekst in de tekstvelden te analyseren .
Chatbots stroomlijnen niet alleen de binnenkomende veelgestelde vragen, maar stellen klanten ook in staat om vrijwel direct toegang te krijgen tot nieuwe informatie of te worden doorverwezen naar relevante pagina's. Dit biedt waarde aan beide kanten van de communicatie. Een goed voorbeeld hiervan is Chaplin AI , aangedreven door Polestar Analytics, de schakel die u kan helpen om uw volledige investering te benutten.
Om een datagedreven organisatie te worden, biedt Chaplin-AI uitstekende mogelijkheden om BI en analyses te verbeteren. Het kan niet alleen de acceptatiegraad verhogen, maar het kan alle bedrijven helpen om meer data-geletterd te worden en slimmere zakelijke beslissingen te nemen. In een recent onderzoek van Oracle gaf 80% van de respondenten aan dat ze al chatbots gebruikten of van plan waren deze tegen 2020 te gebruiken voor producten die gericht zijn op consumenten.
Google heeft onlangs uitbreidingen aangekondigd voor zijn Cloud AutoML-platform, waaronder NLP en vertaling.
Van de sectoren die het meest worden beïnvloed door AI-gestuurde communicatie, is talentwerving bijzonder gevoelig voor ingrijpende veranderingen, gezien het inherent mensgerichte en communicatieve karakter ervan. NLP speelt een cruciale rol bij het nauwkeuriger matchen van kandidaten uit grote talentpools. Het helpt ook bij het begeleiden van sollicitanten met behulp van chatbots, het vereenvoudigen van het inplannen van sollicitatiegesprekken, het toegankelijker maken van functiebeschrijvingen, het intuïtief koppelen van cv's en meer. In een door AI gedreven wereld is het geen wonder dat NLP bijna alle sectoren beïnvloedt.
Het hoofddoel van NLP is om de interactie tussen mens en machine zo te domineren dat praten met een machine net zo makkelijk wordt als praten met een mens. NLP zal ongestructureerde data blijven benutten en deze betekenisvoller maken voor een machine.
IDC voorspelde onlangs dat "de hoeveelheid geanalyseerde data die door cognitieve systemen wordt verwerkt, tegen 2025 met een factor 100 zal groeien tot 1,4 ZB", met gevolgen voor duizenden sectoren en bedrijven wereldwijd. Robotica, gezondheidszorg, financiële dienstverlening, verbonden auto's en slimme huizen zijn slechts enkele van de sectoren die door NLP verder zullen worden ontwikkeld.
In combinatie met big data zal NLP een cruciale rol spelen bij het afleiden van business intelligence uit ruwe bedrijfsdata, waaronder productdata, verkoop- en marketingdata, klantenservice, merkreputatie en het huidige talent binnen een onderneming. Dit betekent dat NLP de sleutel zal zijn tot de verschuiving van veel traditionele bedrijven van datagedreven naar intelligentiegedreven platforms, waardoor mensen snel de inzichten krijgen die ze nodig hebben om beslissingen te nemen.
NLP heeft de manier waarop we met machines en computers omgaan veranderd . Wat begon als ingewikkelde, handgeschreven formules, is nu een gestroomlijnde set algoritmes die worden aangedreven door AI.
NLP-technologieën zullen de drijvende kracht zijn achter de transformatie van datagedreven naar intelligentiegedreven initiatieven, doordat ze de communicatietechnologie in de komende jaren vormgeven en verbeteren.