NLP (natural language processing, natuurlijke taalverwerking) is een tak van artificial intelligence die computers in staat stelt menselijke taal te begrijpen en te genereren. Deze technologie maakt gebruik van computerlinguïstiek en machine learning om tekst en spraak te analyseren, waardoor effectieve interactie tussen mensen en computers mogelijk wordt
Sinds het concept voor het eerst werd geïntroduceerd, is taal een natuurlijke barrière geweest voor de ontwikkeling van effectieve artificial intelligence. Simpel gezegd communiceren machines niet op dezelfde manier als levende wezens. De ambiguïteit, nuances en lagen van betekenis in menselijke taal missen de strakke structuur en duidelijke definitie waar machines op vertrouwen. Dit is een van de redenen waarom computerprogrammering speciale programmeertalen gebruikt. Als je een computer wilt vertellen wat hij moet doen, moet je op een zeer specifieke manier met hem communiceren. Of beter gezegd, dat was het geval, tot de ontwikkeling van NLP.
NLP staat voor natural language processing (natuurlijke taalverwerking) en is ontworpen om de kloof tussen menselijke communicatie en machinebegrip te overbruggen. NLP stelt computersystemen in staat om natuurlijke taal op een vergelijkbare manier te interpreteren als mensen dat doen, waardoor het een fundamentele technologie is in het groeiende veld van artificial intelligence.
De oorsprong van NLP dateert uit het begin van de 20e eeuw, toen enkele van de vroegste ideeën in de taalkunde werden geopperd door Ferdinand de Saussure. De vooruitgang werd voortgezet met het werk van Alan Turing in de jaren 50 van die eeuw, wat de weg vrijmaakte voor de geavanceerde NLP-systemen van vandaag. Naarmate de rekenkracht en AI-technieken zich ontwikkelden, groeide NLP uit tot een eigen vakgebied, gekenmerkt door het vermogen om complexe menselijke taal te interpreteren en te reproduceren, nuances en al.
Het ideale resultaat van natuurlijke taalverwerking is het mogelijk maken dat mensen en machines net zo gemakkelijk met elkaar communiceren als individuen met elkaar praten. De stappen die nodig zijn om daar te komen, vereisen veel kleinere taken, variërend van het ontleden en begrijpen van tekst tot het genereren van menselijke reacties. Elk van de volgende taken richt zich op een specifiek aspect van taal, waardoor machines zelfs enkele van de meest complexe menselijke taalinteracties kunnen verwerken:
Sentimentanalyse is een techniek die wordt gebruikt om de emotionele toon achter woorden te detecteren. Het is vooral waardevol in monitoring op sociale media, marketing en klantenservice, omdat het organisaties helpt om de meningen van consumenten en de (vaak onuitgesproken) gevoelens achter reacties te begrijpen. Door tekstgegevens te analyseren, kunnen bedrijven de publieke opinie over producten, merken of diensten peilen en hun strategieën dienovereenkomstig aanpassen.
Spraakherkenning kan gesproken taal in tekst omzetten en is essentieel voor het creëren van responsieve spraakgestuurde systemen zoals digitale assistenten en interactieve telefoonbeantwoordingssystemen (IVR). Deze taak omvat het analyseren van de geluidsgolven van spraak en het gebruik van algoritmen om de content te interpreteren en om te zetten in geschreven vorm, zodat deze toegankelijk wordt voor verdere verwerking.
Grammaticale tagging (ook wel part-of-speech tagging genoemd) houdt in dat elk woord in een zin wordt gelabeld op basis van zijn grammaticale rol: zelfstandig naamwoord, werkwoord, bijvoeglijk naamwoord, enz. Dit helpt het systeem om de structuur van zinnen te begrijpen en verbetert de nauwkeurigheid van taalanalyse. Tagging is cruciaal voor diverse taalverwerkingstoepassingen die een diepgaand inzicht in grammatica vereisen, zoals tekstcorrectietools en geavanceerde contentanalysesystemen.
Named Entity Recognition (NER, herkenning van benoemde entiteiten) identificeert en categoriseert belangrijke elementen in de tekst in vooraf gedefinieerde categorieën, zoals de namen van mensen, organisaties, locaties, tijdsuitdrukkingen, hoeveelheden, geldwaarden, en andere. NER wordt gebruikt in systemen voor aanbeveling van inhoud, voor het ophalen van informatie uit grote databases en in geautomatiseerde klantenondersteuningssystemen om relevante details uit ongestructureerde gegevens te halen.
Coreferentie resolutie is verantwoordelijk voor het vinden van alle uitdrukkingen die naar dezelfde entiteit binnen een tekst verwijzen, waardoor het mogelijk wordt om een volledig en ondubbelzinnig begrip op te bouwen van wat er wordt besproken. Dit is essentieel voor activiteiten zoals het samenvatten van documenten, het beantwoorden van vragen en het behouden van context in dialoogsystemen.
Natuurlijke taalgeneratie zet gestructureerde gegevens om in natuurlijke taal in toepassingen zoals rapportgeneratie, geautomatiseerde inhoudcreatie en realtime vertaling van gegevens naar leesbare tekst. Deze taak weerspiegelt het proces van menselijke taalproductie, waardoor machines de capaciteit krijgen om reacties te creëren die vaak niet te onderscheiden zijn van die van mensen.
Hoewel het basisconcept van machines die natuurlijke taal begrijpen en genereren relatief eenvoudig lijkt, opent het een grenzeloos scala aan mogelijkheden op verschillende gebieden. Hier zijn enkele van de belangrijkste use cases van NLP:
- Machinevertaling
NLP is niet beperkt tot één taal; machinevertaling stelt digitale systemen in staat om automatisch tekst of spraak van de ene taal naar de andere te vertalen, waardoor communicatie in wereldmarkten en tussen diverse bevolkingsgroepen wordt vergemakkelijkt. - Virtuele agents en chatbots
Deze programma's simuleren gesprekken met menselijke gebruikers om klantenondersteuning te bieden, informatie te verzamelen of taken te automatiseren. Digitale systemen die rechtstreeks met gebruikers kunnen communiceren, maken snellere probleemoplossing en betere toegankelijkheid mogelijk. - Klantsentimentanalyse
Met behulp van gedetailleerde sentimentanalyse gaat deze aanpak diep in op de context en de betekenis die verborgen is in inhoud op sociale media en in callcenter-opnames. Dit biedt waardevolle inzichten in klantpercepties en marktomstandigheden. - Spamdetectie
Spamdetectie identificeert en filtert ongewenste e-mails door tekstpatronen te analyseren en verdachte of ongevraagde inhoud te markeren. Dit is cruciaal voor het behoud van de bruikbaarheid en veiligheid van e-mails. - Tekstsamenvatting en -classificatie
Tekstsamenvatting maakt gebruik van NLP-technologie om automatisch verkorte versies van lange of anderszins complexe documenten te genereren, waardoor het voor menselijke lezers gemakkelijker wordt om snel de belangrijkste punten te begrijpen en teksten te categoriseren zonder de volledige inhoud te lezen.
De hierboven vermelde use cases zijn slechts een kleine fractie van wat NLP kan doen. Natuurlijke taalverwerking heeft het potentieel om meerdere branches te transformeren en vooruitgang te stimuleren in de manier waarop bedrijven opereren en omgaan met hun klanten. Naarmate bedrijven steeds meer ongestructureerde gegevens verzamelen uit verschillende bronnen, speelt NLP een steeds grotere rol bij het verkrijgen van bruikbare inzichten en het automatiseren van essentiële processen. Dit geeft organisaties de kans om hun aanpak van besluitvorming te optimaliseren en de klantbeleving aanzienlijk te verbeteren.
Tegelijkertijd helpen NLP-technologieën bedrijven om taalbarrières te overwinnen en hun bereik uit te breiden naar klanten en markten buiten hun directe geografische regio. Door vertalingen te automatiseren en meertalige klantenondersteuning te faciliteren, hoeft de uitbreiding van bedrijven niet beperkt te worden door gebrek aan taalvaardigheid.
Al met al kan vertrouwdheid met NLP bedrijven een concurrentievoordeel bieden, omdat ze het volledige potentieel van hun gegevens kunnen benutten en hun serviceaanbod kunnen verbeteren om beter aan de verwachtingen van hun klanten te voldoen.
Het belang van NLP kan niet worden onderschat, vooral nu AI zich blijft ontwikkelen en integreren in het dagelijkse leven. Dit betekent echter niet dat natuurlijke taalverwerking perfect is. Er zijn verschillende belangrijke overwegingen en zorgen waarmee rekening moet worden gehouden:
Context is cruciaal in NLP. De betekenis van woorden en zinnen kan veranderen op basis van het gebruik ervan in een zin, waardoor algoritmen de context correct moeten interpreteren om de intentie en betekenis goed te begrijpen. Een oplossing is het implementeren van contextbewuste algoritmen die ook de omringende tekst in overweging nemen en de AI helpen de betekenis en het gebruik van woorden nauwkeuriger te begrijpen.
Het detecteren van ironie en sarcasme in tekst is al een uitdaging voor mensen; voor machines kan het bijna onmogelijk zijn. Dit komt doordat het nuances betreft die vaak worden begrepen door toon of context, niet alleen door de letterlijke betekenis van woorden. NLP-systemen moeten deze subtiliteiten herkennen om gevoelens en intenties nauwkeurig te kunnen interpreteren. Geavanceerde technieken voor sentimentanalyse, waaronder deep learning-modellen die zijn getraind op grote, geannoteerde gegevenssets met voorbeelden van ironie en sarcasme, kunnen helpen om de herkenning te verbeteren.
Het ontwikkelen en onderhouden van geavanceerde NLP-systemen kan duur zijn. Ze vereisen aanzienlijke investeringen in gegevensverwerving, computerresources en gekwalificeerd personeel, wat voor sommige organisaties of ondergefinancierde onderzoekers niet te doen is. Het gebruik van cloudgebaseerde NLP-services kan de kosten verlagen door schaalbare resources en onderhoud te bieden. Open-source tools en frameworks verlagen ook de instapdrempel door vooraf gemaakte modellen aan te bieden die worden ondersteund door behulpzame online community's.
NLP-systemen moeten fouten in invoergegevens verwerken, zoals typefouten in tekst of verkeerde uitspraken in spraak, die het begrip en de verwerking kunnen bemoeilijken. Uitgebreide voorbewerkingsstappen (zoals spellingcontrole, grammaticacorrectie en ruisonderdrukking bij spraakinvoer) kunnen de nauwkeurigheid van de gegevens verbeteren voordat deze door de NLP worden verwerkt.
Niet iedereen communiceert in standaardtaal. De informele aard van omgangstaal en slang varieert sterk per cultuur en community. Dat maakt het lastig voor NLP's om actueel en relevant te blijven en op hun voorwaarden met het publiek te communiceren. Het voortdurend bijwerken van taalmodellen met actuele gegevenssets en het integreren van sociale media en andere realtime bronnen van taalgebruik kunnen systemen helpen up-to-date te blijven met evoluerende taaltrends.
Voor veel NLP-modellen, vooral modellen die gebaseerd zijn op deep learning, is het niet gemakkelijk om te zien hoe ze tot specifieke conclusies komen. Dit kan het voor gebruikers moeilijk maken om de besluitvormingsprocessen van het systeem te begrijpen of te vertrouwen. Dit wordt vaak het 'black box'-probleem genoemd. Technieken zoals Layer-wise Relevance Propagation (LRP) of SHapley Additive exPlanations (SHAP) kunnen inzicht bieden in welke invoer de uitkomsten het meest beïnvloedt, wat de algehele transparantie en betrouwbaarheid verhoogt.
Bij het ontwikkelen van NLP-systemen die meerdere talen effectief kunnen verwerken, komen begrip en integratie van de syntactische, semantische en pragmatische nuances van elke taal kijken. Daarvoor zijn uitgebreide gegevens en geavanceerde modelleringstechnieken vereist. Meertalige modellen die overdracht van kennis tussen talen mogelijk maken, kunnen dit probleem aanpakken door gebruik te maken van overeenkomsten tussen talen om de verwerkingsefficiëntie te verbeteren, zelfs bij interactie in verschillende omgangstalen.
Ondanks de uitdagingen die inherent zijn aan natuurlijke taalverwerking, zijn er ook enkele onmiskenbare voordelen, met name voor bedrijven. Enkele van de meest in het oog springende voordelen:
- Analyseren van grote gegevenssets
NLP kan snel enorme hoeveelheden ongestructureerde tekstgegevens verwerken en analyseren, wat voor mensen onpraktisch zou zijn om zelfstandig te doen. Deze mogelijkheid stelt organisaties in staat waardevolle inzichten te verkrijgen uit klantfeedback, gesprekken op sociale media en andere bronnen. - Het stroomlijnen van dagelijkse processen en het verhogen van de productiviteit
Door routinetaken zoals gegevensinvoer, klantenondersteuning en het ophalen van informatie te automatiseren, kan NLP de dagelijkse activiteiten stroomlijnen, zodat human resources de tijd hebben om meer complexe taken uit te voeren. - Uitvoeren van objectieve analyses
NLP biedt tools voor onbevooroordeelde en consistente analyse van tekstgegevens. Deze objectiviteit is van cruciaal belang op het gebied van marktonderzoek en beoordeling van juridische documenten, waar menselijke vooringenomenheid de resultaten kan beïnvloeden. - Bieden van bruikbare inzichten
Van sentimentanalyse tot trenddetectie, NLP helpt bedrijven onderliggende patronen en sentimenten in tekstgegevens te begrijpen en komt zo tot duidelijke conclusies die de besluitvorming en strategische planning kunnen ondersteunen. - Verbeteren van de klantbeleving
NLP verbetert de interactie tussen klanten en bedrijven via chatbots en virtuele assistenten die menselijke taal kunnen begrijpen en er op een natuurlijke manier op kunnen reageren. Dit verbetert de betrokkenheid en verhoogt de klanttevredenheid en -loyaliteit.
Natuurlijke taalverwerking omvat een reeks stappen voor het automatisch interpreteren en genereren van menselijke taal, waarbij gebruik wordt gemaakt van een combinatie van verschillende aspecten van machine learning, deep learning, computerlinguïstiek en verschillende andere computerwetenschappen. Hoewel het proces zelf buitengewoon complex is, ziet het er doorgaans als volgt uit:
- Gegevensverzameling
Voordat NLP kan beginnen met het ontleden en begrijpen van taal, moet het getraind worden in taal. Dit omvat het verzamelen van een breed scala aan ongestructureerde tekst- en spraakgegevens uit verschillende bronnen. - Voorbewerking
De gegevens worden opgeschoond en georganiseerd, een proces dat het maken van tokens, verwijdering van stopwoorden, stemming en lemmatisering omvat om de tekst te vereenvoudigen. - Modeltraining
NLP-systemen maken gebruik van machine learning- en deep learning-technieken om te trainen op de voorbewerkte gegevens om patronen en taalstructuren te herkennen. - Kenmerkextractie
Specifieke kenmerken van de gegevens worden geïdentificeerd en geëxtraheerd. Deze kenmerken worden gebruikt om zeer gedetailleerde gegevenssets te maken voor gebruik in voorspellingen, classificatie en clustering. - Algoritmeontwikkeling
Algoritmen worden ontwikkeld en verfijnd om het systeem te helpen taal nauwkeurig te interpreteren en te genereren op basis van de trainingsgegevens. - Testen en validatie
De prestaties van het model worden getest op nieuwe, ongeziene gegevens om de nauwkeurigheid en effectiviteit te waarborgen. - Implementatie
Het NLP-model wordt geïntegreerd in toepassingen voor eindgebruik. - Continu leren
Naarmate er nieuwe gegevens beschikbaar komen, wordt het model bijgewerkt om het systeem te verbeteren en aan te passen aan zich ontwikkelende taalkundige trends.
De manier waarop mensen en machines communiceren verandert, en naarmate de toepassing van natuurlijke taalverwerking toeneemt, wordt het belang ervan in het bedrijfsleven steeds duidelijker. Het is echter vaak nodig om samen te werken met een ervaren serviceprovider om alle voordelen van NLP te benutten en tegelijkertijd de complexiteit ervan het hoofd te bieden. ServiceNow, een leider op het gebied van AI-gestuurde automatisering, biedt de oplossing: het Now Platform®.
Het Now Platform beschikt over uitgebreide NLP-mogelijkheden die zijn geïntegreerd in een veelzijdig pakket aan bedrijfsautomatiseringstools en biedt alles wat organisaties nodig hebben om hun aanpak van natuurlijke taalverwerking te verbeteren. Maak gebruik van virtuele agents om op een natuurlijke manier in verschillende talen met gebruikers te communiceren. Gebruik voorspellende intelligentie om geschreven sentiment om te zetten in betrouwbare inzichten. Identificeer kennishiaten en creëer geautomatiseerde ondersteuningsoplossingen om het aantal oproepen en de gemiddelde oplossingstijd (MTTR) te verminderen. Optimaliseer zoekresultaten voor gebruikers met intelligente aanbevelingen. ServiceNow plaatst AI en NLP centraal in je bedrijf, stroomlijnt je workflows en versterkt de mogelijkheden van je organisatie overal.
Elimineer de taalbarrière tussen jou, je klanten en je essentiële digitale systemen. Probeer de demo van ServiceNow vandaag nog om aan de slag te gaan.