Vaak “text analytics” genoemd, helpt NLP machines om te begrijpen wat mensen schrijven of zeggen, conversatiegewijs.
Met behulp van technieken als audio naar tekst, geeft het computers de kracht om menselijke spraak te begrijpen, en om te zetten naar leesbare tekst. Het maakt het ook mogelijk om spraakbesturing over verschillende systemen in te voeren.
Natuurlijke Taalverwerking is de manier waarop computersystemen menselijke taal verwerken. Het doel van Natuurlijke Taalverwerking is het begrijpen, analyseren en genereren van tekst om problemen op te lossen.
Een computersysteem kan geprogrammeerd worden om NLP te gebruiken voor allerlei taken, zoals begrijpen wat gebruikers het vragen of vertellen, teksten samenvatten door sleutelinformatie te geven of er vragen over te beantwoorden, teksten indelen in categorieën met gelijksoortige inhoud (bv. sentiment analyse), bepaalde aspecten van toekomstig gedrag voorspellen uit tekstuele gegevens (bv. raden of een e-mail bericht tot een aankoop zal leiden), en tekst vertalen van de ene natuurlijke taal naar de andere.
In dit artikel komen we meer te weten over hoe NLP werkt en zien we enkele voorbeelden van hoe het vandaag gebruikt wordt.
Is Natural Language processing deep learning?
NLP is dus in eerste instantie een onderdeel van Artificial Intelligence, dat met behulp van Machine learning, door middel van deep learning tot stand komt.
Hoe werkt NLP
In natuurlijke taalverwerking wordt menselijke taal in fragmenten opgedeeld, zodat een computer de betekenis van woorden in hun context kan analyseren en begrijpen. Dit helpt computers tekst te lezen alsof het mensen zijn.
Om een machine iets zinnigs te laten opmaken uit iets dat geschreven of gesproken is door iemand die niet persoonlijk aanwezig is, is structuur nodig, want zonder grammaticale regels zou er voor machines geen enkele manier zijn om te “begrijpen” wat er gebeurt buiten om de manier waarop ze geprogrammeerd zijn.
NLP combineert de kracht van menselijke taal met technologieën als machinaal leren en diepe neurale netwerken, die computers in staat stellen gegevens in tekst- of spraakvorm te verwerken. Met deze complexe algoritmen kunnen ze niet alleen ‘begrijpen’ wat je zegt (door je toon te evalueren), maar er ook emotie mee overbrengen!
Wat is er nodig om NLP werkend te krijgen
Voordat er met algoritmes gewerkt wordt is er data nodig. Data wat opgeschoond en aangepast wordt voor hier iets mee kan worden gedaan.
- Opbreken van text: Teksten worden afgebroken in kleinere samenhangende delen
- Opdelen van spraak: Zelfstandige naarmwoorden, werkwoorden, bijvoegelijke naamwoorden, bijwoorden etc onderscheiden.
- Standaardiseren van woorden: Afbreken van woorden tot de stam van het woord
- Stopwoorden verwijderen: woorden filteren die weinig of geen meerwaarde hebben in wat er gezegd wordt.
Als deze gegevens verwerkt zijn is er bruikbaar materiaal dat binnen NLP gebruikt kan worden. Daarna wordt er een algoritme gebouwd.
NLP Algoritmes
Als de gegevens voorbewerkt zijn, is het tijd om naar de volgende stap over te gaan: een NLP algoritme bouwen en trainen, zodat de interpretaties ervan specifieke taken kunnen uitvoeren.
Er zijn twee hoofd algoritmes die je kan gebruiken om NLP problemen op te lossen:
- Op regels gebaseerde toepassing: Systemen die op regels gebaseerd zijn
Waar wordt NLP gebruikt
De kracht van NLP wordt op allerlei manieren gebruikt, van spraakgestuurde GPS systemen tot chatbots voor de klantenservice. Deze soort technologie kan op elk bedrijfsniveau worden toegepast en biedt veel voordelen voor bedrijven. Bedrijven kunnen NLP als alternatieve methode gebruiken boven tijdbesparende hulpmiddelen zoals automatiseringssoftware of productiviteitsverhogende processen.
De laatste jaren is er een toenemend gebruik van deze oplossingen door bedrijven in alle industrieën die zien hoe effectief ze zijn bij het snel en nauwkeurig verwerken van informatie.
Met deze techniek kunnen ze ook sneller resultatenreeksen produceren dan ooit mogelijk was, grotendeels omdat ze gebruik maken van Machine Learning algoritmen die elke dag verfijnder worden
Welke taken kunnen door Natural language processing uitgevoerd worden
NLP maakt het mogelijk een heel scala aan taken automatisch uit te voeren. Van het classificeren van teksten tot het toewijzen van categorieën aan tekst, gebaseerd op de inhoud.
Sentiment analyse
Het detecteren van sentiment of emotie in teksten maakt het mogelijk te zien of een tekst een negatieve, neutrale of positieve toon heeft.
Sentiment analyse op reviews, tweets, nieuwsberichten, klanten feedback geeft inzicht over hoe mensen reageren op onderwerpen.
Wanneer reacties binnenkomen, en een NLP systeem kan onderscheiden of het positief of negatief is, kan dit gevlagd worden en hier actie op ondernemen. Zijn er bijvoorbeeld na een software update veel negatieve reacties, dan kan hier direct op ingespeeld worden.
Vooral bij grotere bedrijven is het vaak niet te doen om honderden tweets per dag of uur na te laten lezen door 1 of meerdere werknemers. Alleen qua kosten zou dit al niet te doen zijn. Met een NLP systeem in plaats is het mogelijk dit volledig geautomatiseerd te doen, 24 uur per dag, 7 dagen per week.
Onderwerpen classificeren
Weten waar een onderwerp onder geclassificeerd moet worden kan een taak zijn van een NLP processor. Dit herkent het hoofdonderwerp binnen een tekst en kan hier tags of kenmerken aan toevoegen.
Voor het maken van een dergelijke functie is het belangrijk dat er kennis van het besproken onderwerp is, om dit aan juiste categorieen toe te kunnen wijzen.
Stel je werkt bij een softwarebedrijf, en je krijgt veel tickets binnen over klachten met betrekking tot gebruiksvriendelijkheid, problemen, of verzoeken om extra functies. Deze zijn dan te classificeren als ‘Bugs’, ‘Features’ en/of ‘requests’
Detectie van voornemen of bedoeling
Het detecteren van de bedoeling achter een uitspraak of tekst kan gebruikt worden om het doel er van in te zien. Dit is een mooi voorbeeld om mensen aan de hand van emails naar de juiste persoon, Sales / Support door te kunnen sturen.
Detectie van voornemen wordt ook gebruikt door zoekmachines zoals google bijvoorbeeld. Aan de hand van jouw zoekterm, geeft de zoekmachine hier relevante pagina’s voor weer. Wanneer er gezocht word op woorden die meerdere betekenissen hebben, kan een NLP hier de juiste relevante resulaten voor weergeven.
Iemand die zoekt op ‘Bank’, kan iets willen hebben om op te zitten, of een overzicht willen zien van verschillende banken (financieel).
Een zoekopdracht voor ‘Monster’ kan zorgen voor enge beesten, Een energiedrank, Een plaats in nederland, maar ook voor een proefstukje van een product.
Vertalen van teksten met Machine NLP
Het vertalen van teksten is een kunst op zich, hierbij wordt van verschillinde hierboven omschreven technieken gebruik gemaakt om voor meerdere talen tot ook kloppende vertaling te komen.
Het simpelweg vertalen woord voor woord van tekst zorgt vrijwel nooit voor bruikbare tekst. Intonatie, gebruik van woorden en uitdrukkingen zijn in elke taal anders.
Als we kijken naar de tekst “The future is now!” dan kan je dit vertalen naar “De toekomst is nu!”, maar een betere vertaling zou zijn “Dit is de toekomst!”. Want op die manier zou het in het Nederlands het meest logisch klinken.