Natuurlijke taalverwerking (NLP) is een subklasse van kunstmatige intelligentie (AI) die computers in staat stelt om menselijke taal te begrijpen, te genereren en te manipuleren. NLP staat ook bekend als language-in (taal in). Deze technologie vormt de basis van veel toepassingen, waaronder virtuele assistenten, web zoekopdrachten, spamfiltering, automatische tekst- en speechvertaling, documenten samenvatten, sentimentanalyse, spelling- en grammatica controle. Het ontstond in de jaren 1950 met behulp van zowel taalkunde als AI, maar ging verder met machine learning en deep learning-methoden.
NLP kan worden gebruikt om de zoekresultaten van zoekmachineoptimalisatie voor bedrijven te verbeteren, waardoor klanten meer nauwkeurige en nuttige resultaten krijgen. Bovendien kan het worden gebruikt om inzichten te verkrijgen in sociale mediastatistieken, waardoor bedrijven hun klanten beter kunnen begrijpen en de impact van hun marketingcampagnes kunnen begrijpen. NLP helpt ook om betere bedrijfsinzichten te verkrijgen door verborgen trends in klantgegevens en andere bedrijfsmetrieken bloot te leggen.
Inhoud pagina
Voor- en nadelen van natuurlijke taalverwerking
Bovenstaande beschrijft de voordelen en nadelen van NLP, evenals de mogelijke toekomstige impact ervan. De voordelen van NLP worden weergegeven aan de linkerkant, terwijl de nadelen aan de rechterkant worden weergegeven.
De mogelijke toekomstige impact van NLP wordt weergegeven in het onderste deel. Het laat zien hoe NLP bedrijven, maar uiteraard ook jouw bedrijf, kan helpen bij zoekmachineoptimalisatie en inzichten.
Programmeertalen natuurlijke taalverwerking
Java en C++:
Vaak kiezen mensen voor C++ en Java bij het verwerken van grote hoeveelheden gegevens, omdat deze programmeertalen efficiëntere codering ondersteunen.
Python:
De meeste NLP-projecten worden ontwikkeld in Python omdat de NLP-bibliotheken en -toolkits beschikbaar zijn in deze programmeertaal. Python heeft een interactieve ontwikkelomgeving die het gemakkelijk maakt om nieuwe code te ontwikkelen en te testen.
De belangrijkste toepassingen
Automatisering
- Routinetaken automatiseren
Routinetaken automatiseren betekent het automatisch uitvoeren van repetitieve taken, zoals e-mailverwerking, rapporten genereren en spreadsheets bijwerken. Dit kan worden gedaan met behulp van automatiseringstools zoals scripts, bots en workflows. Het verhoogt de efficiëntie, verbetert de productiviteit en vermindert menselijke fouten.
Analyse
- Veel data analyseren en organiseren
- Sociale media-analyses
- Marktinzichten
Het analyseren en organiseren van veel data (Big Data) is het proces waarbij geautomatiseerde tools en technieken worden gebruikt om grote hoeveelheden documenten te doorzoeken, filteren en categoriseren. Hierdoor kan relevante informatie worden gevonden en op een nuttige manier worden georganiseerd. Dit proces wordt gebruikt om inzicht te krijgen in klantgedrag, trends en patronen te identificeren en geïnformeerde beslissingen te nemen op basis van data.
Sociale media-analyse betekent dat we informatie verzamelen en bekijken van websites zoals Facebook, Twitter en Instagram. We gebruiken hiervoor computers om te zien hoe mensen zich gedragen, welke gevoelens ze hebben en welke trends er zijn. We hebben hiervoor speciale hulpmiddelen nodig die ons kunnen helpen om de berichten te begrijpen die mensen plaatsen. Hierdoor kunnen we belangrijke informatie vinden en gebruiken voor onderzoek en beslissingen.
NLP is waardevol voor marktinzichten door het automatisch analyseren en categoriseren van grote hoeveelheden tekstuele gegevens zoals klantrecensies, sociale mediaberichten, nieuwsartikelen en enquêteresultaten. Het helpt bedrijven trends en patronen te identificeren en zo de bedrijfsprestaties en -strategieën verbeteren. Bijvoorbeeld door de stemming rond producten en diensten te peilen en de strategieën en sterke en zwakke punten van concurrenten te analyseren.
Optimalisatie
- Zoekprestaties verbeteren
- Zoekmachine optimalisatie
Natuurlijke taalverwerking helpt bij het verbeteren van zoekprestaties omdat het de mogelijkheid biedt om de zoekopdrachten van gebruikers te begrijpen en te analyseren, in plaats van simpelweg te zoeken naar exacte zoekwoorden. Hierdoor kan een zoekmachine betere zoekresultaten produceren en een meer gepersonaliseerde zoekervaring bieden.
Moderatie
- Inhoud modereren
Grappige en interessante zoekresultaten die specifiek zijn afgestemd op de zoekopdracht van de gebruiker. Hier zijn enkele voorbeelden:
| Zoekopdracht | Mogelijke gepersonaliseerde zoekresultaten |
|---|---|
| "Ik heb honger" | Een lijst van restaurants in de buurt, bezorgdiensten voor eten, of recepten voor snelle en gemakkelijke maaltijden |
| "Wat moet ik dragen vandaag?" | Weersvoorspellingen en suggesties voor outfits die geschikt zijn voor het weer van die dag |
| "Ik heb pijn in mijn rug" | Tips voor het verlichten van rugpijn en oefeningen om de rugspieren te versterken |
| "Wat is de beste manier om een pizza te eten?" | Video's en artikelen met tips voor het eten van pizza zonder te knoeien |
| "Ik wil graag naar de zon" | Reisbestemmingen met het beste weer en de meest zonnige bestemmingen |
| "Hoe kan ik mijn kamer opruimen?" | Instructies voor het opruimen en organiseren van een kamer, inclusief tips voor het minimaliseren van rommel |
Waar natuurlijke verwerking gebruikt wordt
- Klantensupport
- Gezondheidszorg
- Financiële zaken
- Verzekeringen
- Juridisch
Overzicht van technologie dat gepaard gaat met NLP
Natural Language Processing (NLP) omvat verschillende technologieën die computers in staat stellen om menselijke taal te begrijpen en te genereren. Enkele belangrijke NLP-technologieën zijn deep learning en transfer learning.
Met deep learning kunnen computers complexe patronen in taalgegevens leren herkennen, terwijl transfer learning gebruik maakt van reeds getrainde modellen om nieuwe taken uit te voeren.
Andere relevante technologieën binnen NLP zijn bijvoorbeeld Named Entity Recognition (NER), sentimentanalyse, spraakherkenning en machine translatie. In dit overzicht zullen we deze technologieën nader bekijken en hun toepassingen binnen NLP bespreken.
Benadrukking
NLP is van toenemend belang in diverse sectoren, zoals klantensupport, gezondheidszorg, financiële zaken, verzekeringen en juridisch advies. Voor het ontwikkelen van NLP-toepassingen zijn verschillende programmeertalen nodig, zoals Java, C++ en Python. Andere relevante technologieën binnen NLP zijn onder meer Named Entity Recognition (NER), sentimentanalyse, spraakherkenning en machinevertaling. NLP blijft een belangrijke rol spelen in de ontwikkeling van de mens-machine interactie en de verbetering van communicatievaardigheden.