Natural language processing (NLP)

Future of Programming

 Default Header Image
Natural language principes

Natural language processing (NLP) is een tak van kunstmatige intelligentie die zich bezighoudt met de interactie tussen computers en mensen in natuurlijke taal. Het gaat om het gebruik van computationele technieken om natuurlijke taalgegevens, zoals tekst en spraak, te verwerken en te analyseren, met als doel de betekenis achter de taal te begrijpen.

NLP maakt gebruik van computerwetenschap en computationele taalkunde om de kloof tussen menselijke communicatie en computerbegrip te overbruggen. NLP-modellen moeten bijvoorbeeld in staat zijn om sarcasme, spreekwoorden, metaforen en andere nuances in de taal te herkennen en te interpreteren, net zoals mensen dat kunnen.

Enkele voorbeelden van machines die NLP gebruiken zijn spraakgestuurde GPS-systemen, klantenservice chatbots en taalvertaalprogramma’s. Een populair taalmodel was GPT-3, van het Amerikaanse AI-onderzoekslaboratorium OpenAI, dat in juni 2020 werd uitgebracht. GPT-3 kon wiskundige problemen op middelbare schoolniveau oplossen en computerprogramma’s maken. GPT-3 was de basis van ChatGPT-software, die in november 2022 door OpenAI werd uitgebracht. ChatGPT verontrustte vrijwel onmiddellijk academici, journalisten en anderen vanwege de bezorgdheid dat het onmogelijk was om menselijk schrijven te onderscheiden van ChatGPT-gegenereerd schrijven.

Als je meer wilt weten, kun je een van de volgende links bezoeken:

Toepassingen

Er zijn veel toepassingen van natuurlijke taalverwerking in verschillende domeinen, zoals IT, telecommunicatie, academici, enz. Hier zijn enkele voorbeelden van real-world toepassingen van NLP:

  • Chatbots: Chatbots zijn een vorm van kunstmatige intelligentie die geprogrammeerd zijn om met mensen te communiceren op een manier dat ze klinken als mensen zelf. Afhankelijk van de complexiteit van de chatbots, kunnen ze ofwel reageren op specifieke trefwoorden ofwel volledige gesprekken voeren die het moeilijk maken om ze te onderscheiden van mensen. Chatbots worden gemaakt met behulp van natuurlijke taalverwerking en machine learning, wat betekent dat ze de complexiteiten van de Engelse taal begrijpen en de werkelijke betekenis van de zin vinden en dat ze ook leren van hun gesprekken met mensen en beter worden met de tijd.
  • Sentimentanalyse: NLP kan worden gebruikt om tekstgegevens te analyseren om het sentiment van de schrijver ten opzichte van een bepaald product, dienst of merk te bepalen. Dit kan nuttig zijn voor bedrijven om feedback te krijgen van klanten, voor marketeers om de publieke opinie te peilen, of voor individuen om hun eigen emoties te begrijpen. Sentimentanalyse maakt gebruik van technieken zoals lexiconanalyse, machine learning en deep learning om de toon, stemming en houding van de tekst te identificeren.
  • Machinale vertaling: NLP kan worden gebruikt om tekst van de ene taal naar de andere te vertalen. Dit kan handig zijn voor mensen die reizen, studeren of werken in een ander land, of voor mensen die toegang willen hebben tot informatie in een andere taal. Machinale vertaling maakt gebruik van technieken zoals statistische modellen, neurale netwerken en transformermodellen om de grammatica, syntaxis en semantiek van de brontaal en de doeltaal te leren en toe te passen.
  • Tekstsamenvatting: NLP kan worden gebruikt om lange teksten samen te vatten in kortere teksten die de belangrijkste punten bevatten. Dit kan nuttig zijn voor mensen die snel informatie willen krijgen uit grote hoeveelheden tekst, zoals nieuwsartikelen, wetenschappelijke papers of boeken. Tekstsamenvatting maakt gebruik van technieken zoals extractie, abstractie en compressie om de meest relevante informatie uit de tekst te halen en deze op een coherente manier te presenteren.
  • Spraakherkenning: NLP kan worden gebruikt om gesproken taal om te zetten in geschreven tekst of omgekeerd. Dit kan handig zijn voor mensen die hun handen vrij willen hebben, voor mensen met een visuele of auditieve beperking, of voor mensen die willen communiceren met spraakgestuurde apparaten. Spraakherkenning maakt gebruik van technieken zoals akoestische modellen, taalmodellen en end-to-end modellen om het geluidssignaal te verwerken en de woorden en zinnen te herkennen.

Toekomstige ontwikkelingen

Er zijn veel toekomstige ontwikkelingen op het gebied van natuurlijke taalverwerking die de manier waarop we met computers en elkaar communiceren zullen veranderen. Hier zijn enkele trends die in 2023 verwacht worden:

  • Modellen hebben betere verzorgers: Het aantal openbaar beschikbare NLP-modellen is de afgelopen jaren geëxplodeerd, maar ze zijn niet allemaal even betrouwbaar, robuust of ethisch. Er is behoefte aan beter beheer, documentatie en evaluatie van deze modellen om hun kwaliteit en veiligheid te waarborgen.
  • Meertalige modellen: Taalondersteuning is een van de grootste uitdagingen voor NLP, aangezien de meeste modellen alleen Engels of een beperkt aantal talen aankunnen. Er is een groeiende vraag naar modellen die meerdere talen kunnen verwerken en vertalen, vooral voor opkomende markten en minderheidstalen.
  • State-of-the-art modellen zijn one-liners: De vooruitgang in NLP wordt steeds sneller dankzij de ontwikkeling van transformermodellen, zoals BERT, GPT-3 en T5, die enorme hoeveelheden tekst kunnen genereren met slechts één regel code. Deze modellen stellen nieuwe mogelijkheden open voor tekstgeneratie, samenvatting, dialoog en meer.

Dit zijn slechts enkele van de trends die de toekomst van NLP zullen vormgeven. Als je meer wilt weten over NLP en de nieuwste innovaties, kun je een van de volgende links bezoeken:

To top