Natural Language Processing (NLP)

Natural Language Processing (NLP) is een deelgebied van kunstmatige intelligentie (AI) dat zich richt op de interactie tussen computers en mensen via natuurlijke taal. Het doel van NLP is om computers in staat te stellen menselijke taal te begrijpen, interpreteren en genereren op een manier die zinvol en bruikbaar is. NLP combineert computationele taalkunde—regelgebaseerde modellering van menselijke taal—met machine learning, statistische en deep learning modellen.

Belangrijkste aspecten van Natural Language Processing (NLP)

1. Tekstverwerking en -voorbewerking

• Tokenisatie: Tekst opbreken in kleinere eenheden zoals woorden of zinnen.
• Stemming en Lemmatisatie: Woorden reduceren tot hun stamvormen.
• Stopwoordverwijdering: Veelvoorkomende woorden filteren die weinig betekenis dragen.
• Tekstnormalisatie: Tekst standaardiseren door om te zetten naar kleine letters, interpunctie te verwijderen en spelfouten te corrigeren.

2. Syntaxis en Parsing

• Part-of-Speech (POS) Tagging: Woordsoorten toekennen aan elk woord in een zin (bijv. zelfstandig naamwoord, werkwoord, bijvoeglijk naamwoord).
• Dependency Parsing: De grammaticale structuur van een zin analyseren om relaties tussen woorden te identificeren.
• Constituency Parsing: Een zin opdelen in haar samenstellende delen of woordgroepen.

3. Semantische Analyse

• Named Entity Recognition (NER: a key AI tool in NLP for identifying and classifying entities in text, enhancing data analysis.")): Eigen namen herkennen en classificeren in tekst.
• Sentimentanalyse: Bepalen welk sentiment tot uiting komt in een stuk tekst.
• Woordbetekenisdisambiguatie: De betekenis van een woord bepalen op basis van de context.
• Machinevertaling: Tekst vertalen van de ene naar de andere taal.

4. Pragmatiek en Discourse

• Coreference Resolutie: Bepalen wanneer verschillende woorden naar dezelfde entiteit verwijzen.
• Discourse Analyse: De structuur en betekenis van tekst begrijpen op basis van de bredere context.

Hoe werkt Natural Language Processing?

NLP werkt via een reeks stappen om ruwe tekst om te zetten in betekenisvolle data die door machines begrepen en gebruikt kan worden. Dit zijn de belangrijkste fasen:

Data-preprocessing

Deze beginfase omvat het opschonen en voorbereiden van tekstdata voor analyse. Technieken zijn onder andere tokenisatie, stemming, lemmatisatie en stopwoordverwijdering.

Algoritmeontwikkeling

In deze fase worden verschillende machine learning- en deep learning-algoritmen toegepast om de tekstdata te modelleren. Afhankelijk van de complexiteit van de taak kunnen de algoritmen regelgebaseerd, statistisch of gebaseerd op neurale netwerken zijn.

Toepassingen van Natural Language Processing (NLP)

NLP kent een breed scala aan toepassingen in verschillende sectoren. Hier volgen enkele bekende voorbeelden:

• Chatbots en Virtuele Assistenten: NLP drijft intelligente agenten zoals Siri, Alexa en Google Assistant aan.
• Tekstvertaling: Diensten zoals Google Translate gebruiken NLP om tekst tussen talen te vertalen.
• Sentimentanalyse: Het analyseren van klantbeoordelingen en feedback om het sentiment te peilen.
• Spraakherkenning: Gesproken taal omzetten naar tekst, gebruikt in toepassingen zoals spraak-naar-tekst.
• Samenvatting van Inhoud: Automatisch samenvattingen genereren van grote documenten.