NLP-technologie wint steeds meer aan bekendheid. De combinatie van informatica, informatietechnologie en kunstmatige intelligentie kan mogelijk taalbarrières wegnemen. Met de NLP-technologie kunnen alle partijen, ongeacht de taal die voor de communicatie wordt gebruikt, luisteren en de informatie lezen in de taal die zij kennen.
Natural Language Processing (NLP) traint computers om menselijke talen te begrijpen. Het maakt gebruik van machine learning om continu te leren en meer kennis op te doen. Hierdoor wordt de NLP-AI combinatie steeds slimmer. Door gebruik te maken van zijn capaciteiten, die ook geleidelijk toenemen, zal het vaardiger en geavanceerder worden.
Wat is natuurlijke taalverwerking (NLP)?
Natuurlijke taalverwerking is een tak van kunstmatige intelligentie die zijn kracht gebruikt om taalkunde te begrijpen en slimme computerprogramma's te maken. Deze programma's zijn in staat tekst en gesproken communicatie te begrijpen zoals mensen. Maar NLP-technologie heeft het vermogen om meerdere talen tegelijk te leren en te begrijpen en deze te vertalen naar de taal van uw keuze.
De NLP-technologie combineert computationele taalkunde en op regels gebaseerde modellering van de taal met machine learning en deep learning. Hiermee kan een computer de tekst of audio alleen begrijpen om deze in een andere taal te vertalen.
Zelfs vandaag de dag hebben we verschillende voorbeelden van NLP in actie, zoals Siri, Google Assistent, Google Vertaler, en enkele automatische suggestiestools. De suggesties die Grammatica geeft tijdens het schrijven van e-mails of in zoekmachines zijn allemaal mogelijk gemaakt met de NLP-technologie.
Hoe NLP-technologie werkt?
De NLP-technologie zorgt ervoor dat een computerprogramma menselijke tekst en spraak begrijpt. Omdat computers alleen de binaire taal begrijpen die bestaat uit nullen en enen, hadden we een systeem nodig om een computer eerst woorden te laten begrijpen.
Hiervoor wordt gebruik gemaakt van woordrepresentatie, waarbij woorden worden gecodeerd in de computertaal. Hiervoor worden verschillende technieken gebruikt, en one-hot is er één van.
Daarnaast wordt een reeks NLP-technieken gebruikt om een computer te helpen menselijke taal te begrijpen. Deze omvatten;
- Afstamming: Een proces waarbij vergelijkbare woorden worden ingekort tot hun oorspronkelijke woord, zoals Finalize, vanuit Final door alfabetten één voor één te elimineren.
- Lemmatisering: Dit is een techniek waarbij de woorden worden uitgehold om hun betekenisvolle basisstructuur te vinden.
- Tokenisatie: Met deze techniek worden zinnen opgesplitst in kleinere blokken om woorden, symbolen en cijfers daaruit te identificeren.
- Sentiment analyse: Hier probeert een computer de toon en emotie achter de zin te identificeren.
- Ondubbelzinnig maken van woordbetekenis: Deze techniek wordt gebruikt om te bepalen of hetzelfde woord verschillende betekenissen heeft wanneer het in verschillende contexten wordt gebruikt.
- Gedeelte van spraak (POS)-tagging: POS-tagging wordt gebruikt om elk woord in de tekst te annoteren. Dit omvat het identificeren van werkwoorden, bijwoorden, zelfstandige naamwoorden, bijvoeglijke naamwoorden en alle andere woordsoorten.
Naast deze technieken gebruikt een NLP-programma ook algoritmen voor het begrijpen van door mensen gegenereerde tekst en spraak. Het op regels gebaseerde systeem wordt gebruikt om de regels voor de taalkunde vast te stellen om gegevens te analyseren.
Machine learning is een belangrijk onderdeel van NLP, omdat het wordt gebruikt om trainingsgegevens naar het computerprogramma te sturen. Met behulp van deze gegevens kan het NLP-programma zijn tekst- en stemherkenningspatronen aanpassen.
[Lees ook: 15 beste NLP-datasets om NLP-modellen te trainen]
Machinevertaling voor het bouwen van NLP
Kunt u zich voorstellen hoe wereldleiders kunnen deelnemen aan bijeenkomsten waar iedereen zijn of haar taal spreekt? Deze bijeenkomsten hebben een systeem voor simultaanvertaling, wat betekent dat computerprogramma's en menselijke tolken samenwerken om de toespraak te vertalen en deze indien nodig in andere talen om te zetten.
Hoewel dit misschien wel het huidige ultieme doel van NLP-technologie is om alle taalbarrières weg te nemen, groeit en evolueert deze technologie nog steeds. De NLP-technologie maakt dit mogelijk door gebruik te maken van Machine Translation, waarbij in wezen een computerprogramma wordt gebruikt om tekst en spraak te vertalen.
Machinevertaling heeft vooruitgang geboekt vanuit een stadium waarin onnauwkeurigheden prominent aanwezig waren verbeteringen met Neural Machine Translation (NMT). NMT heeft de manier waarop NLP functioneert verder verbeterd, waardoor de vertaalmogelijkheden zijn verbeterd.
Dit zijn de voordelen van machinevertaling in NLP:
- NLP-programma's kunnen nu binnen enkele seconden boeken, websites en productdetails lezen en vertalen.
- Het heeft de kosten en inspanningen die nodig zijn voor vertaling aanzienlijk verminderd.
- Het nauwkeurigheidsniveau is ook toegenomen door het gebruik van machine learning-algoritmen.
- Bedrijven kunnen het vertaalproces nu aanpassen aan hun vereisten.
Dit is mogelijk omdat NMT gebruik maakt van deep learning-methodologieën zoals terugkerende neurale netwerken (RNN) en aandachtsmechanismen. Deze vergroten de mogelijkheden van een NLP-programma, waardoor het begrip van taalkundige regels, patronen en verwerkingssnelheid voor lange zinnen en zinnen met complexe structuren toeneemt.
NMT helpt een programma woorden om te zetten in vectoren, waarbij semantisch vergelijkbare woorden worden samengevoegd. Door een reeks vectoren of woorden te genereren, genereert het programma een zin. Vanaf hier gebruikt het het encoder-decoder-framework om de invoerzin in een vectorruimte in kaart te brengen, en de decoder stuurt de vertaalde zin naar de interface.
Conclusie
De combinatie van NLP, NMT, neurale netwerken en diepgaande leermechanismen zorgt voor aanzienlijke verbeteringen in tekst- en spraakherkenning en vertaling. Ondanks alle vooruitgang op dit gebied zijn menselijke tolken en redacteuren nodig om het evenwicht te bewaren. Voor bedrijven en bedrijven die op zoek zijn naar hun eigen tolksysteem, kunt u contact opnemen met Shaip voor conversatie-AI-gebaseerde op maat gemaakte oplossingen uitgerust met NLP en automatische vertaling.
