NLP

Wat is NLP? Hoe het werkt, voordelen, uitdagingen, voorbeelden

Wat is nlp?

Wat is NLP?

Natural Language Processing (NLP) is een onderdeel van kunstmatige intelligentie (AI). Het stelt robots in staat om menselijke taal te analyseren en te begrijpen, waardoor ze repetitieve activiteiten kunnen uitvoeren zonder menselijke tussenkomst. Voorbeelden hiervan zijn machinevertaling, samenvatting, ticketclassificatie en spellingcontrole.

Natural Language Processing (NLP) is het vermogen van een computer om menselijke taal te analyseren en te begrijpen. NLP is een subset van kunstmatige intelligentie gericht op menselijke taal en is nauw verwant aan computationele taalkunde, die zich meer richt op statistische en formele benaderingen voor het begrijpen van taal.

NLP wordt meestal gebruikt voor documentsamenvatting, tekstclassificatie, onderwerpdetectie en -tracking, machinevertaling, spraakherkenning en nog veel meer.

Hoe werkt NLp?

Hoe werkt NLP?

NLP-systemen gebruiken machine learning-algoritmen om grote hoeveelheden ongestructureerde gegevens te analyseren en relevante informatie te extraheren. De algoritmen zijn getraind om patronen te herkennen en conclusies te trekken op basis van die patronen. Dit is hoe het werkt:

  • De gebruiker moet een zin invoeren in het Natural Language Processing (NLP)-systeem.
  • Het NLP-systeem splitst de zin vervolgens op in kleinere delen van woorden, tokens genaamd, en converteert audio naar tekst.
  • Vervolgens verwerkt de machine de tekstgegevens en maakt een audiobestand op basis van de verwerkte gegevens.
  • De machine reageert met een audiobestand op basis van verwerkte tekstgegevens.

nlp Marktomvang &Amp; Groei

NLP-marktomvang en -groei

Kunstmatige intelligentie wordt het volgende grote ding in de technische wereld. Met zijn vermogen om menselijk gedrag te begrijpen en dienovereenkomstig te handelen, is AI al een integraal onderdeel van ons dagelijks leven geworden. Het gebruik van AI is geëvolueerd, met als nieuwste golf natuurlijke taalverwerking (NLP).

De wereldwijde NLP-marktomvang wordt geschat op USD 15.7 miljard in 2022 en zal naar verwachting groeien met een CAGR van meer dan 25% in de prognoseperiode 2022-2027. De markt zal naar verwachting in 49.4 2027 miljard USD bereiken bij een CAGR van 25.7%.

Voordelen van nlp

Voordelen van NLP

Verhoogde documentatie-efficiëntie en nauwkeurigheid

Een door NLP gegenereerd document geeft een nauwkeurige samenvatting van elke originele tekst die mensen niet automatisch kunnen genereren. Het kan ook repetitieve taken uitvoeren, zoals het analyseren van grote hoeveelheden gegevens om de menselijke efficiëntie te verbeteren.

Mogelijkheid om automatisch een samenvatting te maken van grote en complexe tekstuele inhoud

Natuurlijke verwerkingstaal kan worden gebruikt voor eenvoudige tekstminingtaken, zoals het extraheren van feiten uit documenten, het analyseren van sentimenten of het identificeren van benoemde entiteiten. Natuurlijke verwerking kan ook worden gebruikt voor complexere taken, zoals het begrijpen van menselijk gedrag en emoties.

Stelt persoonlijke assistenten zoals Alexa in staat om gesproken woorden te interpreteren

NLP is handig voor persoonlijke assistenten zoals Alexa, waardoor de virtuele assistent gesproken woordopdrachten kan begrijpen. Het helpt ook om snel relevante informatie te vinden in databases met miljoenen documenten in seconden.

Maakt het gebruik van chatbots voor klantenondersteuning mogelijk

NLP kan worden gebruikt in chatbots en computerprogramma's die kunstmatige intelligentie gebruiken om met mensen te communiceren via tekst of spraak. De chatbot gebruikt NLP om te begrijpen wat de persoon typt en gepast te reageren. Ze stellen een organisatie ook in staat om 24/7 klantenondersteuning te bieden via meerdere kanalen.

Het uitvoeren van sentimentanalyse is eenvoudiger

Sentimentanalyse is een proces waarbij een reeks documenten (zoals beoordelingen of tweets) wordt geanalyseerd met betrekking tot hun houding of emotionele toestand (bijvoorbeeld vreugde, woede). Sentimentanalyse kan worden gebruikt voor het categoriseren en classificeren van berichten op sociale media of andere tekst in verschillende categorieën: positief, negatief of neutraal.

Geavanceerde analyse-inzichten die voorheen buiten bereik waren

De recente proliferatie van sensoren en op internet aangesloten apparaten heeft geleid tot een explosie van het volume en de verscheidenheid aan gegenereerde gegevens. Als gevolg hiervan gebruiken veel organisaties NLP om hun gegevens te begrijpen om betere zakelijke beslissingen te nemen.

Uitdagingen met nlp

Uitdagingen met NLP

spelfouten

Natuurlijke talen zitten vol spelfouten, typefouten en inconsistenties in stijl. Het woord 'proces' kan bijvoorbeeld worden gespeld als 'proces' of 'verwerking'. Het probleem wordt nog groter wanneer u accenten of andere tekens toevoegt die niet in uw woordenboek voorkomen.

Taalverschillen

Een Engelse spreker zou kunnen zeggen: "Ik ga morgenochtend werken", terwijl een Italiaanse spreker zou zeggen: "Domani Mattina vado al lavoro." Ook al betekenen deze twee zinnen hetzelfde, NLP zal het laatste niet begrijpen tenzij je het eerst in het Engels vertaalt.

Aangeboren vooroordelen

Natuurlijke verwerkingstalen zijn gebaseerd op menselijke logica en datasets. In sommige situaties kunnen NLP-systemen de vooroordelen van hun programmeurs of de datasets die ze gebruiken, uitvoeren. Het kan de context soms ook anders interpreteren vanwege aangeboren vooroordelen, wat leidt tot onnauwkeurige resultaten.

Woorden met meerdere betekenissen

NLP gaat ervan uit dat taal precies en ondubbelzinnig is. In werkelijkheid is de taal noch precies, noch ondubbelzinnig. Veel woorden hebben meerdere betekenissen en kunnen op verschillende manieren worden gebruikt. Als we bijvoorbeeld 'schors' zeggen, kan het hondenschors of boomschors zijn.

Onzekerheid en valse positieven

Valse positieven doen zich voor wanneer de NLP een term detecteert die begrijpelijk zou moeten zijn, maar waarop niet correct kan worden gereageerd. Het doel is om een ​​NLP-systeem te creëren dat zijn beperkingen kan identificeren en verwarring kan wegnemen door vragen of hints te gebruiken.

Trainingsdata

Een van de grootste uitdagingen met natuurlijke verwerkingstaal zijn onnauwkeurige trainingsgegevens. Hoe meer trainingsgegevens u heeft, hoe beter uw resultaten zullen zijn. Als u het systeem onjuiste of bevooroordeelde gegevens geeft, leert het de verkeerde dingen of leert het inefficiënt.

NLp voorbeeld

NLP-voorbeeld

Natuurlijke taalvertaling, dwz Google Translate

Google Translate is een gratis webgebaseerde vertaalservice die meer dan 100 talen ondersteunt en uw inhoud automatisch in deze talen kan vertalen. De service heeft twee modi: vertaling en vertaalsuggesties.

Tekstverwerkers, dwz MS Word & Grammarly, gebruiken NLP om grammaticale fouten te controleren

Tekstverwerkers zoals MS Word en Grammarly gebruiken NLP om tekst te controleren op grammaticale fouten. Dit doen ze door naar de context van je zin te kijken in plaats van alleen naar de woorden zelf.

Spraakherkenning / IVR-systemen gebruikt in callcenters

Spraakherkenning is een uitstekend voorbeeld van hoe NLP kan worden gebruikt om de klantervaring te verbeteren. Het is een veel voorkomende vereiste voor bedrijven om IVR-systemen te hebben, zodat klanten met hun producten en diensten kunnen communiceren zonder met een live persoon te hoeven praten. Hierdoor kunnen ze meer oproepen afhandelen, maar ook kosten besparen.

Persoonlijke digitale assistenten, dwz Google Home, Siri, Cortana en Alexa

Het gebruik van NLP is de laatste jaren steeds gangbaarder geworden door de voortschrijdende technologie. Personal Digital Assistant-applicaties zoals Google Home, Siri, Cortana en Alexa zijn allemaal bijgewerkt met NLP-mogelijkheden. Deze apparaten gebruiken NLP om menselijke spraak te begrijpen en adequaat te reageren.

Cases

Cases

Intelligente documentverwerking

Deze use case omvat het extraheren van informatie uit ongestructureerde gegevens, zoals tekst en afbeeldingen. NLP kan worden gebruikt om de meest relevante delen van die documenten te identificeren en ze op een georganiseerde manier te presenteren.

Sentiment analyse

Sentimentanalyse is een andere manier waarop bedrijven NLP kunnen gebruiken in hun activiteiten. De software analyseert berichten op sociale media over een bedrijf of product om te bepalen of mensen er positief of negatief over denken.

Fraude detectie

NLP kan ook worden gebruikt voor fraudedetectie door ongestructureerde gegevens zoals e-mails, telefoontjes, enz., en verzekeringsdatabases te analyseren om patronen of frauduleuze activiteiten te identificeren op basis van trefwoorden.

Taaldetectie

NLP wordt gebruikt voor het detecteren van de taal van tekstdocumenten of tweets. Dit kan handig zijn voor bedrijven die inhoud modereren en inhoud vertalen.

Gespreks-AI / Chatbot

Een conversatie-AI (vaak een chatbot genoemd) is een toepassing die natuurlijke taalinvoer, gesproken of geschreven, begrijpt en een specifieke actie uitvoert. Een conversatie-interface kan worden gebruikt voor klantenservice, verkoop of amusementsdoeleinden.

Tekst samenvatting

Een NLP-systeem kan worden getraind om de tekst leesbaarder samen te vatten dan de originele tekst. Dit is handig voor artikelen en andere lange teksten waarbij gebruikers misschien geen tijd willen besteden aan het lezen van het hele artikel of document.

Tekstvertaling

NLP wordt gebruikt voor het automatisch vertalen van tekst van de ene taal in de andere met behulp van deep learning-methoden zoals terugkerende neurale netwerken of convolutionele neurale netwerken.

Vraag-beantwoording

Vraag beantwoorden (QA) is een taak in natuurlijke taalverwerking (NLP) die een vraag als invoer ontvangt en het antwoord retourneert. De eenvoudigste vorm van het beantwoorden van vragen is om een ​​overeenkomstig item in de kennisbank te vinden en de inhoud ervan terug te sturen, ook wel bekend als "document retrieval" of "information retrieval".

Erkende entiteitsherkenning

Herkenning van benoemde entiteiten is een kernmogelijkheid in Natural Language Processing (NLP). Het is een proces van het extraheren van benoemde entiteiten uit ongestructureerde tekst in vooraf gedefinieerde categorieën. Voorbeelden van benoemde entiteiten zijn mensen, organisaties en locaties.

Social Media Monitoring

Monitoringtools voor sociale media kunnen NLP-technieken gebruiken om vermeldingen van een merk, product of dienst uit berichten op sociale media te halen. Eenmaal gedetecteerd, kunnen deze vermeldingen worden geanalyseerd op sentiment, betrokkenheid en andere statistieken. Deze informatie kan vervolgens marketingstrategieën ondersteunen of hun effectiviteit evalueren.

Voorspellende tekst

De voorspellende tekst gebruikt NLP om te voorspellen welk woord gebruikers vervolgens zullen typen op basis van wat ze in hun bericht hebben getypt. Dit vermindert het aantal toetsaanslagen dat nodig is voor gebruikers om hun berichten te voltooien en verbetert hun gebruikerservaring door de snelheid waarmee ze berichten kunnen typen en verzenden te verhogen.

Sociale Share