Natuurlijke taalverwerking (NLP): wat is het en hoe werkt het?

Natuurlijke taalverwerking, algemeen bekend als NLP, zorgt ervoor dat het computerprogramma de menselijke taal begrijpt zoals deze wordt geschreven en gesproken. Het wordt de natuurlijke taal genoemd, een onderdeel van kunstmatige intelligentie.

Met zijn lange bestaan van meer dan 50 jaar heeft NLP een assortiment praktische toepassingen op verschillende gebieden omvat, waaronder medisch onderzoek, business intelligence en zoekmachines. Het heeft ook wortels in de taalkunde.

NLP is belangrijk omdat het dubbelzinnigheid in taal kan oplossen en een praktische numerieke structuur aan de gegevens toevoegt voor tal van downstream-toepassingen, zoals tekstanalyse of spraakherkenning. Maar wist je hoe NLP werkt en waarom NLP zo belangrijk is? Dat zoeken we uit!
Hoe werkt natuurlijke taalverwerking?
NLP is belangrijk omdat het computers in staat stelt de natuurlijke taal te begrijpen zoals mensen dat doen. Het maakt gebruik van kunstmatige intelligentie om informatie uit de echte wereld te verwerken, te verwerken en samen te vatten, zodat de computer het kan begrijpen, ongeacht of de taal wordt geschreven of gesproken.

Computers gebruiken programma's om de aan hen verstrekte informatie te verwerken, en deze wordt tijdens dit proces omgezet in code om de computer te helpen deze te begrijpen.

Het voorbewerken van gegevens is een van de twee hoofdfasen bij de verwerking van natuurlijke taal en omvat het opschonen en voorbereiden van de tekstgegevens zodat ze door machines kunnen worden geanalyseerd. In deze fase worden de kenmerken benadrukt en worden de gegevens in een werkbare vorm geplaatst, zodat het algoritme met de aangeleverde tekst kan werken.

Taalverwerkingstechnieken

Er kunnen verschillende natuurlijke taalverwerkingstechnieken worden toegepast, waaronder:

• Tokenisatie. – Tekst opsplitsen in kleinere eenheden.
• Stop met het verwijderen van woorden. – Het verwijderen van alledaagse, alledaagse woorden en het verlaten van het programma met ongebruikelijke woorden die de meeste informatie over de tekst bieden.
• Lemmatisering en stammen. – Het terugbrengen van de woorden tot hun primaire (stam)vormen voor eenvoudiger verwerking.
• Tagging van spraakgedeelten. – Markering van de woorden op basis van hun woordsoort (zelfstandige naamwoorden, bijvoeglijke naamwoorden, werkwoorden, enz.)

Nadat de gegevens zijn voorbewerkt, is de tweede kritische fase de ontwikkeling van algoritmen, die het programma helpt de gegevens te verwerken. Er zijn veel verschillende en essentiële algoritmen voor natuurlijke taalverwerking, maar er worden doorgaans twee hoofdvarianten gebruikt:

• Op machine learning gebaseerd systeem – Dit systeem maakt gebruik van statistieken. Machines leren taken uit te voeren via de verstrekte trainingsgegevens, waardoor ze hun strategieën kunnen aanpassen naarmate er meer gegevens worden verwerkt. Deze systemen combineren machine- en deep learning met neurale netwerken, waardoor NLP-algoritmen hun eigen regels kunnen aanscherpen door herhaaldelijk leren en verwerken van de informatie.

• Op regels gebaseerd systeem. Dit systeem maakt gebruik van zorgvuldig ontwikkelde taalregels. Deze methode werd al vroeg in de ontwikkeling van natuurlijke taalverwerking gebruikt en wordt vandaag de dag nog steeds gebruikt.

Natuurlijke taalverwerking in de gezondheidszorg

Als het gaat om natuurlijke taalverwerking in de gezondheidszorg, is dit wat u moet weten. Hoewel de manier waarop NLP meer dan alleen nuttig kan zijn in de gezondheidszorg vrijwel onbeperkt is, hebben we u enkele van de beste gebruiksscenario's gegeven:

• Verbetering van de klinische documentatie: In plaats van het handmatig beoordelen van EPD's (uitgebreide rapporten over de algehele gezondheid van de patiënt), gebruikt NLP geformuleerde gegevensinvoer en spraak-naar-tekst-dictatie om essentiële gegevens uit het EPD te halen op de zorglocatie. Hierdoor kunnen artsen zich concentreren op het bieden van de essentiële zorg aan patiënten die ze nodig hebben en wordt gegarandeerd dat de klinische documentatie nauwkeurig en actueel is.

• Versnellen van het matchen van klinische onderzoeken: Zorgaanbieders kunnen automatisch enorme hoeveelheden ongestructureerde klinische en patiëntgegevens controleren en gekwalificeerde kandidaten voor klinische onderzoeken bepalen met behulp van NLP. Dit helpt patiënten toegang te krijgen tot experimentele zorg die hun toestand dramatisch zou kunnen verbeteren en tegelijkertijd innovatie op medisch gebied zou ondersteunen.

• Ondersteunende klinische beslissingen: Het belang van natuurlijke taalverwerking wordt hier nogmaals aangetoond, omdat het artsen in staat stelt om toegang te krijgen tot gezondheidsgerelateerde informatie precies wanneer ze die nodig hebben, waardoor het gemakkelijk, snel en efficiënt wordt, en het hen in staat stelt betere beslissingen te nemen op het moment dat ze die nodig hebben. van zorg.

NLP-gebruiksscenario's in alledaagse toepassingen

Het is bekend dat natuurlijke taalverwerking uiterst praktisch en nuttig is en in veel moderne toepassingen in de echte wereld wordt gebruikt. Ongetwijfeld vertegenwoordigt natuurlijke taal een drijvende kracht achter machine-intelligentie.

We willen u kennis laten maken met enkele van de meest gebruikte en wijdverbreide voorbeelden: 

Machine vertaling

Een van de bekendste NLP-voorbeelden is Google Translate. Praktische machinevertaling houdt meer in dan het vervangen van woorden in de ene taal door woorden uit een andere taal. Hoewel niet perfect, is de kernweergave van Google Translate het vastleggen van de betekenis en de toon van de taal die wordt vertaald en, voor zover mogelijk, het woord, de zinsnede of de zin in een andere taal vertalen.

Machinevertalingstools hebben vanaf het begin enorme vooruitgang geboekt op het gebied van nauwkeurigheid. De beste manier om dit te testen is door een zin of zin in een andere taal te vertalen en dan weer terug, om te kijken of het zinvol is.

Spamdetectie

Hoewel het niet standaard is, gebruiken de beste toepassingen voor spamdetectie enkele NLP-oplossingen om e-mails te scannen op mogelijkheden voor tekstclassificatie. Het werkt allemaal omdat de oplossing voor natuurlijke taalverwerking de e-mails scant op zinnen, woorden die vaak worden gebruikt in spam of phishing.

Het kan allemaal gaan om slechte grammatica, financiële termen, ongepaste urgentie, bedreigende woordenschat en zelfs verkeerd gespelde bedrijfsnamen, om er maar een paar te noemen.

Virtuele assistenten

Je was je waarschijnlijk niet bewust van virtuele agenten en chatbots, maar virtuele assistenten zoals Alexa van Amazon en Siri van Apple worden aangedreven door AI, wat NLP betekent. Ze gebruiken spraakherkenning om stemcommando's en natuurlijke taalpatronen te identificeren om gepast of met nuttige opmerkingen te reageren.

Ook hebben ze de mogelijkheid om te reageren op getypte teksten. Een van de meest geavanceerde functies die bewijzen hoe noodzakelijk natuurlijke taalverwerking is, is het vermogen om in eigen woorden op vragen te reageren met behulpzame antwoorden.

Samenvatting van de tekst

Dankzij een nuttige NLP-techniek kan het programma grote hoeveelheden digitale teksten samenvatten en samenvattingen maken, waardoor mensen niet de hele test hoeven te lezen. De beste toepassingen voor tekstsamenvatting maken gebruik van semantisch redeneren en natuurlijke taalgeneratie (NLG) om waardevolle context en conclusies aan samenvattingen toe te voegen.

Sociale media sentimentanalyse: Met deze specifieke NLP-functie kunnen de systemen de taal analyseren die wordt gebruikt in posts, recensies en zelfs reacties op sociale media en emoties en attitudes extraheren die zijn afgeleid van producten, evenementinformatie en promoties. Dit helpt bedrijven op hun beurt deze feedback en gegevens te gebruiken in productontwerpen of reclamecampagnes.

Conclusie van natuurlijke taalverwerking

Natuurlijke taalverwerking overbrugt een cruciale kloof tussen software en mensen voor alle bedrijven. Het garanderen en ondersteunen van een gezonde NLP-aanpak is een continu proces, maar de resultaten zullen zichtbaar zijn in uw teams en bedrijf.

Bedrijven gebruiken enorme hoeveelheden ongestructureerde, tekstrijke gegevens en hebben een manier nodig om deze efficiënt te verwerken. Veel van de informatie die u online kunt vinden, wordt opgeslagen in databases. Het vertegenwoordigt de natuurlijke menselijke taal, en tot voor kort konden bedrijven deze gegevens niet analyseren. Om die specifieke reden kunnen we concluderen dat natuurlijke taalverwerking essentieel is.

Natuurlijke taalverwerking speelt een cruciale rol in technologie en de manier waarop mensen ermee omgaan. Het wordt gebruikt in veel echte en alledaagse toepassingen in de consumenten- en zakelijke wereld, waaronder cyberbeveiliging, chatbots, zoekmachines en big data-analyse. Hoewel het niet zonder uitdagingen is, wordt verwacht dat NLP weer een essentieel onderdeel zal worden van zowel de industrie als het dagelijks leven.

Voortdurende verbetering en ontwikkeling zijn cruciaal, en zonder de daadwerkelijke gebruikers zal het niet mogelijk zijn vooruitgang te boeken. De AI-programma’s laten zien hoeveel impact natuurlijke taalverwerking heeft op mensen, omdat deze zijn gemaakt met de gedachte om het leven en zakendoen voor iedereen gemakkelijker te maken.