Wat is Natural Language Processing (NLP)

Natural Language Processing (NLP) houdt zich bezig met de verwerking en analyse van grote hoeveelheden natuurlijke taalgegevens en hun verwerking en analyse. Toepassingen waarbij natuurlijke taalverwerking een belangrijk onderdeel is, variëren van geautomatiseerde online assistenten die klantenservice op websites bieden tot online winkelsites. De uitdagingen van natuurlijke taalverwerking worden vaak geassocieerd met het verwerken van complexe gegevens zoals tekst, afbeeldingen, audio, video en tekst.

Natural Language Processing (NLP) verwijst naar het proces van communiceren met intelligente systemen in natuurlijke taal zoals Engels. Natuurlijke taalverwerking is nodig als we willen dat een intelligent systeem, zoals een robot, instructies voor ons uitvoert, of als u beslissingen wilt horen van een dialooggebaseerd of klinisch expertsysteem. De geschiedenis van de verwerking van natuurlijke talen, of N LP, begint in het begin van de 20e eeuw met de ontwikkeling van computervisualisatie en spraakherkenningssystemen, maar men kan ook werken uit een vroeger tijdperk vinden.

Natural Language Processing (NLP) maakt deel uit van het gebied van kunstmatige intelligentie, waarmee computers menselijke taal kunnen analyseren en begrijpen. Dit houdt in dat computers nuttige taken uitvoeren met natuurlijke taal die mensen gebruiken, zoals spraak, spraakherkenning en spraakcommunicatie. De gebieden van N LP omvatten het formuleren en maken van software die natuurlijke talen genereert en begrijpt, zodat gebruikers een natuurlijk gesprek met computers hebben.

Natural Language Processing (NLP) is een op kunstmatige intelligentie gebaseerde oplossing die computers helpt bij het begrijpen, interpreteren en manipuleren van menselijke taal. Natuurlijke taalverwerking maakt deel uit van kunstmatige intelligentie (AI), die wordt gebruikt om onze manier van werken in de wereld te vereenvoudigen.

Vaak aangeduid als tekstanalyse, helpt NLP machines om te begrijpen wat mensen schrijven en spreken, evenals de context van de tekst.

Natural Language Processing (NLP) is een tak van AI die computers helpt bij het begrijpen, interpreteren en manipuleren van menselijke taal. Door het gebruik van technieken zoals audio-naar-tekstconversie krijgen computers de mogelijkheid om menselijke taal te begrijpen. Het helpt ontwikkelaars kennis te organiseren door een reeks taken uit te voeren, zoals het benoemen van entiteiten in een tekst, evenals de context van de tekst.

Natural Language Processing (NLP) maakt deel uit van het gebied van kunstmatige intelligentie, waardoor machines betekenis kunnen lezen, begrijpen en ontlenen aan menselijke taal. Dit is een discipline die zich richt op de interactie tussen data science en menselijke talen. Het verwerken van natuurlijke talen, zoals het in veel industrieën uitbreidt, is de discipline voor computers om betekenis te analyseren en te begrijpen, zoals Engels, Spaans en Hindi.

Het concept zelf is fascinerend, maar de echte waarde van deze technologie ligt in de gebruiksscenario’s. Eenvoudig gezegd, NLP vertegenwoordigt de integratie van data science, machine learning en kunstmatige intelligentie in het menselijk brein.

NLP kan helpen bij veel taken en de toepassingen in het veld lijken dagelijks toe te nemen. In dit artikel gaan we in op de vraag hoe het op een schaal kan worden toegepast om 5 prangende zakelijke vragen te beantwoorden.

Natural Language Processing (NLP) is een tak van kunstmatige intelligentie die zich bezighoudt met de natuurlijke taal van mensen. Computers gebruiken ze om menselijke taal te manipuleren om betekenis te extraheren en tekst te creëren. Interacties tussen computers en taal worden gecategoriseerd volgens de uit te voeren taken. Lange documenten samenvatten, vertalen tussen twee menselijke talen en spam-e-mails detecteren zijn slechts enkele van de taken die machines tegenwoordig fatsoenlijk kunnen uitvoeren.

Het uiteindelijke doel van NLP is om menselijke taal te lezen, begrijpen en begrijpen op een manier die waardevol is voor ons. Het kan bijvoorbeeld worden gebruikt om de grammaticale correctheid van een tekst te controleren en om teksten in andere talen te vertalen.

Interactive Voice Response (IVR) -toepassingen worden in callcenters gebruikt om in te spelen op de wensen van bepaalde gebruikers, bijvoorbeeld in de vorm van Voice-to-Text Communication (VTT).

Zoals de naam al doet vermoeden, is natuurlijke taalverwerking een machine die menselijke taal verwerkt, zoekopdrachten daarin analyseert en op een menselijke manier reageert. Moderne NLP-oplossingen werken met tekst door de tekst te lezen en netwerkverbindingen tussen woorden tot stand te brengen. Veel van de huidige NPI-taken worden benaderd via diepe neurale netwerken met behulp van verschillende technieken waarmee de machine de betekenis van tekst en de bedoeling van de auteur kan begrijpen.

Dit geeft het model een beter begrip van wat de auteur probeert te communiceren en de betekenis van de woorden in zijn tekst.

Het uiteindelijke doel van NLP is om menselijke woorden op waardevolle manieren te lezen, begrijpen en ontcijferen. Natuurlijke taalverwerking vereist het gebruik van een algoritme dat de regels van natuurlijke taal herkent en produceert om ruwe spraakgegevens om te zetten in een machinaal begrijpelijke vorm. De meeste N-LP-technieken zijn afhankelijk van machine learning om betekenis te krijgen uit de menselijke taal.

Wanneer u de tekst beschikbaar maakt voor een computer, gebruikt deze algoritmen om de betekenis van de zin te begrijpen en essentiële gegevens erover te verzamelen. Aristo vond zijn antwoorden uit miljarden documenten met behulp van machine learning, een tak van informatica en kunstmatige intelligentie waarmee computers betekenis kunnen halen uit ongestructureerde tekst. Hoewel er nog een lange weg te gaan is voordat machines menselijke taal kunnen begrijpen en spreken, is NLP een belangrijk onderdeel geworden van veel van de toepassingen die we dagelijks gebruiken, waaronder spraakherkenning, tekst-naar-spraakcommunicatie en zelfs machine vertaling.

Om deze reden is kunstmatige intelligentie steeds populairder in verschillende branches zoals de logistiek, maak en proces industrie, financiele sector, gezondheidszorg en farmaceutische indsturie, retail en groothandel, landbouw, voedsel of veevoeder producenten, bouw en overheid en gemeenten waar veel taken repetitive zijn maar ook steeds meer diepgaande analyses nodig zijn.

Benieuwd naar wat deze nieuwe techniek voor je bedrijf kan betekenen?
Kijk dan verder op onze oplossingen pagina met branche specifieke oplossingen of neem contact op!

Comments are closed.