Introductie tot Natural Language Processing (NLP)

Je gebruikt waarschijnlijk elke dag technologie die door Natural Language Processing wordt aangedreven. Misschien merk je het niet eens. Een voorbeeld is de autocorrectie op je telefoon of een spraakassistent die naar je luistert. Dat klinkt misschien ingewikkeld, maar eigenlijk is het heel begrijpelijk. In deze blogpost leg ik kort en simpel uit wat NLP inhoudt. Ik vertel ook waarom NLP belangrijk is. Benieuwd hoe computers onze taal leren begrijpen? Lees dan verder!

Wat is Natural Language Processing (NLP)?

Natural Language Processing wordt vaak afgekort tot NLP. In het Nederlands betekent dit ‘natuurlijke taalverwerking’. Het is een onderdeel van kunstmatige intelligentie (AI). Bij NLP leren computers om menselijke taal te begrijpen en te gebruiken. Met deze techniek kan een computer bijvoorbeeld de betekenis van een zin bepalen. Hij kan ook zelf een reactie geven in gewone taal. Kort samengevat: dankzij NLP kunnen computers met ons communiceren in onze eigen taal.

Hoe werkt NLP?

Een computer leert taal niet op dezelfde manier zoals mensen dat doen. Mensen leren taal van nature, door te luisteren en te praten. Maar een computer heeft juist enorm veel voorbeelden en rekenkracht nodig. Bij NLP wordt onze taal omgezet in iets wat een computer begrijpt. Vaak zijn dat gewoon getallen. Vervolgens wordt het systeem getraind met enorme hoeveelheden tekst. Door al die voorbeelden gaat de computer patronen herkennen. Hij leert welke woorden vaak samen voorkomen en hoe zinnen meestal zijn opgebouwd. Zo kan het systeem steeds beter begrijpen wat een nieuwe zin betekent. Het kan ook voorspellen welk woord er waarschijnlijk zal volgen. Dit leerproces is een vorm van machine learning. De computer leert hierbij van voorbeelden. Je hoeft hem dus niet meer stap voor stap te programmeren om taal te begrijpen.

Wil je meer te weten komen over machine learning? Lees dan eens mijn blog post “Wat is Machine Learning? Een Eenvoudige Uitleg voor Beginners“.

Toepassingen van NLP in het dagelijks leven

NLP klinkt misschien theoretisch, maar je komt het in de praktijk voortdurend tegen. Hier zijn een paar herkenbare voorbeelden van NLP in actie:

• Spraakassistenten: Denk aan Siri, Alexa of Google Assistant. Je stelt een vraag met je stem en de assistent begrijpt je woorden en geeft antwoord. Zonder NLP zou de assistent niet weten wat je bedoelt.
• Machinevertaling: Diensten zoals Google Translate zetten teksten van de ene taal naar de andere om. Je typt bijvoorbeeld een Nederlandse zin in en krijgt direct de Engelse vertaling. De computer analyseert eerst de betekenis van je zin. Daarna bouwt hij een zin in de nieuwe taal. Dat gebeurt allemaal dankzij NLP.
• Chatbots en tekstgeneratoren: Veel websites gebruiken chatbots om vragen van klanten te beantwoorden. Je typt een vraag in een chatvenster en de bot probeert een nuttig antwoord te geven. Ook geavanceerde AI’s zoals ChatGPT vallen hieronder. Zo’n model kan zelfs lange antwoorden of hele verhalen schrijven op basis van je vragen. Dit zijn voorbeelden van NLP die tekst begrijpen én genereren.
• Tekstanalyse: NLP helpt bij het analyseren van grote hoeveelheden tekst. Op sociale media kan NLP bijvoorbeeld bijhouden of berichten positief of negatief zijn. Deze techniek noemen we sentimentanalyse. Een ander voorbeeld is de spamfilter van je e-mail. Die leest elke binnenkomende mail en haalt spam eruit voordat jij het hoeft te zien. De computer herkent bepaalde woorden of zinnen die typisch zijn voor spam. Ook dat is NLP aan het werk.

Zoals je ziet, maakt NLP veel handige dingen mogelijk. Waarschijnlijk heb je zelf één of meer van deze toepassingen al gebruikt. Welke van deze voorbeelden gebruik jij wel eens?

Een Voorbeeld: Autocorrectie op je telefoon

Wanneer je “ik ga na huis” typt, verandert je telefoon dit automatisch in “ik ga naar huis”. Dit komt omdat het NLP-systeem weet dat “naar huis” vaker voorkomt dan “na huis”. De computer voorspelt dus wat jij waarschijnlijk bedoelde, op basis van wat hij geleerd heeft uit heel veel eerdere zinnen.

NLP wordt steeds beter

Computers worden steeds beter in het voorspellen van betekenis en reacties in taal, al is dat iets anders dan écht begrijpen zoals mensen dat doen. Een paar jaar geleden klonk een automatische vertaling vaak nog vreemd of fout. Nu is de kwaliteit veel beter. Dat komt doordat de technieken en modellen achter NLP zich razendsnel ontwikkelen. ChatGPT is een modern voorbeeld. Dit programma begrijpt onze taal enorm goed en kan zelfs hele teksten schrijven. Soms lijkt het daardoor alsof je met een mens chat. Natuurlijk is NLP nog niet perfect. Een computer kan een grap of sarcastische opmerking soms missen. Toch worden de resultaten elk jaar indrukwekkender.

Ken je ChatGPT nog niet en wil je dat wel? Lees dan mijn blog post “Hoe werkt ChatGPT? Een simpele uitleg voor beginners“.

NLP zal in de toekomst waarschijnlijk nog meer deel uitmaken van ons dagelijks leven. Je kunt dan denken aan nog slimmere vertaalapps. Ook persoonlijke assistenten zullen nog slimmer worden, zodat je ze bijna alles kunt vragen. De mogelijkheden groeien snel. Wat vind jij van deze ontwikkeling? Merk jij ook dat computers steeds beter taal begrijpen? Welke NLP-toepassing vind jij het meest nuttig of verrassend? Laat het me vooral weten in de reacties!

Meer leren? Bekijk mijn video over machine learning

Als je NLP interessant vindt, vraag je je misschien af: hoe leert een computer eigenlijk om taal te begrijpen? Het antwoord ligt in machine learning. NLP werkt niet met vaste regels, maar met systemen die leren van heel veel voorbeelden. Wil je weten hoe dat precies werkt? Bekijk dan mijn video Wat is Machine Learning? Simpel uitgelegd! In een paar minuten snap je het principe achter hoe AI leert van data.

---

Gerelateerde content

• De playlist ‘AI voor Beginners’ op mijn YouTube kanaal ‘De Wereld Van AI’
• Blog: Wat is Kunstmatige Intelligentie? Een Eenvoudige Introductie
• YouTube Video: Wat is Kunstmatige Intelligentie? (Eenvoudig uitgelegd)
• Blog: Wat is Machine Learning? Een Eenvoudige Uitleg voor Beginners
• YouTube Video: Wat is Machine Learning? Simpel uitgelegd!