Verwerking van natuurlijke taal

  • 4 minuten

Belangrijke punten die u moet begrijpen over de verwerking van natuurlijke taal (NLP), zijn onder andere:

  • NLP-mogelijkheden zijn gebaseerd op modellen die zijn getraind om bepaalde typen tekstanalyse uit te voeren.
  • Hoewel veel scenario's voor natuurlijke taalverwerking tegenwoordig worden verwerkt door generatieve AI-modellen, zijn er veel algemene gebruiksscenario's voor tekstanalyse waarbij eenvoudigere NLP-taalmodellen rendabeler kunnen zijn.
  • Algemene NLP-taken zijn:
    • Entiteitextractie : vermeldingen van entiteiten identificeren, zoals personen, plaatsen, organisaties in een document
    • Tekstclassificatie : document toewijzen aan een specifieke categorie.
    • Sentimentanalyse : bepalen of een teksttekst positief, negatief of neutraal is en meningen uitstellen.
    • Taaldetectie : de taal identificeren waarin tekst wordt geschreven.

Opmerking

In deze module hebben we de term natuurlijke taalverwerking (NLP) gebruikt om AI-mogelijkheden te beschrijven die zijn afgeleid van 'gewone' menselijke taal. Mogelijk ziet u dit gebied van AI ook wel natuurlijke taalkennis (NLU).

Scenario's voor verwerking van natuurlijke taal

Veelvoorkomende toepassingen van NLP-technologieën zijn:

  • Het analyseren van documenten of transcripties van gesprekken en vergaderingen om belangrijke onderwerpen te bepalen en specifieke vermeldingen van personen, plaatsen, organisaties, producten of andere entiteiten te identificeren.
  • Het analyseren van berichten op sociale media, productbeoordelingen of artikelen om sentiment en mening te evalueren.
  • Het implementeren van chatbots die veelgestelde vragen kunnen beantwoorden of voorspelbare gespreksdialoogvensters kunnen organiseren waarvoor de complexiteit van generatieve AI niet nodig is.