Wat is NLP? Natural language processing uitgelegd

Je hebt waarschijnlijk al gebruikgemaakt van natural language processing (NLP) zonder het te beseffen. Heb je ooit een vlucht omgeboekt of stijladvies gekregen tijdens het online shoppen? Dan heb je hoogstwaarschijnlijk te maken gehad met een AI-agent die deels door NLP wordt aangedreven.

Als je geen data scientist bent, lijkt NLP misschien een ver-van-je-bed-show. Maar het is precies de technologie die bedrijven in staat stelt om AI-agents in te zetten en zo een revolutie teweeg te brengen in sales, service, commerce en marketing.

In dit artikel leer je wat NLP is, hoe het werkt en wat de voordelen zijn. Je ontdekt ook veelgebruikte technieken, hoe bedrijven deze vorm van kunstmatige intelligentie (AI) inzetten en hoe het vakgebied zich ontwikkelt en de toekomst van het bedrijfsleven beïnvloedt.

Wat we behandelen:

• Wat is NLP (natural language processing)?
• Hoe NLP werkt
• Voordelen van NLP
• NLP-technieken
• Benaderingen van NLP
• Hoe bedrijven NLP vandaag de dag inzetten
• De toekomst van NLP
• Optimaliseer je bedrijf met AI-agents

NLP is een deelgebied van AI dat computerwetenschappen en taalkunde combineert om computers te helpen taal op dezelfde manier te begrijpen, interpreteren en genereren als mensen. NLP speelt een belangrijke rol bij het samenvatten en analyseren van tekst en het genereren van menselijke antwoorden voor tools zoals klantenservice-chatbots, AI-agents en AI-assistenten.

NLP zet tekst en audio om in logische vormen die machines kunnen begrijpen en verwerken. Onderzoekers hebben jaren besteed aan het ontleden van taal, denk aan de regels die eraan ten grondslag liggen en de subtiele betekenisverschillen, om vervolgens frameworks te bouwen waarmee machines dezelfde logica kunnen interpreteren en toepassen.

Het begint met het verzamelen en ordenen van data, het analyseren van hoe die data werkt, het trainen van de computer op wat er met de informatie moet gebeuren, en het gebruik van diverse modellen en methoden om de resultaten te verfijnen totdat ze menselijk niveau benaderen.

Dit zijn enkele veelvoorkomende elementen binnen NLP:

• Tekstinvoer/dataverzameling: NLP begint met data. Die data kan uit vrijwel elke tekstbron komen, waaronder gestructureerde data (zoals informatie uit een customer relationship management (CRM)-systeem). Het kan ook gaan om ongestructureerde data, zoals boeken, nieuwsartikelen, bedrijfsinformatie, sociale media, enzovoort.
• Feature extraction: In deze fase worden elementen uit de ruwe data omgezet naar numerieke waarden in een matrix. Hierdoor kan een computer tekst gemakkelijker begrijpen en is er minder rekenkracht nodig om deze te verwerken. Je kunt feature extraction zien als een manier om data die minder belangrijk is voor de betekenis te verwijderen, zoals leestekens en stopwoorden als ‘de’, en alle overige informatie in categorieën in te delen.
• Tekstanalyse: Dit onderdeel van NLP helpt betekenis en inzichten te halen uit grote hoeveelheden ongestructureerde data. De databron kan bijvoorbeeld bestaan uit social media-reviews over je bedrijf of de inhoud van supporttickets die door je klantenserviceteam worden afgehandeld.
• Computationele taalkunde: Dit wetenschapsgebied richt zich op het bestuderen van taal om computers beter menselijke spraak te laten begrijpen. Binnen NLP draagt computationele taalkunde bij aan de semantiek en sentimentanalyse van taal, zodat computers woorden, zinsdelen en uitdrukkingen kunnen herkennen die meer vergen dan eenvoudige logica.
• Modeltraining: Door computers voorbeelden te geven van correct taalgebruik, leren ze context en betekenis begrijpen en kunnen ze voorspellingen doen, zoals het meest waarschijnlijke volgende woord in een zin. Modellen kunnen Large Language Models (LLM’s), statistische modellen of complexe neural networks zijn. Small Language Models worden doorgaans ingezet voor taken waarbij het snel en kostenefficiënt doorzoeken van gerichte datasets prioriteit heeft, zoals sentimentanalyse van klanten en klachtenanalyse.
• Machine learning: Natural language processing is sterk afhankelijk van machine learning (ML), waarbij een computer outputs genereert op basis van de aangeboden data en vervolgens de kwaliteit van die outputs test. Dit kan gesuperviseerd of ongesuperviseerd zijn. Bij gesuperviseerde machine learning analyseert een computer data die door mensen is gelabeld. Bij ongesuperviseerde machine learning verwerkt de computer ongelabelde data om patronen te ontdekken. Reinforcement learning wordt vaak ingezet om de nauwkeurigheid te verbeteren via beloningsgestuurde trial-and-error.
• Deep learning: Deep learning is een vorm van machine learning die de structuur van het menselijk brein nabootst en rekenkracht gebruikt om patronen in data te vinden. Dit vereist grotere hoeveelheden data en meer verwerkingstijd.

NLP biedt belangrijke voordelen voor bedrijven die AI inzetten. NLP heeft nieuwe kansen gecreëerd voor producten en diensten, zoals virtuele agents en meer specifiek AI-agents, die bedrijven helpen hun klanten beter te bedienen. De financiële sector gebruikt NLP bijvoorbeeld om fraudedetectie te ondersteunen, transactiegeschillen op te lossen en klantbetrokkenheid te personaliseren.

Dit zijn enkele manieren waarop bedrijven NLP in hun voordeel kunnen gebruiken:

NLP helpt bij het automatiseren van delen van AI- workflows waarvoor voorheen menselijke tussenkomst nodig was. Zo worden herhalende en tijdrovende taken verminderd en krijgen mensen meer ruimte om zich op strategischer werk te richten.

Een groot deel van de klantdata die bedrijven bezitten, is ongestructureerd. Het enorme volume aan die data is te groot voor een menselijk team om in een redelijke tijd te classificeren en te organiseren, maar een computer met NLP-mogelijkheden doet het in enkele seconden.

NLP helpt computers data te analyseren en bruikbare inzichten te bieden voor het ontwikkelen van nieuwe producten, het verbeteren van de klantenservice en het herkennen van markttrends.

Zoekmachines en andere systemen voor het ophalen van data gebruiken NLP om gebruikers relevantere informatie te bieden. In plaats van dat mensen zelf zoekwoorden moeten bedenken die de computer heeft gebruikt om informatie te indexeren, kunnen NLP-zoekmachines de natuurlijke taalinput van gebruikers begrijpen en de juiste resultaten teruggeven.

Met NLP kunnen computers worden getraind om content te analyseren en, met de juiste prompts, deze samen te vatten voor een bepaald publiek in een bepaald format (zoals diverse social media-posts) of generatieve AI te gebruiken om teksten te schrijven (zoals productbeschrijvingen).

NLP verbetert de efficiëntie dankzij tools zoals Agentforce, de agentic layer van het Salesforce-platform. De brede waaier aan AI use cases die gebruikmaken van NLP laat zien hoeveel groeipotentieel er is in vrijwel elk onderdeel van een organisatie. Of het nu gaat om het kwalificeren van leads voor salesteams of het afhandelen van veelgestelde vragen voor supportteams: NLP levert aantoonbaar rendement.

Bij NLP hebben computers menselijke ondersteuning nodig om tekst correct te interpreteren. Zoals de uitdrukking zegt: rommel erin, rommel eruit. Een computer die onbewerkte, rommelige tekst krijgt aangeboden, zal waarschijnlijk slechte resultaten produceren.

Hier zijn enkele gestandaardiseerde technieken die de kans vergroten dat een computer tekst correct analyseert en produceert.

• Tekstvoorverwerking: Dit is de overkoepelende term voor het proces waarbij tekst wordt opgeschoond voor machine learning. Een data scientist kan één of meer van de volgende methoden gebruiken om ervoor te zorgen dat de computer de tekst zo goed mogelijk begrijpt.
• Stop word removal: Bij dit proces worden lidwoorden, voorzetsels en andere woorden die weinig bijdragen aan de betekenis verwijderd om de taalverwerking te verbeteren. Dit kan gebeuren vóór of na het verwerken van de tekst.
• Tokenization: In deze stap worden zinnen opgesplitst in afzonderlijke woorden, zodat een computer de data kan begrijpen.
• Lemmatisering en stemming: Lemmatisering brengt woorden terug tot hun stamvorm, zodat de input van het model kan worden vereenvoudigd en gestandaardiseerd. Zo kunnen woorden als ‘dancing’ en ‘danced’ worden teruggebracht tot de stam ‘dance’. Stemming is een snellere methode om woorden terug te brengen tot hun basisvorm, maar levert in op nauwkeurigheid omdat er soms niet-bestaande woorden kunnen ontstaan.
• Part of speech tagging: Dit komt neer op het ontleden van zinnen en het categoriseren van woorden naar hun gebruikelijke functie als zelfstandig naamwoord, werkwoord, enzovoort.
• Tekstclassificatie: Dit proces kent klassen of categorieën toe aan tekst, zodat een computer de context van bepaalde data begrijpt. Weten of een tekst afkomstig is van een online restaurantreview, een nieuwsartikel of spam helpt de computer de juiste toon te bepalen.
• Disambiguatie: Vooral de Engelse taal is berucht om woorden die op dezelfde manier worden gespeld, maar meerdere betekenissen hebben. Neem het woord ‘draw’, dat zowel kan verwijzen naar het maken van een tekening als naar het ergens uittrekken van iets. Disambiguatie, toegepast met behulp van machine learning of andere technieken, helpt de context en betekenis te verduidelijken.
• Sentimentanalyse: Klassen en categorieën die door mensen zijn aangebracht, helpen een computer bepalen of een online review positief, negatief of neutraal is. Deze aanpak is bijzonder handig voor AI agents. Door sentimenten zoals boosheid of frustratie te herkennen, kunnen zij het probleem van een klant snel doorsturen naar een menselijke medewerker.
• Speech-to-text: Computers kunnen worden getraind op audiomodellen om spraak om te zetten naar tekst. Deze techniek helpt bijvoorbeeld bij het genereren van accurate verslagen van vergaderingen.
• Tekst vertalen: Hiermee kan een computer de taal van een tekst herkennen en deze naar een andere taal vertalen. Ben je weleens op een website beland in een taal die je niet begrijpt? Dan heeft je webbrowser waarschijnlijk aangeboden de pagina voor je te vertalen via deze methode.
• Tekstgeneratie: Algoritmen en taalmodellen helpen AI om content te maken. Als het goed werkt, is door AI gegenereerde tekst nauwkeurig, informatief en grammaticaal correct. Zo kun je een AI-tool vragen een mop te vertellen, een kort kinderverhaaltje te schrijven of een haiku op te stellen.
• Conversational agents: Anders dan traditionele chatbots, die met mensen communiceren via een regelgestuurde hiërarchie, zijn conversational AI agents anders omdat ze met NLP getraind kunnen worden om menselijke gesprekken te voeren.

Welke aanpak jouw bedrijf kiest voor NLP hangt af van wat je wilt bereiken. Er bestaat geen universele methode. De aanpak voor het bouwen van een eenvoudige chatbot of een spamfilter verschilt sterk van wat nodig is om gezondheidsdata uit uiteenlopende bronnen te halen, bijvoorbeeld om verzekeringsaanvragen sneller te verwerken of geschikte patiënten te vinden voor een farmaceutische studie.

Laten we bekijken hoe deze benaderingen werken en wat de meest voorkomende toepassingen zijn.

Bij deze benadering stelt een mens regels op op basis van taalkunde, zodat de computer niet getraind hoeft te worden op enorme datasets. Deze methode werkt goed voor het ontleden van tekst op betekenis, zoals bij het beoordelen van klantopmerkingen in supporttickets. Een computer die is getraind met op regels gebaseerde NLP telt bijvoorbeeld het aantal negatieve of positieve termen in een stuk tekst en classificeert dit dienovereenkomstig.

Tekst wordt opgesplitst in kleinere segmenten, zodat de computer gemakkelijker betekenis en context kan afleiden uit de tekst die hij analyseert. Dit werkt goed voor het extraheren van gestructureerde informatie uit bronmateriaal en kan nuttig zijn voor sentimentanalyse. Wanneer je een bericht typt en automatisch aanvullen een woord of zin voorstelt, is dat statistische NLP in actie.

Machine learning gebruikt algoritmen om een computer menselijke taal te laten begrijpen. Modellen worden getraind op grote datasets om patronen te herkennen. Machine learning binnen natural language processing wordt vaak ingezet voor het samenvatten van tekst, sentimentanalyse en het vertalen van content naar een andere taal.

Deep learning NLP is een subset van machine learning en is gebaseerd op menselijke neural networks. Deze benadering steunt op zeer grote sets ongestructureerde data om de efficiëntie en nauwkeurigheid stapsgewijs te verbeteren. Zowel tekst- als spraakdata kunnen worden gebruikt voor de training.

Het vakgebied van NLP groeit explosief en de toepassingen ervan bestrijken een breed scala aan sectoren. De impact van NLP op bedrijfsprocessen wordt dan ook steeds groter. De mogelijkheid om grote hoeveelheden ongestructureerde bedrijfsdata te analyseren en tegelijkertijd handmatige taken te ondersteunen, zoals het genereren van vergadernotities en gesprekssamenvattingen, is slechts het begin.

Hier zijn enkele gebieden waar NLP een grote impact heeft.

• Sales: NLP maakt het eenvoudiger om e-mails op te stellen, menselijk redeneren na te bootsen, salesgesprekken te analyseren en ervan te leren, en prestaties te meten. Conversational AI-tools helpen salesmedewerkers ook beter gebruik te maken van hun belangrijkste stuk software: hun CRM. Als je bijvoorbeeld een gesprek voert waarbij een potentiële klant om data vraagt, kun je een vraag in natuurlijke taal typen in Slack naar je AI-agent om de informatie uit je CRM op te halen zonder het gesprek te onderbreken. Salesorganisaties kunnen op die manier zeer effectieve AI-agents bouwen met NLP die getraind zijn op klantdata.
• Klantenservice: NLP maakt gepersonaliseerde service-interacties mogelijk via AI-chatbots en autonome agents, wat leidt tot kortere responstijden en een hogere mate van self-service-afhandeling. Ook maakt het self-service een stuk toegankelijker en effectiever.
• Marketing: NLP helpt marketingteams de juiste klanten te bereiken, sentiment te meten en content te schrijven die aanspreekt. Agentforce helpt marketeers bijvoorbeeld campagnes te ontwerpen en briefs te schrijven, en biedt een krachtige doelgroepsegmentanalyse dankzij NLP.
• Commerce: NLP helpt bedrijven hun commerce-platforms te verbeteren door de productbehoeften van je doelgroep te begrijpen, trends en feedback bij te houden en gebruikersgedrag te analyseren dat zichtbaar is in reviews op je site of op social media. AI-agents voor fabrikanten en retailers kunnen NLP gebruiken om uitgebreide catalogi met bedrijfsinformatie te verwerken, productomschrijvingen te schrijven, geplaatste klantreviews te begrijpen en alle tekst rondom je product of dienst te optimaliseren.
• Branchespecialisatie: Deze technologie stimuleert vooruitgang in sectoren zoals gezondheidszorg, overheid, media, non-profits en meer. Van betere teamsamenwerking tot snellere oplossingstijden: NLP wordt ingezet om processen efficiënter te maken en betere resultaten voor gebruikers te behalen.

NLP in AI is krachtig, maar brengt ook risico’s met zich mee. AI wordt immers getraind op grote hoeveelheden menselijke data, wat kan leiden tot problemen zoals bias, verkeerde interpretaties en een ongepaste toon.

Bedrijven die NLP gebruiken, krijgen mogelijk te maken met toenemende wet- en regelgeving en maatschappelijke druk om de uitdagingen van AI aan te pakken. Voorlopig ligt de verantwoordelijkheid bij bedrijven zelf om ervoor te zorgen dat NLP geen schade toebrengt aan gebruikers.

Sommige bedrijven nemen deze ethische uitdagingen zeer serieus en bouwen functies in voor schadebescherming en gegevensbeveiliging. Naarmate vooruitstrevende bedrijven steeds meer op NLP vertrouwen, moeten ze ook verantwoordelijk en aanspreekbaar zijn.

Bedrijven moeten transparant zijn over de databronnen voor generative AI en over hoe klantgegevens worden gebruikt en beschermd. Ze moeten ook aandacht besteden aan inclusiviteit en het verminderen van de impact van NLP op het milieu. Salesforce heeft richtlijnen voor verantwoord gebruik van AI vastgesteld, iets waar andere bedrijven die AI omarmen ook over na zouden moeten denken.

Je mag ook nieuwe ontwikkelingen verwachten, zoals realtime vertalingen, sterk vereenvoudigde gebruikersinterfaces en zoekfuncties die steeds flexibeler zijn en beter aansluiten bij de manier waarop mensen praten. Zoals we de afgelopen jaren hebben gezien, evolueert NLP snel en dat tempo zal naar verwachting alleen maar toenemen.

Nu je een beter beeld hebt van wat NLP inhoudt en welke groeiende impact het heeft op bedrijven en hun klanten, ben je klaar om te ontdekken hoe je er zelf gebruik van kunt maken. Lees meer over Agentforce en hoe het je helpt om klanten beter te bereiken en je medewerkers productiever te laten werken.