Wat is natuurlijke taalverwerking (NLP)?

Zoals sciencefiction al lang voorspelde, wordt praten met computers steeds normaler voor ons. De huidige grote taalmodellen (LLM's) en AI-agents zijn een grote stap in die richting. Beide technologieën danken hun taalvaardigheid aan het vakgebied natuurlijke taalverwerking, of NLP. Telkens wanneer u een bericht inspreekt op uw telefoon, een ongestructureerde zoekvraag invoert of AI vraagt een document samen te vatten, komen NLP‑technieken en ‑technologieën in actie. Ze interpreteren wat u zegt en formuleren reacties in het soort taal dat u ook gebruikt voor een praatje met de buurman. Dit is een ontwikkeling die nader onderzoek verdient.

Wat is NLP?

NLP is een tak van kunstmatige intelligentie (AI) die computers in staat stelt menselijke taal te begrijpen, te genereren en te manipuleren. NLP is zowel van toepassing op spraak als geschreven tekst en kan worden gebruikt met alle menselijke talen. Sommige technologieën en methoden voor NLP die al tientallen jaren bestaan, hebben de laatste tijd grote verbeteringen doorgemaakt. De afgelopen jaren is het gebruik van NLP bovendien sterk toegenomen door populaire LLM's, die afhankelijk zijn van NLP-technieken. En doordat LLM’s steeds vaker worden geïntegreerd in complexere werkprocessen, in de vorm van AI-agents, zal het gebruik van NLP in het dagelijks leven alleen maar toenemen.

Definitie en overzicht

De huidige LLM's komen voort uit het wetenschappelijk gebied van computationele taalkunde, of CL, dat de computationele modellering van menselijke taal bestudeert. NLP is een technische discipline die betrekking heeft op het ontwikkelen van computationele methoden die computers helpen menselijke taal te begrijpen, te genereren en te manipuleren. Belangrijke ontwikkelingen in het afgelopen decennium zijn mogelijk gemaakt door machine learning, een tak van AI waarmee systemen worden ontwikkeld die leren op basis van voorbeelden. Door de ontwikkelingen van de afgelopen jaren kan machine learning zeer complexe patronen in grote datasets begrijpen, wat het bij uitstek geschikt maakt voor het leren van de nuances in taal.

Ontwikkelaars die NLP in hun applicaties integreren, maken gebruik van twee hoofdgebieden binnen NLP: één gericht op het begrijpen van taal en één op het genereren van nieuwe antwoorden op vragen. Natuurlijk taalbegrip, of NLU, wordt gebruikt voor taken zoals sentimentanalyse, entiteitsherkenning en het extraheren van belangrijke zinsdelen. Bij dit soort taken moet NLP tekst of spraak analyseren om de inhoud te begrijpen. Natuurlijke taalgeneratie (NLG) genereert vervolgens antwoorden, vertalingen en samenvattingen op basis van het begrepen sentiment en de details in de menselijke taal. Het toenemend aantal LLM's dat beschikbaar is via cloudproviders of opensource-sites, zoals Hugging Face, maakt gebruik van zowel NLU als NLG.

Waarom is NLP belangrijk?

Door steeds beter wordende LLM’s zijn de meer rudimentaire vormen van NLP, die vooral de betekenis van een vraag konden herkennen en daar een standaardantwoord op gaven, getransformeerd tot een flexibele gesprekspartner die is getraind op basis van op petabytes aan algemene data in geavanceerde neurale netwerken. Als gevolg daarvan zijn computers tegenwoordig in staat de structuur en betekenis van menselijke talen te begrijpen, waardoor ontwikkelaars en applicatiegebruikers meer genuanceerde gesprekken met hen kunnen voeren. Dit heeft gevolgen voor bedrijven, analyses, HR, klantenservice, de gezondheidszorg en meer. Nu data en documenten eenvoudig kunnen worden doorzocht en samengevat, zijn ze waardevoller dan ooit. Hier volgen enkele voorbeelden van het gebruik van NLP.

Toepassingen van NLP

NLP is een subgebied van kunstmatige intelligentie en computationele taalkunde gericht op het vermogen van computers om menselijke taal te begrijpen en te interpreteren. NLP biedt talloze toepassingsmogelijkheden. Elk gebruiksscenario dat baat heeft bij machines die tekst kunnen lezen, interpreteren en er betekenis uit kunnen halen, vergelijkbaar met menselijke communicatie, valt binnen het toepassingsbereik van NLP. Voorbeelden:

• Taken automatiseren: chatbots en AI-agents die NLP gebruiken, kunnen steeds complexere taken verwerken binnen een verantwoordelijkheidsgebied, zoals facturatie, data-analyse of cyberbeveiliging. Het resultaat is een nieuw soort efficiëntie. Een AI-agent in een bedrijfsapplicatie kan bijvoorbeeld automatisch relevante informatie extraheren uit de offerte van een leverancier, zoals een gescande PDF, deze indien nodig vertalen en een inkoopaanvraag maken in het systeem. Dit helpt bij het automatiseren van het inkoopproces en kan er bovendien voor zorgen dat de uiteindelijke factuur van de leverancier automatisch wordt gemarkeerd voor controle door een manager als de bedragen afwijken.
• Zoekopdrachten verbeteren: traditionele NLP biedt verschillende technieken om zoekopdrachten met trefwoorden te verbeteren door woorden te herkennen op basis van hun context. Het woord 'carrier' betekent bijvoorbeeld iets anders in een biomedische context dan in een logistieke context. Door het gebruik van meer recente architecturen met vectordatabases kan NLP de semantische betekenis in menselijke taal aanzienlijk beter begrijpen. Bij het proces voor het insluiten van vectoren worden numerieke representaties toegewezen aan woorden, zinnen en volledige documenten. Hierdoor kunnen taken zoals semantische zoekopdrachten, sentimentanalyse en documentvergelijking snel en zeer nauwkeurig worden uitgevoerd. Semantische zoekopdrachten op basis van NLP zijn een essentieel onderdeel van veelvoorkomende services, zoals aanbevelingssystemen van retailplatforms of streamingdiensten voor entertainment.
• Grote documentverzamelingen analyseren en organiseren: dankzij NLP-technieken zoals het bundelen van documenten en onderwerpmodellering kan er eenvoudiger inzicht worden geboden in de diversiteit van de inhoud van grote documentverzamelingen, zoals bedrijfsrapporten, nieuwsartikelen en wetenschappelijke documenten. Meer recentelijk heeft een toenemend aantal insluitingsmodellen geleid tot een nieuw niveau van interactie in menselijke taal met data en documenten. Door gebruik te maken van een RAG-architectuur (Retrieval-Augmented Generation) kunnen NLP-applicaties data in een documentopslag verkennen met behulp van prompts in menselijke taal in plaats van SQL of een andere programmeertaal.
• Social media-analyses leveren: met behulp van NLP kunnen beoordelingen van consumenten en social media-opmerkingen worden geanalyseerd om zo een beter beeld te krijgen van de enorme hoeveelheden informatie. Met stemmingsanalyses worden positieve en negatieve opmerkingen in een stroom van social media-opmerkingen geïdentificeerd en wordt in realtime een directe indicator van het klantsentiment geboden. Dit kan in de toekomst enorme voordelen opleveren, zoals een grotere klanttevredenheid en terugkomende klanten.
• Marktinzichten leveren: NLP kan helpen bij het analyseren van de taal van klanten, zodat een bedrijf beter inzicht krijgt in hun behoeften en de meest effectieve communicatiestrategieën. Met een sentimentanalyse worden bijvoorbeeld de specifieke aspecten of producten op social media gedetecteerd, zoals: “het toetsenbord is goed, maar het scherm is te donker”. Hierdoor wordt direct bruikbare informatie gegeven voor productontwerp en -marketing.
• Inhoud modereren: als uw bedrijf actieve social media-kanalen heeft, kan NLP moderators helpen bij het volgen van en reageren op wat er wordt gezegd. Door de woorden, toon en intentie van opmerkingen te analyseren, kan de kwaliteit en het fatsoen worden bewaakt. Dit kan dienen als een extra controlelaag voor algemene klantbeoordelings- en meldingssystemen.

Hoe NLP werkt

NLP-modellen gebruiken doorgaans neurale netwerken om patronen en representaties te leren op basis van teksttrainingsdata. NLP-modellen kunnen met behulp van grote datasets worden getraind voor het uitvoeren van taken zoals sentimentanalyse, herkenning van benoemde entiteiten, machinevertaling en tekstsamenvatting. Binnen NLP leren grote taalmodellen hoe ze voorspellingen kunnen doen of tekst kunnen genereren op basis van de patronen en functies die uit de invoerdata worden geëxtraheerd.

Het doel van NLP is het overbruggen van de kloof tussen menselijke communicatie en computerbegrip, zodat machines taken kunnen uitvoeren waarvoor natuurlijk taalbegrip is vereist. Hier volgen enkele specifieke gebieden om te overwegen.

• Computationele taalkunde: computationele taalkunde is een vakgebied dat computerwetenschap, kunstmatige intelligentie en taalkunde combineert om AI-modellen te ontwikkelen die verschillende delen van menselijke taal kunnen verwerken. Het resultaat zijn computationele methoden voor het analyseren en manipuleren van tekst en gesproken taal. Computationele taalkunde omvat de studie van syntaxis en grammaticale ontleding, semantische analyse en discoursanalyse. Het toepassen van deze studie leidt tot de NLP-mogelijkheden die worden gebruikt bij machinevertaling, spraakherkenning, sentimentanalyse en taalgeneratie.
• Machine learning in NLP: AI‑modellen leren taalgebaseerde taken uit te voeren door grote trainingsdatasets te analyseren die de basis vormen voor taalbegrip. Als gevolg hiervan is moderne NLP afhankelijk van machine learning (ML). Het resultaat binnen NLP is een machine learning-model waarmee een doeltaak wordt uitgevoerd, zoals sentimentanalyse, entiteitsherkenning of taalgeneratie.
  
  Trainingsdata voor sentimentanalyse bestaan bijvoorbeeld uit zinnen die zijn voorzien van een sentimentlabel, zoals positief, negatief of neutraal. Een machine learning-algoritme leest deze dataset en produceert een model dat zinnen als input neemt en het sentiment ervan weergeeft. Met het resulterende documentclassificatiemodel kan snel worden aangegeven of een document een positieve, neutrale of negatieve houding heeft ten opzichte van het onderwerp, en of het bijvoorbeeld gaat over sport, financiën of politiek. Op dezelfde manier kan een machine learning-model worden getraind om entiteiten in een document te herkennen en te classificeren, zoals namen, plaatsen en datums.
• Deep learning in NLP: deep learning is machine learning waarbij gebruikt wordt gemaakt van diepe neurale netwerkmodellen. Een diep neuraal netwerk heeft meerdere lagen van onderling verbonden knooppunten, of neuronen, waardoor het model zeer complexe patronen kan leren op basis van de trainingsdata. Deep learning in combinatie met grote trainingsdatasets kan de prestaties verbeteren bij NLP‑taken zoals machinevertaling, sentimentanalyse en spraakherkenning.
• Transfer learning: transfer learning, ook wel omschreven als fine-tuning van AI‑modellen, is het aanpassen van een geavanceerd LLM-basismodel aan een specifieke taak met behulp van een kleinere, taakspecifieke dataset. Deze LLM-basismodellen beschikken over een sterk taalbegrip en een brede algemene kennis die kan worden afgestemd op de nuances van een nieuwe taak. Binnen NLP kan een organisatie transfer learning toepassen om de nauwkeurigheid van een AI‑model in een lokaal dialect te verbeteren, of om het geschikt te maken voor een domein met eigen terminologie, zoals de medische wetenschap.

Implementatiestappen voor NLP

Algemene stappen voor het implementeren van NLP zijn onder meer:

1. Tekstdata verzamelen en voorbereiden: verzamel tekstdata uit verschillende bronnen, zoals social media, documenten of webinhoud, en verwerk deze vervolgens tot een indeling die geschikt is voor analyse door machines.

2. Functies en representaties extraheren: zet de voorverwerkte tekst om in een numerieke indeling die machine learning-modellen kunnen begrijpen. De meest geavanceerde technieken zetten woorden en tekstsegmenten om in vectorinsluitingen.

3. Een model selecteren en trainen: kies een geschikt NLP-model op basis van de taak die u wilt uitvoeren, zoals sentimentanalyse of tekstclassificatie, en train het vervolgens op uw voorbereide dataset door hyperparameters aan te passen om de prestaties en nauwkeurigheid te optimaliseren.

4. Uw model evalueren en implementeren: evalueer het NLP-model op nauwkeurigheid, precisie en recall, en beoordeel of het goed blijft presteren bij nieuwe data. Als u tevreden bent, implementeert u het model in een productieomgeving om tekstdata in realistische situaties te verwerken en analyseren.

Belangrijke technieken en taken voor NLP

NLP maakt gebruik van AI om gesproken interacties tussen machines en mensen mogelijk te maken. Hiervoor worden verschillende technieken en taken ingezet.

• Voorverwerkingstechnieken: binnen NLP is het voorbereiden en opschonen van tekstdata altijd een belangrijke eerste stap geweest. Deze technieken omvatten tokenisatie, waarbij onbewerkte tekst zoals een zin of een document wordt opgesplitst in een reeks tokens, bijvoorbeeld woorden of delen van woorden. Tokenisatie is vaak de eerste stap in een NLP-verwerkingspijplijn. Vervolgens worden woorden teruggebracht tot hun stam of basisvorm. Het woord 'heropend' bestaat bijvoorbeeld uit het voorvoegsel 'her', de stam 'open' en het achtervoegsel 'd' voor verleden tijd. En het verwijderen van stopwoorden helpt de prestaties te verbeteren en bespaart verwerkingstijd doordat veelvoorkomende woorden zonder betekenis worden weggefilterd. Dit zijn meestal korte, frequente woorden zoals 'een', 'de' en 'het'.
  
  Aanvullende voorverwerkingsstappen kunnen bestaan uit het verwijderen van leestekens, het verwerken van speciale tekens en het corrigeren van spelfouten. Deze technieken zorgen ervoor dat data in een consistente en bruikbare vorm beschikbaar zijn voor NLP-kerntaken.
• NLP-kerntaken: NLP-kerntaken zijn in de loop der tijd geëvolueerd, maar ze dragen allemaal bij aan het begrijpen van de structuur en betekenis van tekst en worden vaak gecombineerd om zo de meest complexe NLP-systemen te bouwen.
  
  NLP-kerntaken worden gebruikt om menselijke taal te ontleden zodat computers deze taal kunnen herkennen, extraheren en imiteren. Deze taken omvatten POS-tagging (part-of-speech-tagging), waarmee de grammaticale rol van elk woord in een zin wordt bepaald, zoals zelfstandig naamwoord, werkwoord of bijvoeglijk naamwoord. Andere taken zijn syntactische ontleding om te bepalen hoe woorden samen zinsdelen, bijzinnen en volledige zinnen vormen, benoemde entiteitsherkenning, of NER, waarmee personen, organisaties en locaties worden herkend en geclassificeerd, en sentimentanalyse, die de emotionele toon van een tekst bepaalt.
  
  Recentelijk zijn diepe neurale netwerken uitgegroeid tot geavanceerde technologie voor LLM's, waarbij zowel POS-tags als syntactische ontleding zijn vervangen door vectorinsluitingen die een flexibelere en nauwkeurigere manier bieden voor het verwerken van menselijke taal.
• Geavanceerde NLP-taken: LLM’s maken gebruik van geavanceerde NLP‑technieken om natuurlijke en boeiende gesprekken tussen mens en machine mogelijk te maken. Deze methoden kunnen onder meer automatische vertalingen van de ene taal naar de andere omvatten, tekstsamenvatting, waarmee langere passages worden teruggebracht tot beknopte kernpunten, en het beantwoorden van vragen, waarbij informatie wordt geëxtraheerd uit een document en vaak wordt geparafraseerd om specifieke vragen over de tekst te beantwoorden. Voor het genereren van natuurlijke taal, of NLG, zijn vaak geavanceerde modellen, grote datasets en in veel gevallen fine-tuning vereist om taken uit te voeren binnen specifieke domeinen, zoals de medische sector of detailhandel.

NLP in verschillende branches

NLP kan een breed scala aan bedrijfsprocessen vereenvoudigen en automatiseren. Dit geldt voornamelijk voor processen met grote hoeveelheden ongestructureerde tekst, zoals e-mails, enquêtes en social media-gesprekken. Met NLP kunnen bedrijven hun data beter analyseren om de juiste beslissingen te nemen. Hier volgen slechts enkele voorbeelden van praktische NLP-toepassingen.

• Gezondheidszorg: nu gezondheidszorgsystemen in de hele wereld overstappen op elektronische medische dossiers, worden er enorme hoeveelheden ongestructureerde data verzameld. NLP kan medische dossiers analyseren en nieuwe inzichten opleveren, terwijl het zorgverleners in drukke klinische instellingen helpt om dossiers, zoals samenvattingen na een consult, toe te voegen en bij te werken in het elektronische medische dossier zonder te hoeven typen.
• Financiën: in de financiële sector gebruiken handelaren NLP-technologie om automatisch informatie in bedrijfsdocumenten en nieuwsberichten te doorzoeken en zo informatie in te winnen die relevant is voor hun portefeuilles en handelsbeslissingen.
• Klantenservice: veel bedrijven gebruiken virtuele assistenten of chatbots om basale vragen van klanten en informatieverzoeken te helpen beantwoorden en vragen alleen naar mensen door te verwijzen wanneer dat nodig is. Tegenwoordig kunnen veel van deze complexere interacties worden verwerkt door LLM’s die zijn gekoppeld aan RAG‑architecturen.
• Verzekeringen: grote verzekeringsmaatschappijen kunnen NLP gebruiken om documenten en rapporten rond claims door te nemen en direct de juiste dekkingsinformatie te verstrekken.

Uitdagingen en toekomst van NLP

Hoewel het NLP‑domein aanzienlijke vooruitgang heeft geboekt, blijven er belangrijke uitdagingen bestaan. Hier zullen we later dieper op ingaan. Elke dag werken techbedrijven en onderzoekers aan het verbeteren van NLP‑systemen, zodat deze krachtiger en adaptiever worden en beter in staat zijn om menselijke taal te begrijpen en te genereren. Hierdoor zullen er grote stappen worden gezet op bijvoorbeeld het gebied van vertaling, virtuele assistentie en tekstanalyse. Laten we eens kijken naar enkele specifieke uitdagingen en mogelijkheden.

Actuele uitdagingen

Het omgaan met de complexiteit en dubbelzinnigheid van menselijke taal, inclusief het begrijpen van context, sarcasme en nuances in verschillende talen en dialecten, is allesbehalve eenvoudig. NLP-modellen hebben vaak enorme hoeveelheden gelabelde data nodig om te worden getraind. Het maken of verzamelen van deze data kost veel tijd en kan duur zijn.

Met welke andere uitdagingen houden onderzoekers zich bezig?

• Rekenkosten: hoe groter en complexer AI‑modellen worden, hoe hoger de kosten op basis van het aantal rekencycli dat nodig is om taken uit te voeren. Zelfs met recente innovaties op het gebied van reinforcement learning, waardoor de tijd en kosten van trainingsschema's kunnen worden verminderd, blijft het uitvoeren van NLP‑systemen in een productieomgeving vaak prijzig. ML‑engineers onderzoeken efficiëntere architecturen en gebruiken naast reinforcement learning ook technieken zoals model pruning en quantization om de rekenkosten te verlagen.
• Databias: afhankelijk van de datasets waarmee ze zijn getraind, kunnen NLP‑modellen geneigd zijn tekst te genereren die bevooroordeeld is richting een bepaalde groep, simpelweg doordat ze het taalgebruik of dialect uit de trainingsdata nabootsen. Trainers kunnen dit voorkomen door te onderzoeken of een bepaalde demografische groep of context oververtegenwoordigd is in de dataset, zodat ze deze kunnen aanvullen met meer diverse taalvarianten. Eerlijkheidsbewuste algoritmen kunnen u helpen om vooroordelen te detecteren wanneer u uw eigen LLM's traint.
• Interpreteerbaarheid: interpreteerbaarheid in NLP is het vermogen om de uitvoer van het model te begrijpen en verklaren. Dit kan een uitdaging zijn, vooral bij geavanceerde LLM's waarvan de interne werking complex en doorgaans behoorlijk ondoorzichtig is. In situaties waarin het belangrijk is om de redenering van het model te kunnen uitleggen, zoals in de rechtspraak, zorg of bij verzekeringskwesties, is interpreteerbaarheid een must. Hierdoor ontstaan er steeds meer strategieën om de uitvoer van modellen beter uitlegbaar te maken, zoals reinforcement learning, maar ook lineaire regressie, beslisbomen en verschillende technieken voor feature engineering.

Toekomstige trends

De toekomst van NLP richt zich op het verbeteren van taalbegrip en -generatie, terwijl de technologie toegankelijker en waardevoller wordt voor uiteenlopende toepassingen. Onderzoekers werken aan het ontwikkelen van efficiëntere algoritmen, het verbeteren van meertalige mogelijkheden en het creëren van modellen die met minder gelabelde data kunnen leren.

Dit zijn de belangrijkste trends op het gebied van NLP om in de gaten te houden:

• Verbeterde basismodellen: basismodellen zoals Cohere, Llama, BERT en GPT blijven zich ontwikkelen en het aantal beschikbare modellen blijft groeien. Sommige modellen worden steeds geavanceerder en veelzijdiger, terwijl andere modellen zich juist richten op eenvoud en gerichte toepassingen, waardoor ze kunnen worden gebruikt voor een breed scala aan taken met minimale aanvullende training en lagere rekenkosten. Grotere modellen worden steeds veelzijdiger doordat ze multimodale data integreren, zoals tekst, afbeeldingen, video en audio. Houd ook ontwikkelingen in modelarchitectuur en infrastructuur in de gaten, zoals nieuwe stappen in reinforcement learning, om complexiteit en schaalbaarheid te ondersteunen terwijl de kosten beheersbaar blijven.
• Verbeterd begrip en betere generatie: hoewel NLP al tientallen jaren wordt gebruikt, blijft het grote sprongen maken op het gebied van taalbegrip en -generatie dankzij technieken waarmee taalnuances, zoals context, sentiment en intentie, beter kunnen worden vastgelegd. NLP‑systemen zullen steeds beter worden in taken zoals machinevertaling, samenvattingen en natuurlijke gesprekken, zeker nu RAG‑architecturen en kennisgrafieken voor meer context en betrouwbaardere informatie zorgen in applicaties in een echte bedrijfsomgeving.

Verbeter uw NLP met Oracle GenAI

Wist u dat Oracle Cloud Infrastructure (OCI) alles biedt wat u nodig hebt om zelfs de meest geavanceerde NLP-applicaties te upgraden en verbeteren? De generatieve AI-service van OCI biedt bijvoorbeeld eenvoudige integratie met veelzijdige LLM's, zoals het Command-model van Cohere of de open source Llama-serie van Meta, via een gebruiksvriendelijke service. Gebruik deze oplossing om modellen te verfijnen voor een breed scala aan NLP-gebruiksscenario's, zoals ondersteuning bij schrijven, samenvatten, analyseren en chatten.

Voor nog eenvoudigere toegang tot de nieuwste NLP voor uw bedrijf bieden Oracle SaaS-applicaties direct toegang tot AI-resultaten precies waar u ze nodig hebt, zonder de softwareomgeving te verlaten die u dagelijks gebruikt om uw bedrijf te runnen.

Naarmate NLP zich verder ontwikkelt, kan het een grote rol spelen in de manier waarop we omgaan met technologie en enorme hoeveelheden tekstuele informatie verwerken.

Veelgestelde vragen over natuurlijke taalverwerking (NLP)

Hoe kan NLP de klantenservice verbeteren?

NLP kan de klantenservice op verschillende manieren helpen verbeteren. Het kan een constante stroom van gesproken en geschreven vragen van klanten verwerken, waardoor hun problemen sneller kunnen worden opgelost. Hiertoe wordt gebruikgemaakt van geavanceerde LLM’s die de context en subtiele betekenis in klantinteracties begrijpen. Op dezelfde manier kan NLP klantenservicemedewerkers ondersteunen door na een gesprek samenvattingen en actiepunten te bieden.

Wat zijn de voordelen van NLP in bedrijfsanalyses?

NLP maakt waardevolle bedrijfsanalyses toegankelijk voor een bredere groep gebruikers. Voor het verkennen van data hoeven gebruikers geen programmeertaal zoals SQL te gebruiken, maar kunnen ze gesprekken in natuurlijke taal voeren met bijvoorbeeld een AI-agent die data uit de bedrijfsdatabase kan ophalen, compileren en visualiseren.

Hoe helpt NLP om bedrijfsprocessen te automatiseren?

NLP helpt bij het automatiseren van bedrijfsprocessen door taal te begrijpen en te genereren. Een NLP‑applicatie kan bijvoorbeeld een factuur ontvangen, deze verwerken en automatisch het facturatie‑ en afhandelingsproces starten. Hierna hoeft een werknemer alleen nog maar de factuur te controleren en goed te keuren. Zo wordt bij elke factuur tijd en werk bespaard.

Hoe kunnen NLP en AI samen de besluitvorming van bedrijven verbeteren?

NLP is afhankelijk van machine learning en vaak ook van geavanceerde AI-basismodellen. Al deze AI-kracht kan de besluitvorming binnen bedrijven ondersteunen door data‑analyses flexibeler en breder toegankelijk te maken. Een analyseplatform met NLP kan bijvoorbeeld een agent-interface bieden waarmee een gebruiker in natuurlijke taal vragen kan stellen over de bedrijfsdatabase van de organisatie. Hierdoor is de gebruiker niet langer gebonden aan een vooraf geprogrammeerd dashboard en is er meer ruimte om creatief met data om te gaan.