Natuurlijke taalgegevensverwerking (Natural Language Data Processing, NLP) omvat de methoden, algoritmen en technologieën waarmee machines menselijke taal in digitale vorm kunnen begrijpen, analyseren, genereren en manipuleren. Dit vakgebied, op het snijvlak van computationele taalkunde en kunstmatige intelligentie, richt zich op het toegankelijk maken van de nuances van geschreven en gesproken taal voor computers. In tegenstelling tot gestructureerde gegevensverwerking onderscheidt NLP zich door het vermogen om met ambiguïteit, context, ironie en de semantische complexiteit van natuurlijke taal om te gaan.
Toepassingen en praktijkvoorbeelden
NLP is essentieel voor toepassingen zoals spraakassistenten, sentimentanalyse op sociale media, automatische vertaling, tekstgeneratie, automatische samenvatting van documenten en spamdetectie. In de gezondheidszorg wordt het gebruikt voor het analyseren van patiëntendossiers; in de financiële sector voor het extraheren van informatie uit rapporten en nieuws. Chatbots en automatische antwoordsystemen vertrouwen sterk op deze technieken.
Belangrijkste softwaretools, libraries en frameworks
Veelgebruikte tools en libraries voor NLP zijn onder andere: spaCy, NLTK (Natural Language Toolkit), Stanford NLP, AllenNLP, Transformers van Hugging Face en Gensim. Cloudplatforms als Google Cloud Natural Language API, AWS Comprehend en Azure Text Analytics bieden eveneens kant-en-klare oplossingen.
Laatste ontwikkelingen en trends
De nieuwste ontwikkelingen worden aangedreven door grote taalmodellen (LLM) zoals GPT, BERT en T5, die door deep learning ongeëvenaarde prestaties in tekstbegrip en -generatie leveren. Trends zijn onder meer domeinspecifieke modellen (medisch, juridisch), betere meertaligheid en het verkleinen van de ecologische voetafdruk. Ook de integratie van NLP in embedded en mobiele systemen verloopt in snel tempo.