Natural Language Processing (NLP)

Wat is Natural Language Processing (NLP)?

Natural Language Processing (NLP) is een deel van de artificiële intelligentie dat zich richt op menselijke taal. Een computer leert patronen herkennen in geschreven of gesproken tekst. Zo kan hij woorden, zinnen en bedoelingen beter begrijpen. Het doel is duidelijk. Machines laten werken met taal op een manier die natuurlijk aanvoelt voor mensen.

De term komt vaak terug in tools zoals chatbots, kennisbanken, zoekfuncties en vertaalsoftware. In de praktijk betekent het vooral dat een computer niet alleen kijkt naar losse woorden, maar naar volledige context.

Waarom is Natural Language Processing (NLP) belangrijk?

We maken elke dag enorme hoeveelheden tekst. Denk aan mails, rapporten, klantvragen en sociale media. Zonder NLP zou die tekst voor een computer even betekenisloos zijn als een hoop losse krabbels.

NLP helpt om die tekst om te zetten naar bruikbare informatie. Daardoor kan een bedrijf sneller antwoorden, patronen opsporen of inzichten vinden die anders verborgen blijven.

Voor Belgische KMO’s is dat extra nuttig. Veel processen hangen nog af van manuele interpretatie. NLP kan die taken sneller en consistenter maken.

De basisstappen van NLP

1. Tekst binnenhalen

Eerst moet de tekst leesbaar worden voor de computer. Dat klinkt eenvoudig, maar zelfs kleine details zoals accenten, emoji of dialecten kunnen het lastig maken.

2. Tekst opsplitsen

Vervolgens splitst de computer de tekst in zinnen en woorden. Dat heet tokenisatie. Pas daarna kan hij betekenis zoeken.

3. Woorden herkennen

De computer kijkt welke woorden belangrijk zijn. Hij herkent namen, datums, locaties of productcodes. Dat heet named entity recognition.

4. Betekenis inschatten

Hier wordt het interessant. Het systeem leert verbanden tussen woorden. Het onderscheidt een vraag, klacht of compliment. Dit noemen we intentieherkenning.

5. Actie ondernemen

Op basis van die inschatting geeft het systeem een antwoord, doet een suggestie of vult gegevens aan.

Praktische toepassingen

Snellere klantenservice

Een webshop krijgt dagelijks tientallen berichten. Veel daarvan gaan over leveringen, retouren of facturen. Een NLP-model kan elk bericht lezen en automatisch het juiste onderwerp herkennen. Zo komen dringende berichten sneller bij de juiste persoon.

Slimme zoekfuncties

Veel KMO’s gebruiken SharePoint, Teams of een intern dossierbeheer. Maar medewerkers vinden niet altijd wat ze zoeken. NLP kan die zoekfunctie slimmer maken. Het zoekt niet alleen naar letterlijke woorden, maar naar betekenis.

Automatische samenvattingen

Rapporten, vergadernotities en adviesdocumenten nemen veel tijd in. NLP kan een eerste korte samenvatting maken. Je bespaart tijd, maar je behoudt controle.

Analyse van klantfeedback

Bedrijven verzamelen feedback via reviews, mails en sociale media. NLP kan alle reacties automatisch labelen. Bijvoorbeeld positief, negatief of neutraal. Daarna kun je zien welke thema’s vaak terugkomen.