Foto door ROMEINSE ODINTSOV
 

Stel je een wereld voor waarin machines kunnen begrijpen wat je zegt en hoe je je voelt; waar je tegen een computer kunt praten, en deze zal reageren; en waar technologie de tekst kan doorzoeken en voor u kan samenvatten. Wacht even. Je hoeft je niets voor te stellen; het is tegenwoordig realiteit, met de adoptie van NLP.

Als subgebied van AI is natuurlijke taalverwerking (NLP) naar voren gekomen als een doorbraak in de technologie, waardoor computers kunnen communiceren met behulp van menselijke taal. Zijn marktomvang werd in 18.9 gewaardeerd op 2023 miljard dollar en zal naar verwachting groeien tot 68 miljard dollar in 2028. Niets is verrassend hieraan, als je kijkt naar de diverse toepassingen van NLP in de moderne wereld, van chatbots tot machinevertalingen en documentanalyse.

In dit bericht bespreken we de transformatieve impact van NLP op het bedrijfsleven, de gebruiksscenario's ervan en praktijkvoorbeelden per branche. We gaan ook kort in op de voordelen van natuurlijke taalverwerking, de uitdagingen ervan en de toekomstige kansen die het ons biedt.

NLP is een combinatie van taalkundige, statistische en machine learning (ML) technieken die de verwerking van enorme hoeveelheden gegevens mogelijk maken. Hierdoor kunnen computers de nuances in de menselijke taal begrijpen, de context begrijpen en er op een zinvolle manier op reageren. Met andere woorden: NLP-algoritmen zijn bedoeld om menselijke communicatie met AI te overbruggen.

Maar dit was niet altijd het geval. De onderstaande infographic behandelt de evolutie van NLP in de loop van de tijd totdat het het huidige potentieel bereikte. De belangrijkste drijvende factoren voor de adoptie van NLP waren verbeteringen in rekenkracht, vooruitgang op het gebied van AI en machinaal leren, en de beschikbaarheid van gegevens. Dit laatste gebeurde grotendeels dankzij de cloud, die voor betere schaalbaarheid en lagere kosten voor gegevensopslag en -verwerking zorgde.

De evolutie van NLP
 

De evolutie van NLP draaide ook om een ​​overgang van op regels gebaseerde systemen naar ML-algoritmen, die de taal kunnen leren ‘begrijpen’. Bij een op regels gebaseerde aanpak codeert een expert elke regel handmatig in NLP. Daarom zijn deze systemen statischer en niet-aanpasbaar in vergelijking met machine learning.

Als we de aard van NLP verder onderzoeken, moeten we de fundamentele doelstellingen ervan vermelden: het begrijpen van en omgaan met de menselijke taal. Daarom maken wij onderscheid tussen:

• Natural Language Understanding (NLU), dat zich bezighoudt met het extraheren van betekenis. Het helpt de complexiteit en nuances van de geschreven en gesproken taal te begrijpen, en gaat om met dubbelzinnigheden en contextuele variaties. NLU is bijvoorbeeld handig om onderscheid te maken tussen accenten of jargon te begrijpen.
• Natural Language Generation (NLG), dat zich bezighoudt met het produceren van mensachtige reacties uit gegevens. Door gebruik te maken van statistische methoden en taalmodellen om grote hoeveelheden gegevens te analyseren, helpt NLG op een gemoedelijke manier te ‘reageren’ op vragen van gebruikers. Het verzorgt ook de samenvatting van teksten, automatische vertaling en het maken van inhoud.

Natuurlijk taalbegrip versus natuurlijke taalgeneratie
 

Nu kunnen we schetsen hoe NLP werkt. In principe zijn er 2 stappen:

1. De tekst transformeren in iets dat een machine kan begrijpen
2. Het analyseren van de tekst om de context en de taal daadwerkelijk te begrijpen en de betekenis eruit te halen

Tegelijkertijd gebeurt er veel onder de motorkap van een natuurlijk taalverwerkingssysteem om de machine in staat te stellen deze twee acties uit te voeren. Laten we eens snel kijken naar de belangrijkste NLP-componenten om te begrijpen hoe het beter werkt:

• Tokenisatie: een tekst opsplitsen in kleinere eenheden zoals woorden of zinsdelen (tokens) om ze in kleinere, beheersbare brokken te verwerken
• Syntaxisanalyse: grammaticale structuren ontleden om syntactische relaties in zinnen goed te begrijpen
• Tagging van spraakgedeelten: Om grammaticale tags (bijv. zelfstandig naamwoord, werkwoord, enz.) toe te wijzen aan woorden in een zin om toe te voegen aan de syntactische analyse
• Semantische analyse: om de betekenis en context achter woorden, zinsdelen en zinnen te achterhalen
• Sentimentanalyse: om het sentiment of de emotie te bepalen die in de tekst wordt uitgedrukt, zoals positief, negatief of neutraal
• Named Entity Recognition (NER): Om entiteiten te identificeren en te categoriseren, dwz namen, organisaties, locaties, enz.
• Statistische en ML-modellen: om gegevensvolumes te verwerken en analyseren. ML-algoritmen met toezicht werken het beste voor taken als tekstclassificatie en sentimentanalyse, terwijl algoritmen zonder toezicht het beste werken voor clustering en onderwerpmodellering.
• Taalmodellen: om de waarschijnlijkheid van woordreeksen in een context te voorspellen. Deze techniek wordt veel gebruikt bij taken voor automatisch aanvullen en taalgeneratie
• Taalvertaalmodellen: om tekst van de ene taal naar de andere te converteren. Geavanceerde modellen, zoals neurale machinevertaling, kunnen de nauwkeurigheid van vertalingen aanzienlijk vergroten.
• Technieken voor het genereren van taal: om mensachtige reacties te genereren op basis van gegevens of een gegeven context. Deze aanpak wordt gebruikt voor chatbots, tekstsamenvattingen, enz.

Door de combinatie en integratie van deze componenten kunnen datawetenschappers krachtige NLP-systemen bouwen en bijdragen aan betere AI-communicatieresultaten.

De verwerking van natuurlijke taal wint in alle sectoren alleen maar aan kracht en er verschijnen elk jaar nieuwe toepassingen. Hieronder bespreken we de meest voorkomende gebruiksscenario's van NLP om meer te ontdekken over uw zakelijke potentieel om de communicatie met NLP te transformeren.

Toptoepassingen van NLP

Conversatie-AI en chatbots

Slimme virtuele assistenten en chatbots zijn het eerste dat in je opkomt als je aan NLP denkt. De hedendaagse NLP-conversatie-AI-systemen zijn geavanceerd genoeg om authentieke en contextueel passende dialogen met gebruikers aan te gaan.

Virtuele assistenten zoals Siri of Alexa worden dagelijks gebruikt en voeren kleine taken uit, zoals het instellen van herinneringen, het maken en ontvangen van telefoongesprekken en het vinden van een parkeerplaats. NLP-gestuurde chatbots dragen bij aan bedrijven door ondersteunende diensten op te schalen en de personalisatie te verbeteren.

Bekijk hieronder de Lyro-chatbot ontwikkeld door Tidio. In tegenstelling tot reguliere chatbots heeft Lyro geen training van ondersteuningsagenten nodig; het bedrijf activeert het en begint meteen te reageren op vragen van gebruikers.

Afbeelding van Tidio

Machine vertaling

Machinevertaling is het op een na meest prominente gebruiksscenario van NLP. Studenten, taalvertalers, toeristen en vele anderen kunnen zich vandaag de dag hun leven niet meer voorstellen zonder Google Translate. En hoewel machinevertaling al lang vóór NLP bestond, heeft het deze naar een nieuw niveau gebracht door:

• Meer nauwkeurigheid en vloeiendheid toevoegen met behulp van transformatoren
• Het bevorderen en faciliteren van real-time taalvertaling
• Het mogelijk maken van contextbewuste vertalingen, waardoor traditionele woord-voor-woord-vertaalmethoden tot het verleden behoorden
• Helpen met contentlokalisatie om rekening te houden met culturele voorkeuren en lokale dialecten

Om het meer illustratief te maken, hier DeepL, een minder bekende concurrent van Google Translate. De tool ondersteunt vertaling in 26 talen om gebruikers te helpen taalbarrières te slechten. Het heeft ook app-integratie en een websitevertaalwidget.

Afbeelding van Deepl

Document Management

NLP beschikt ook over unieke spraak-naar-tekstmogelijkheden die de nauwkeurigheid en efficiëntie van documentatie helpen verbeteren. Als we simplistische gebruiksscenario's zoals het dicteren van tekst in plaats van het typen ervan buiten beschouwing laten, kunnen we ook over het volgende spreken:

• Tekstsamenvatting: Automatische samenvattingen van AI zijn handig wanneer men grote hoeveelheden informatie snel moet verwerken. NLP vat niet simpelweg lange teksten samen; trefwoordextractie en zinsrangschikking stellen NLP in staat een tekst op een samenhangende manier samen te vatten door de belangrijkste punten vast te leggen.
• Informatie-extractie: Naast andere benaderingen in NLP is NER vooral efficiënt voor het geautomatiseerd ophalen van informatie en het ontdekken van kennis. Dit bespaart een onderzoeker aanzienlijk tijd en moeite om niet door een enorme hoeveelheid informatie te bladeren.
• Tekstclassificatie: Als het om grote hoeveelheden tekstgegevens gaat, kan NLP helpen deze te categoriseren. Terwijl de gegevens beter worden georganiseerd, profiteert het bedrijf ook van een verbeterde toegankelijkheid van informatie.

Inhoud genereren

Vanwege het vermogen om de essentie van gebeurtenissen en gegevens te vangen, kan NLP inhoud genereren op basis van de gegeven informatie. Waarschijnlijk heeft iedereen er al van gehoord ChatGPT en hoe het unieke, betekenisvolle inhoud creëert met de juiste aanwijzingen. Modellen als deze kunnen het leven van makers van inhoud gemakkelijker maken door hen te helpen bij het schrijven van productinstructies, posts op sociale media, artikelen, e-mails en andere.

Overweeg een minder mainstream voorbeeld van een tool voor het maken van AI-inhoud dan GPT. OwlyWriter-AI kan uren marketingwerk besparen als het om SMM gaat. Van het maken van ondertitels voor berichten tot het genereren van inhoudsideeën en het schrijven van berichten: de tool helpt professionals op het gebied van sociale media de writer's block te overwinnen en efficiënter te werken.

Afbeelding van Hootsuite

Spraakherkenning

Een andere geweldige toepassing van NLP is spraakherkenning, waarmee machines gesproken taal in geschreven tekst kunnen vertalen. Nogmaals, stemassistenten zoals Siri of Google Assistant zijn in dit geval de meest verhelderende voorbeelden.

Er zijn nog steeds veel andere gebruiksscenario's voor spraakherkenning, zoals transcriptiediensten of spraakgestuurde apparaten. Denk aan de functie waarmee bestuurders auto's veilig en handsfree kunnen besturen. Ook zijn smarthome-apparaten allemaal ontwikkeld op basis van NLP.

Sentiment analyse

Sentimentanalyse, als een van de NLP-technieken, werkt het beste om klantrecensies en gevoelens op sociale media te analyseren om publieke meningen over het product of de dienst te krijgen of trends te volgen.

NLP kan bedrijven bijvoorbeeld helpen bij het analyseren van klantfeedback over de recente productlancering, zodat ze weloverwogen beslissingen kunnen nemen over de klanttevredenheid. Het ondersteunt ook apps voor monitoring van sociale media, zoals Brandwatch. Deze monitoren de inhoud van sociale netwerken zodat bedrijven de publieke opinie en gevoelens ten opzichte van merken kunnen kennen, trends kunnen volgen en de online reputatie kunnen beheren.

Afbeelding door Brandwatch

Search Engine Optimization

Zoekmachines zoals Google gebruiken NLP om de nauwkeurigheid van hun zoekresultaten te verbeteren. Deze aanpak helpt om de gebruikersintentie achter de zoekopdracht beter te begrijpen en deze te matchen met de meest relevante zoekresultaten.

Spamfilters

Nog een gebied dat NLP een revolutie teweeg heeft gebracht, is het spamfilteren. En hier hebben we het niet alleen over e-mail, maar ook over andere toepassingen. Bijvoorbeeld, YouTube gebruikt NLP om spamgegevens in het commentaargedeelte van zijn video's te filteren. Het maakt gebruik van een tool genaamd TubeSpam, die is getraind met behulp van de Naïve Bayes-classifier om spam uit te filteren.

De lijst met NLP-toepassingen is veel langer. We hebben de grootste gebruiksscenario's besproken, maar hebben de kleinere weggelaten, zoals functies voor autocorrectie en automatisch aanvullen, fraudedetectie, enz. Om ons onderzoek vollediger te maken, laten we het hebben over voorbeelden uit de praktijk van hoe NLP industrieën transformeert.

Hoewel NLP met succes in verschillende sectoren wordt geïmplementeerd, ligt het grootste marktaandeel in de technologie, gezondheidszorg, detailhandel, financiële dienstverlening, verzekeringen en marketing. Bekijk elk van deze in detail.

Wereldwijd NLP-marktaandeel per sector

Klantenservice

NLP-gestuurde chatbots en virtuele assistenten hebben de klantenservice voor eens en voor altijd veranderd. Klanten kunnen nu 24/7 ondersteuning krijgen, terwijl agenten profiteren van een lagere werkdruk. Erica – de chatbot gemaakt door Bank of America – biedt financiële ondersteuning en begeleiding aan klanten en helpt bij het navigeren door online bankieren. NLP stelt Erica in staat de voorkeuren en behoeften van gebruikers te leren kennen en gepersonaliseerde aanbevelingen te doen.

Laten we eens kijken naar specifieke voorbeelden van het gebruik van NLP in klantenservice:

• Op NLP gebaseerde stemassistenten om het verzoek van de gebruiker te begrijpen en door te sturen naar de juiste menselijke agent
• Geautomatiseerde chatbots voor eenvoudige taken zoals het beantwoorden van vragen, het controleren van informatie, het plannen van afspraken, enz.
• Gebruik van virtuele assistenten voor handsfree interactie met apparaten en diensten
• Analyse van klantfeedback en sentimentanalyse. Een chatbot kan bijvoorbeeld beginnen met een verontschuldiging als hij te maken heeft met een gefrustreerde klant

E-commerce en detailhandel

De meeste gerenommeerde e-commercewebsites zoals Amazon, eBay of Walmart gebruiken NLP-aangedreven semantisch zoeken, wat de zichtbaarheid van producten en de zoekervaring verbetert. In tegenstelling tot het matchen van trefwoorden is semantisch zoeken intuïtiever en heeft het tot doel de intentie van de gebruiker achter de zoekopdracht te begrijpen.

Naast semantisch zoeken heeft NLP nog andere toepassingen in de detailhandel:

• Klantsentimentanalyse om meer te begrijpen over merkloyaliteit en uiteindelijk het merk te versterken
• Conversationele handel met stemassistenten
• Gepersonaliseerde productaanbevelingen

Onderwijs

Op het gebied van onderwijs kent NLP de meest creatieve use cases. Een goed voorbeeld is het cursusaanbevelingssysteem van Coursera, waarmee gebruikers de beste cursussen kunnen vinden op basis van hun interesses. Denk ook eens aan het populaire Grammarly, een op NLP gebaseerde oplossing die uw schrijven duidelijk en foutloos maakt.

Andere voorbeelden van NLP in het onderwijs omvatten, maar zijn niet beperkt tot:

• Intelligente leersystemen
• Genereren van examenvragen op basis van studieboeken of ander trainingsmateriaal
• Geautomatiseerde beoordeling en feedbackanalyse
• Software voor plagiaatdetectie
• Adaptief leren en gepersonaliseerde instructie en feedback aan studenten

Financiën en bankieren

Heeft u ooit een telefoontje gekregen van de bank met vragen over verdachte activiteiten op uw rekening? Deze oproepen worden meestal veroorzaakt door NLP. Fraudedetectie is een van de grootste toepassingen van NLP in de financiële wereld. Ooit hielp Mastercard Decision Intelligence, dat speciaal was ontwikkeld om frauduleuze activiteiten te signaleren, het bedrijf daarbij fraude met 50% verminderen. Controleer zelf het oplossingspotentieel:

https://mastercard-a.akamaihd.net/global-risk/videos/DecisionIntelligenceExternalVideoGLOBALJul19.mp4

Alt-tag: Mastercard Decision Intelligence

Twee andere manieren waarop NLP in de financiële sector wordt gebruikt, zijn onder meer:

• Sentimentanalyse op verschillende tekstgegevens, zoals financiële rapporten, berichten op sociale media en nieuwsartikelen, om aandelenkoersen en marktschommelingen te voorspellen en zo handelaren en beleggers te helpen beter geïnformeerde beslissingen te nemen
• Gegevensextractie uit financiële rapporten en documenten, evenals samenvatting van financieel nieuws voor snelle updates

Gezondheidszorg

NLP-technologie is nuttig voor medische zorgverleners bij het samenvatten en categoriseren van klinische aantekeningen en patiëntinformatie. Op deze manier hebben ze sneller toegang tot gegevens en kunnen ze de documentatie overzichtelijk houden. Elektronische patiëntendossiers werden vooral mogelijk dankzij natuurlijke taalverwerking.

Ook kan NLP helpen bij transcriptie, waardoor artsen aantekeningen kunnen dicteren en handmatige gegevensinvoer tot een minimum kunnen beperken. Klinische NLP-systemen kunnen helpen bij diagnoses, het opstellen van behandelplannen en gepersonaliseerde therapie-aanbevelingen. Merative LP gebruikt bijvoorbeeld NLP-algoritmen voor de ontwikkeling van behandelplannen voor kankerpatiënten.

Verzekering

Net als in de financiële wereld wordt NLP in verzekeringen gebruikt om frauduleuze claims te identificeren. Door verschillende soorten gegevens te analyseren, zoals klantprofielen, communicatie en sociale netwerken, detecteert NLP indicatoren van fraude en verzendt deze claims voor verdere inspectie. De Turkse verzekeringsmaatschappij verbeterde de ROI met 210% nadat ze waren overgestapt op het op ML gebaseerde fraudedetectiesysteem.

Hoe een ML-fraudedetectiesysteem werkt
 

Verzekeringsbedrijven kunnen ook profiteren van NLP door trends in de sector te volgen met behulp van tekstmining en marktinformatie. Zo krijgen bedrijven inzicht in hoe de concurrenten het doen en nemen ze meer datagedreven beslissingen.

Wet

In de juridische sector is NLP het nuttigst als het gaat om het werken met documenten. Juridische professionals kunnen deze technologie gebruiken bij het beoordelen en analyseren van contracten, het samenvatten van teksten, het analyseren van uitkomsten van zaken, enz. NLP-algoritmen helpen advocaten en juristen bij het scannen van een groot aantal juridische teksten om specifieke data, voorwaarden of clausules te vinden.

Luminance gebruikt NLP om de efficiëntie van due diligence en contractbeoordeling te vergroten. In tegenstelling tot de meer generalistische GPT is het model getraind op meer dan 150 miljoen juridische documenten en geverifieerd door experts uit de sector. Het bedrijf belooft gebruikers tot 90% tijdsbesparing via geautomatiseerde contractverwerking.

Daarnaast passen juridische professionals NLP toe bij het toezicht op de naleving van de regelgeving, de analyse van surveillancetranscripties en juridisch onderzoek.

Productie en toeleveringsketen

Zoals overal werkt NLP in de productie- en toeleveringsketen het beste om gegevens georganiseerd te houden en de communicatie te stroomlijnen. Het kan bijvoorbeeld helpen bij het analyseren en doorzoeken van volumes verzenddocumenten en het oplossen van logistieke uitdagingen.

Chatbots kunnen nuttig zijn om sneller te reageren op vragen van klanten of leveranciers. Tesla heeft al lang geleden chatbots ingebouwd om uitzonderlijke klantervaringen te bieden. Deze plannen testritten en beantwoorden eenvoudige vragen over Tesla-auto's.

Door chatbots te integreren met de ERP- of andere oudere systemen van de fabrikant, kunnen chatbots ook helpen om informatie op één plek te houden en de samenwerking tussen afdelingen te verbeteren.

Marketing

Zoals gezegd wordt sentimentanalyse veel gebruikt in marketing om de mening van klanten over merken te begrijpen. Dit helpt om gepersonaliseerde producten of diensten aan klanten voor te stellen en de besluitvorming te versterken. McDonald's gebruikt bijvoorbeeld NLP om klachten van klanten op sociale media te monitoren en medewerkers te trainen om correct op deze klachten te reageren.

Met de hulp van NER wordt NLP ook gebruikt om trending topics en klantinzichten te identificeren om deze verder te gebruiken in verkoopmateriaal of productontwerpverbeteringen.

Werving

Bij rekrutering wordt NLP gebruikt voor het screenen van sollicitanten om de nauwkeurigheid en snelheid te verbeteren. Een door Intelliarts ontwikkeld B2B-jobsourcingplatform kan bijvoorbeeld kandidaatprofielen op vacaturesites en sociale mediasites zoals LinkedIn matchen met functiebeschrijvingen. Bovendien houdt de oplossing zich aan de principes van diversiteit, gelijkheid en inclusie (DEI). Op weg naar buiten krijgt de klant gestroomlijnde kandidatenwerving, maar met de DEI-vereisten zoals bedoeld.

B2B-platform voor het sourcen van banen

Ondanks de toenemende populariteit van NLP in industrieën en de vooruitgang ervan, bestaan ​​er nog steeds enkele uitdagingen op weg naar integratie in bestaande systemen. Hier zijn zowel de uitdagingen als de mogelijke oplossingen ervoor:

Uitdagingen versus oplossingen voor NLP

NLP blijft zich ontwikkelen en er komen nieuwe oplossingen naar voren om de bovenstaande uitdagingen aan te pakken. Tegelijkertijd verschijnen er nieuwe toepassingen en trends in NLP-onderzoek. Laten we eens kijken naar de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van NLP en hoe deze de interacties tussen mens en AI nog verder kunnen revolutioneren:

• Pre-training en transferleren: Voorgetrainde modellen zoals GPT-3 of T5 zijn tegenwoordig een van de belangrijkste ontwikkelingen in NLP. En deze trend blijft zeker aanhouden dankzij de efficiënte resultaten ervan, evenals de mogelijkheid om leren over te dragen om kennis die is geleerd van de ene taak aan te passen aan andere taken en domeinen.
• Multimodale NLP: NLP gaat eindelijk verder dan tekst, en onderzoekers proberen de mogelijkheden ervan in spraak, video's en afbeeldingen. Multimodaliteit vindt zijn toepassingen op verschillende gebieden, van video-ondertiteling tot autonome voertuigen tot nauwkeurigere sentimentanalyses.
• Conversationele AI: De multimodaliteit van NLP komt ook tot uiting in de vooruitgang van conversationele AI, die tot doel heeft de interactie tussen mens en AI natuurlijker en intuïtiever te maken. Stemassistenten voor slimme huizen zijn momenteel waarschijnlijk het meest interessant voor onderzoekers.
• Meertalige NLP: Meertalige en meertalige NLP interesseren onderzoekers vanwege de mogelijkheden om de mondiale communicatie te verbeteren, de toegang tot informatie en de culturele diversiteit te vergroten.
• Verklaarbare en betrouwbare AI: De vraag naar verklaarbare en betrouwbare AI verwijst naar het versterken van het vertrouwen, de verantwoordelijkheid en de verantwoordelijkheid van gebruikers in NLP. Dit is vooral relevant voor gevoelige domeinen zoals gezondheidszorg, onderwijs en recht.
• Ethische en verantwoordelijke AI: Onderzoekers streven er ook naar om vooroordelen, eerlijkheid en ethische zorgen in NLP aan te pakken om meer verantwoorde AI-toepassingen te creëren. Een goed voorbeeld hiervan is deepfake-detectie om door AI gemanipuleerde video- en audio-informatie te identificeren en te markeren.

Gebieden van lopend onderzoek naar NLP

Het concept van NLP heeft een revolutie teweeggebracht in de mens-machine-interacties, waardoor de manier waarop toegang wordt verkregen tot informatie en communicatie opnieuw wordt vormgegeven. Door de integratie van AI met deep learning hebben computers het vermogen gekregen om teksten te lezen, spraak te interpreteren, gesprekken te analyseren, gevoelens te bepalen en nog veel meer, wat de kracht van NLP bewijst bij het extraheren van waardevolle inzichten uit gegevens.

We zien tegenwoordig eindeloze mogelijkheden van NLP, variërend van chatbots en virtuele assistenten tot sentimentanalyse tot taalvertaling. Deze hebben al veel industrieën getransformeerd en de gebruikerservaring verbeterd. Maar voortdurend onderzoek en ontwikkeling op het gebied van NLP beloven een nog mooiere toekomst, gekenmerkt door meer vooruitgang en trends. Dit heeft het potentieel om de communicatie naadlozer en inclusiever te maken dan ooit tevoren.

Olena Zherebetska is een contentschrijver bij Intelligente kunsten, schrijvend over het laatste nieuws en innovaties op het gebied van data science en ML. Ze heeft 7 jaar schrijfervaring en gaat graag dieper in op het onderzoeken van technische onderwerpen.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.kdnuggets.com/natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai