VERTAALTECH
1. TAALTECHNOLOGIE & GENERATIEVE AI
A. WAT IS TAALTECHNOLOGIE?
Definitie: de ontwikkeling van computermodellen met als doel:
- meer inzicht in mogelijke representaties en processen die rol spelen in natuurlijke taal als systeem,
nnnnnnnnnnnnnnnin taalevolutie, taalrelevatie en taalverwerving en -verwerking
- ontwikkeling v software die talige taken kan oplossen (automatische vertaling/samenvatten/…)
+ doelstellingen
(1) systemen ontwikkelen die ons toelaten om kennis, uitgedrukt in taal, te ontsluiten
Moeten in staat zijn om taal te begrijpen, produceren en vertalen
(2) in onze eigen taal communiceren met computers& informatiesystemen& mensen die andere taal spreken
(3) brug kunnen slaan tss versch. modaliteiten v taalgebruik (tekst, beeld, muziek, …)
COMPUTERTAALKUNDE IN TAAL- EN LETTERKUNDE
= moeilijk wetenschapsgebied
WANT inzicht nodig in taal (toepassing), gecombineerd met technisch kennis
Groot maatschappelijk en economisch belang
Wetenschappelijk belang
Inzicht geven in hoe mensen taal leren en hoe we taalkennis opslaan en gebruiken in het brein
Sterke groei als methode in geesteswetenschappen (digital humanities)
Sinds 2020, UAntwerpen: internationale MA digital text analysis
TERMINOLOGIE
Computertaalkunde/ -linguïstiek
Bestudeert taalverwerking met computermodellen
Taalkundige theorieën testen met computermodellen
Computationele psycholinguïstiek
= modelleren v menselijke taalverwerving en -verwerking met computermodellen
Taal- en spraaktechnologie (TST)
= meestal gewoon taaltechnologie, language engineering
Toepassingen van computertaalkunde
NU: ook in de eindtermen v secundair onderwijs (moderne talen)
Natuurlijke taalverwerking (natural language processing, NLP)
Computertaalkunde als onderdeel vd artificiële intelligentie
B. (WRM) IS HET BELANGRIJK?
Taal is het belangrijkste medium voor: opslag van menselijke kennis EN communicatie (uitwisseling)
Taal- en spraaktechnologie (TST) laat mensen toe:
Gemakkelijker te communiceren met computers (je hoeft bv. niet meer te leren programmeren)
Wereldwijd te communiceren in eigen taal
Kennis te halen uit spraak en tekst bv. automatische samenvatting
Groei van papers is enorm groot geworden DUS tools zijn nodig voor samen te vatten
Foutloos te schrijven
, C. CHATGPT
2022 van het Amerikaanse bedrijf OpenAI
= een Large Language Model, LLM (een groot taalmodel)
Andere voorbeelden: Claude, Llama, NVLM, …
Werkt met een prompt (= de vraag) EN met een tekst waar de vraag over gaat
D. MULTIMODALE TAALTECHNOLOGIE
= een technologie die verschillende modaliteiten, zoals tekst, spraak, beeld en muziek, combineert
voorbeeld: een beschrijving in taal omzetten naar beeld en andersom/ muziek produceren vanuit beschrijving
Zero-shot learning
Taalmodellen = geleerd om vooral tekst te voorspellen <-> MAAR ook andere dingen geleerd, hoe? geen idee
CONLUSIE: het kan niet alleen de tekstfuncties, maar ook andere dingen
SPRAAK NAAR TEKST
Het zijn 2 verschillende verschijningsvormen v dezelfde talige informatie
!! het gaat hier om transformaties en NIET om het begrijpen of produceren v inhoud of betekenis vd tekst
DUS soort ‘voorverwerking’ of ‘naverwerking’ van wat we doen met tekst
GEVAAR: realistische “deep fakes”
= geavanceerde stemvervalsingen, gemaakt met AI en synthetische media
Spraaksynthese = het automatisch omzetten van tekst naar spraak
Geproduceerd met accent en natuurlijke intonatie
Spraakherkenning = automatisch omzetten van spraak naar tekst
Transcriptie van spraak
Onopgelost problemen:
Verschillende mensen die tegelijk praten
Te veel achtergrondlawaai
Low resource languages: beperkte digitale hulpmiddelen
Taal/dialect waarvoor de beschikbaarheid van data voor training vd systemen beperkt is
SPRAAKHERKENNING + VERTALING
= een voorbeeld van de enorme vooruitgang in de taaltechnologie
zoals op YT: w automatisch ondertiteld (spraakherkenning) en vertaald in “real time” (machinevertaling)
VOICE CLONING + (LIP)BEWEGINGEN + VERTALING + SPRAAKSYNTHESE
= op basis van 2 minuten spraak en beeld
BEELD NAAR TEKST
Vb: een foto waar je dan bv. een caption voor kan laten genereren
INPUT? De afbeeldingen
Beelverwerking (via objectherkenning)
OUTPUT? Woorden van de herkende objecten
Tekstverwerkingen (woorden combineren tot zinnen)
OUTPUT 2.0? beschrijving in tekst of “outpainting” (het schilderij groter maken en dus extra bij verzinnen)
Image captioning = een model genereert automatisch een beschrijvende tekst voor een afbeelding, gebaseerd op
wat er te zien is combinatie van objectherkenning en natuurlijke taalverwerking voor tekstgeneratie
1. TAALTECHNOLOGIE & GENERATIEVE AI
A. WAT IS TAALTECHNOLOGIE?
Definitie: de ontwikkeling van computermodellen met als doel:
- meer inzicht in mogelijke representaties en processen die rol spelen in natuurlijke taal als systeem,
nnnnnnnnnnnnnnnin taalevolutie, taalrelevatie en taalverwerving en -verwerking
- ontwikkeling v software die talige taken kan oplossen (automatische vertaling/samenvatten/…)
+ doelstellingen
(1) systemen ontwikkelen die ons toelaten om kennis, uitgedrukt in taal, te ontsluiten
Moeten in staat zijn om taal te begrijpen, produceren en vertalen
(2) in onze eigen taal communiceren met computers& informatiesystemen& mensen die andere taal spreken
(3) brug kunnen slaan tss versch. modaliteiten v taalgebruik (tekst, beeld, muziek, …)
COMPUTERTAALKUNDE IN TAAL- EN LETTERKUNDE
= moeilijk wetenschapsgebied
WANT inzicht nodig in taal (toepassing), gecombineerd met technisch kennis
Groot maatschappelijk en economisch belang
Wetenschappelijk belang
Inzicht geven in hoe mensen taal leren en hoe we taalkennis opslaan en gebruiken in het brein
Sterke groei als methode in geesteswetenschappen (digital humanities)
Sinds 2020, UAntwerpen: internationale MA digital text analysis
TERMINOLOGIE
Computertaalkunde/ -linguïstiek
Bestudeert taalverwerking met computermodellen
Taalkundige theorieën testen met computermodellen
Computationele psycholinguïstiek
= modelleren v menselijke taalverwerving en -verwerking met computermodellen
Taal- en spraaktechnologie (TST)
= meestal gewoon taaltechnologie, language engineering
Toepassingen van computertaalkunde
NU: ook in de eindtermen v secundair onderwijs (moderne talen)
Natuurlijke taalverwerking (natural language processing, NLP)
Computertaalkunde als onderdeel vd artificiële intelligentie
B. (WRM) IS HET BELANGRIJK?
Taal is het belangrijkste medium voor: opslag van menselijke kennis EN communicatie (uitwisseling)
Taal- en spraaktechnologie (TST) laat mensen toe:
Gemakkelijker te communiceren met computers (je hoeft bv. niet meer te leren programmeren)
Wereldwijd te communiceren in eigen taal
Kennis te halen uit spraak en tekst bv. automatische samenvatting
Groei van papers is enorm groot geworden DUS tools zijn nodig voor samen te vatten
Foutloos te schrijven
, C. CHATGPT
2022 van het Amerikaanse bedrijf OpenAI
= een Large Language Model, LLM (een groot taalmodel)
Andere voorbeelden: Claude, Llama, NVLM, …
Werkt met een prompt (= de vraag) EN met een tekst waar de vraag over gaat
D. MULTIMODALE TAALTECHNOLOGIE
= een technologie die verschillende modaliteiten, zoals tekst, spraak, beeld en muziek, combineert
voorbeeld: een beschrijving in taal omzetten naar beeld en andersom/ muziek produceren vanuit beschrijving
Zero-shot learning
Taalmodellen = geleerd om vooral tekst te voorspellen <-> MAAR ook andere dingen geleerd, hoe? geen idee
CONLUSIE: het kan niet alleen de tekstfuncties, maar ook andere dingen
SPRAAK NAAR TEKST
Het zijn 2 verschillende verschijningsvormen v dezelfde talige informatie
!! het gaat hier om transformaties en NIET om het begrijpen of produceren v inhoud of betekenis vd tekst
DUS soort ‘voorverwerking’ of ‘naverwerking’ van wat we doen met tekst
GEVAAR: realistische “deep fakes”
= geavanceerde stemvervalsingen, gemaakt met AI en synthetische media
Spraaksynthese = het automatisch omzetten van tekst naar spraak
Geproduceerd met accent en natuurlijke intonatie
Spraakherkenning = automatisch omzetten van spraak naar tekst
Transcriptie van spraak
Onopgelost problemen:
Verschillende mensen die tegelijk praten
Te veel achtergrondlawaai
Low resource languages: beperkte digitale hulpmiddelen
Taal/dialect waarvoor de beschikbaarheid van data voor training vd systemen beperkt is
SPRAAKHERKENNING + VERTALING
= een voorbeeld van de enorme vooruitgang in de taaltechnologie
zoals op YT: w automatisch ondertiteld (spraakherkenning) en vertaald in “real time” (machinevertaling)
VOICE CLONING + (LIP)BEWEGINGEN + VERTALING + SPRAAKSYNTHESE
= op basis van 2 minuten spraak en beeld
BEELD NAAR TEKST
Vb: een foto waar je dan bv. een caption voor kan laten genereren
INPUT? De afbeeldingen
Beelverwerking (via objectherkenning)
OUTPUT? Woorden van de herkende objecten
Tekstverwerkingen (woorden combineren tot zinnen)
OUTPUT 2.0? beschrijving in tekst of “outpainting” (het schilderij groter maken en dus extra bij verzinnen)
Image captioning = een model genereert automatisch een beschrijvende tekst voor een afbeelding, gebaseerd op
wat er te zien is combinatie van objectherkenning en natuurlijke taalverwerking voor tekstgeneratie