Inhoud
Taaltechnologie ontrafeld ......................................................................................... 3
1. Wat is taaltechnologie? ................................................................................. 3
2. Waarom is taal zo moeilijk? ........................................................................... 3
2.1 Taalkundige kennis ontrafeld: essentiële bouwstenen ........................... 4
2.2 Pragmatiek en wereldkennis: wijsheid in woorden ................................ 5
3. Hoe leert een computer taal? ........................................................................ 5
3.1 Van regels tot taalbegrip: een regelgebaseerde aanpak ........................ 5
3.2 Een corpus vol kennis: leren uit data .................................................... 6
1. Automatische vertaling .................................................................................. 9
1.1 Geen regels zonder uitzonderingen ...................................................... 9
1.2 Statistische modellen: de kracht van data ............................................. 9
1.3 Netwerken met duizenden verbindingen ............................................... 9
1.4 Verbanden tussen woorden ................................................................ 10
1.5 Van spraak naar spraak ..................................................................... 10
2. Chatbots ..................................................................................................... 10
2.1 Het prille begin: Turning en weizenbaum ............................................... 10
2.2 Patronen of data .................................................................................. 10
2.3 Je chatbot als compagnon de route? ..................................................... 11
3. Automatische tekstgeneratie ....................................................................... 11
3.1 Een generiek taalmodel bouwen........................................................... 11
3.2 Van taalmodel naar tekstgenerator ....................................................... 12
3.3 Taalmodellen straffen en belonen......................................................... 12
3.4 Beperkingen en uitdagingen ................................................................. 13
1. Deugdzaam databeheer ............................................................................. 13
1.1 Onze data als gemeengoed .................................................................. 13
1.2 Virtuele voordelen ............................................................................... 14
1.3 Plan van aanpak .................................................................................. 14
2. Privacybewaking en maatschappelijk welzijn ............................................... 15
2.1 De privacyparadox............................................................................... 15
2.2 Inclusieve taaltechnologie ................................................................... 15
, 2.3 Slim leren, slim werken: kansen met taaltechnologie en AI ..................... 15
3. Rechtvaardigheid en transparantie .............................................................. 16
3.1 Principes en goede bedoelingen ........................................................... 16
3.2 Van goede bedoelingen tot de eerste regelgeving: de Europese AI Act ..... 16
4. Respect voor de bescherming van natuur en milieu ..................................... 17
Artikelen ................................................................................................................ 17
, Taaltechnologie ontrafeld
1. Wat is taaltechnologie?
Taaltechnologie is een discipline binnen artificiële intelligentie, concrete toepassingen die
mensen in staat stellen om te communiceren met computers. Wanneer we over
taaltechnologie spreken of schrijven hanteren we vaak de term natuurlijketaalverwerking:
technologie aanwenden om taal te analyseren of te genereren.
Vier belangrijke deelprocessen van natuurlijketaalverwerking:
1. Spraakherkenning: een stem herkennen en de klanken vervolgens omzetten in
woorden.
2. Tekstinterpretatie: een vraag op een concrete manier begrijpen.
3. Tekstgeneratie: het correcte antwoord op een vraag vinden en dat antwoord
vervolgens omzetten in de juiste woorden.
4. Spraaksynthese: een woordencombinatie omzetten in klanken.
Er wordt nauw samengewerkt tussen natuurlijketaalverwerking en diverse andere AI-
domeinen. Natuurlijketaalverwerking maakt automatische tekstanalyse mogelijk.
Machinelearning: NLP-systemen die ontstaan door het trainen van een algoritme met
behulp van een dataset.
Beknopte geschiedenis:
1938: ontwikkeling van de eerste computer.
1943: uitvinding van de Colossus, de eerste elektronische computer.
1954: 1ste AI-mijlpaal: regelgebaseerde systemen.
1990: 2de AI-mijlpaal: statistische methodes.
1990-2000: 3de AI-mijlpaal: lerende systemen.
2010: 4de AI-mijlpaal: deep learning.
2018: 5de AI-mijlpaal: generatieve modellen.
2. Waarom is taal zo moeilijk?
Het voornaamste struikelblok bij natuurlijketaalverwerking is ambiguïteit of dubbelzinnigheid;
woorden die meer dan één betekenis hebben. Verschillende niveaus:
- Morfologisch niveau: dubbelzinnigheid die ontstaat door verschillende mogelijke
opdelingen van een woord in morfemen. Waardoor het woord meerdere betekenissen
kan hebben.
- Syntactisch niveau: dubbelzinnigheid die ontstaat doordat een zin grammaticaal op
meerdere manieren kan worden geïnterpreteerd.
- Semantisch niveau: dubbelzinnigheid die ontstaat doordat een woord of uitdrukking
meerdere betekenissen heeft.
- Discoursniveau: dubbelzinnigheid die ontstaat doordat de betekenis afhankelijk is
van de bredere context van tekst of gesprek.
Het watervalmodel hanteert vier stappen waarmee we in toenemende complexiteit een
artificieel tekstbegrip kunnen verkrijgen.
Taaltechnologie ontrafeld ......................................................................................... 3
1. Wat is taaltechnologie? ................................................................................. 3
2. Waarom is taal zo moeilijk? ........................................................................... 3
2.1 Taalkundige kennis ontrafeld: essentiële bouwstenen ........................... 4
2.2 Pragmatiek en wereldkennis: wijsheid in woorden ................................ 5
3. Hoe leert een computer taal? ........................................................................ 5
3.1 Van regels tot taalbegrip: een regelgebaseerde aanpak ........................ 5
3.2 Een corpus vol kennis: leren uit data .................................................... 6
1. Automatische vertaling .................................................................................. 9
1.1 Geen regels zonder uitzonderingen ...................................................... 9
1.2 Statistische modellen: de kracht van data ............................................. 9
1.3 Netwerken met duizenden verbindingen ............................................... 9
1.4 Verbanden tussen woorden ................................................................ 10
1.5 Van spraak naar spraak ..................................................................... 10
2. Chatbots ..................................................................................................... 10
2.1 Het prille begin: Turning en weizenbaum ............................................... 10
2.2 Patronen of data .................................................................................. 10
2.3 Je chatbot als compagnon de route? ..................................................... 11
3. Automatische tekstgeneratie ....................................................................... 11
3.1 Een generiek taalmodel bouwen........................................................... 11
3.2 Van taalmodel naar tekstgenerator ....................................................... 12
3.3 Taalmodellen straffen en belonen......................................................... 12
3.4 Beperkingen en uitdagingen ................................................................. 13
1. Deugdzaam databeheer ............................................................................. 13
1.1 Onze data als gemeengoed .................................................................. 13
1.2 Virtuele voordelen ............................................................................... 14
1.3 Plan van aanpak .................................................................................. 14
2. Privacybewaking en maatschappelijk welzijn ............................................... 15
2.1 De privacyparadox............................................................................... 15
2.2 Inclusieve taaltechnologie ................................................................... 15
, 2.3 Slim leren, slim werken: kansen met taaltechnologie en AI ..................... 15
3. Rechtvaardigheid en transparantie .............................................................. 16
3.1 Principes en goede bedoelingen ........................................................... 16
3.2 Van goede bedoelingen tot de eerste regelgeving: de Europese AI Act ..... 16
4. Respect voor de bescherming van natuur en milieu ..................................... 17
Artikelen ................................................................................................................ 17
, Taaltechnologie ontrafeld
1. Wat is taaltechnologie?
Taaltechnologie is een discipline binnen artificiële intelligentie, concrete toepassingen die
mensen in staat stellen om te communiceren met computers. Wanneer we over
taaltechnologie spreken of schrijven hanteren we vaak de term natuurlijketaalverwerking:
technologie aanwenden om taal te analyseren of te genereren.
Vier belangrijke deelprocessen van natuurlijketaalverwerking:
1. Spraakherkenning: een stem herkennen en de klanken vervolgens omzetten in
woorden.
2. Tekstinterpretatie: een vraag op een concrete manier begrijpen.
3. Tekstgeneratie: het correcte antwoord op een vraag vinden en dat antwoord
vervolgens omzetten in de juiste woorden.
4. Spraaksynthese: een woordencombinatie omzetten in klanken.
Er wordt nauw samengewerkt tussen natuurlijketaalverwerking en diverse andere AI-
domeinen. Natuurlijketaalverwerking maakt automatische tekstanalyse mogelijk.
Machinelearning: NLP-systemen die ontstaan door het trainen van een algoritme met
behulp van een dataset.
Beknopte geschiedenis:
1938: ontwikkeling van de eerste computer.
1943: uitvinding van de Colossus, de eerste elektronische computer.
1954: 1ste AI-mijlpaal: regelgebaseerde systemen.
1990: 2de AI-mijlpaal: statistische methodes.
1990-2000: 3de AI-mijlpaal: lerende systemen.
2010: 4de AI-mijlpaal: deep learning.
2018: 5de AI-mijlpaal: generatieve modellen.
2. Waarom is taal zo moeilijk?
Het voornaamste struikelblok bij natuurlijketaalverwerking is ambiguïteit of dubbelzinnigheid;
woorden die meer dan één betekenis hebben. Verschillende niveaus:
- Morfologisch niveau: dubbelzinnigheid die ontstaat door verschillende mogelijke
opdelingen van een woord in morfemen. Waardoor het woord meerdere betekenissen
kan hebben.
- Syntactisch niveau: dubbelzinnigheid die ontstaat doordat een zin grammaticaal op
meerdere manieren kan worden geïnterpreteerd.
- Semantisch niveau: dubbelzinnigheid die ontstaat doordat een woord of uitdrukking
meerdere betekenissen heeft.
- Discoursniveau: dubbelzinnigheid die ontstaat doordat de betekenis afhankelijk is
van de bredere context van tekst of gesprek.
Het watervalmodel hanteert vier stappen waarmee we in toenemende complexiteit een
artificieel tekstbegrip kunnen verkrijgen.
