Natuurlijke taalbegrip (Natural Language Understanding, NLU) is een deelgebied van kunstmatige intelligentie dat zich richt op het interpreteren en analyseren van menselijke taal door computers. Het doel is dat systemen niet alleen de letterlijke betekenis van tekst of spraak begrijpen, maar ook contextuele nuances, intenties, impliciete betekenissen en ambiguïteit die kenmerkend zijn voor natuurlijke taal. In tegenstelling tot eenvoudige tekstherkenning (zoals trefwoordextractie), vereist NLU semantische en pragmatische modellering, waardoor er een "intelligentere" interactie tussen mens en machine mogelijk wordt.
Toepassingen en praktijkvoorbeelden
NLU is essentieel voor toepassingen als chatbots, virtuele assistenten, sentimentanalyse, documentclassificatie, intentiedetectie in klantvragen en automatische antwoordgeneratie. Het wordt ook gebruikt bij automatische vertaling, slimme informatieopzoeking en contentmoderatie.
Bijvoorbeeld: in klantenservice identificeren NLU-systemen nauwkeurig de reden van contact en sturen ze het antwoord aan. In de zorg analyseert men met NLU klinische notities om relevante informatie te extraheren.
Belangrijkste software, bibliotheken en frameworks
Bekende tools zijn spaCy, NLTK, Stanford NLP, Rasa NLU, AllenNLP en de APIs van IBM Watson en Google Cloud Natural Language. Voorgetrainde modellen als BERT, RoBERTa, GPT en T5 zijn standaard geworden voor geavanceerde NLU-oplossingen.
Recente ontwikkelingen en trends
NLU heeft grote sprongen gemaakt met de opkomst van grote taalmodellen (LLM's), die een ongekend niveau van contextbegrip en generalisatie halen. Trends zijn transfer learning, verfijning van meertalige modellen en integratie van externe kennis om bias te verminderen en robuustheid te vergroten. Belangrijke uitdagingen zijn de uitlegbaarheid van modellen en hun aanpassing aan domeinen met weinig gelabelde data.