Natural Language Processing bestrijdt handmatige tekst analyse  

NLP combineert statistische technieken met machine learning technieken. Zo wordt het bijvoorbeeld mogelijk om kernwoorden uit een tekst te halen. Hieruit kunnen we belangrijke classificaties maken. TNO zet NLP in zodat we informatie automatischer wijs uit omvangrijke en ongestructureerde tekstuele data kunnen halen. 

TNO maakt automatisch taxonomieën met Natural Language Processing 

Overeenstemmend jargon in een vakgebied bepalen, kost veel tijd. Met jargon kun je processen beter stroomlijnen en standaardiseren, bijvoorbeeld in de vorm van een taxonomie of ontologie. TNO gebruikt NLP om uit een set documenten belangrijke termen te identificeren én hun onderlinge relaties te bepalen. We doen dit door syntactische informatie (zinsconstructie), keyword extractie, web bronnen en semantische embedding methoden met elkaar te combineren. De taxonomie kan vervolgens gebruikt worden als input voor een expertsessie.  

Natural Language Processing relevant voor het voorspellen van trends

Met onze tools kunnen we bij TNO automatisch informatie uit documenten extraheren. Daarnaast kunnen we ook voorspellingen maken, bijvoorbeeld in het foresight domein. Met de Horizon Scanner verkennen en extraheren we relevante websites, blogs en documenten. Hierdoor kunnen we relevante informatie ophalen en trends laten zien. In zo’n trend analyse kunnen we zien dat de term deep learning in het computer vision domein nu veel vaker genoemd wordt dan 10 jaar geleden. Daarnaast kunnen we de documenten automatisch classificeren. Bijvoorbeeld door het te classificeren als een bepaald onderwerp of vakgebied. Verder kunnen we vanuit blogs een sentiment analyse maken en bepalen of termen nu negatiever of positiever worden beschreven.