1. Vertegenwoordiging:

* Cijfers, geen woorden: Computers begrijpen getallen fundamenteel (binaire code). Daarom moet tekst worden omgezet in numerieke representaties. Dit gebeurt via verschillende technieken:

* Tokenisatie: Tekst opsplitsen in afzonderlijke woorden of eenheden (tokens).

* Codering: Het toewijzen van numerieke ID's aan elk token (bijvoorbeeld met behulp van een woordenlijst). Veel voorkomende coderingsmethoden zijn onder meer:

* One-hot-codering: Elk woord wordt weergegeven door een vector waarbij alle elementen nul zijn, behalve het element dat overeenkomt met de ID van het woord.

* Word-insluitingen (Word2Vec, GloVe, FastText): Woorden worden weergegeven als dichte vectoren die semantische relaties vastleggen. Woorden met vergelijkbare betekenissen hebben vectoren die dichter bij elkaar liggen in de vectorruimte.

* Transformer-gebaseerde inbedding (BERT, GPT): Deze modellen leren gecontextualiseerde woordinbedding, wat betekent dat de representatie van een woord verandert op basis van de omringende context.

2. Patroonherkenning:

* Statistische modellering: Computers leren statistische patronen uit enorme hoeveelheden tekstgegevens. Ze identificeren:

* Woordfrequenties: Hoe vaak bepaalde woorden voorkomen.

* Gelijk voorkomende woorden: Welke woorden komen vaak samen voor.

* Grammatische structuren: Hoe woorden in zinnen zijn georganiseerd (syntaxis).

* Machine Learning-algoritmen: Deze algoritmen zijn getraind om specifieke taaltaken uit te voeren:

* Classificatie: Categoriseren van tekst (bijvoorbeeld spamdetectie, sentimentanalyse).

* Sequence-to-sequence-modellen: Talen vertalen, tekst genereren.

* Herkenning van benoemde entiteiten: Identificeren van mensen, organisaties, locaties.

* Tagging van spraakgedeelten: Woorden labelen met hun grammaticale rollen (zelfstandig naamwoord, werkwoord, bijvoeglijk naamwoord, enz.).

3. Niveaus van "Begrip" (gebaseerd op taak):

* Lexicaal niveau: Herkennen van individuele woorden en hun basisbetekenissen. Dit is het meest fundamentele niveau.

* Syntactisch niveau: Analyseren van de grammaticale structuur van zinnen. Parseeralgoritmen helpen computers te begrijpen hoe woorden zich tot elkaar verhouden.

* Semantisch niveau: De betekenis van zinnen en alinea's extraheren. Dit omvat het begrijpen van de relaties tussen woorden en concepten.

* Pragmatisch niveau: Inzicht in de context, intentie en impliciete betekenis achter taal. Dit is het meest uitdagende niveau en vereist een zekere mate van gezond verstand redeneren waar computers moeite mee hebben.

4. Hoe het allemaal samenwerkt (vereenvoudigd voorbeeld:sentimentanalyse):

1. Invoer: "Deze film was geweldig!"

2. Tokenisatie: Opgesplitst in:"Dit", "film", "was", "geweldig", "!"

3. Codering: Elk token wordt geconverteerd naar een numerieke representatie (bijvoorbeeld met behulp van woordinsluitingen).

4. Machine Learning-model (getraind op sentimentgegevens): De gecodeerde zin wordt in een vooraf getraind model ingevoerd.

5. Patroonmatching: Het model identificeert patronen die verband houden met positief sentiment (bijvoorbeeld de aanwezigheid van 'geweldig' en de positieve connotatie van 'film was').

6. Uitvoer: Het model voorspelt een ‘positieve’ sentimentscore.

Belangrijke beperkingen:

* Gebrek aan gezond verstand: Computers worstelen met situaties die kennis uit de echte wereld of logisch redeneren vereisen. Ze kunnen voor de gek worden gehouden door dubbelzinnige of onzinnige uitspraken.

* Contextafhankelijkheid: Hoewel modellen als BERT veel beter zijn in het omgaan met context, begrijpen ze de nuances van menselijke communicatie nog steeds niet volledig.

* Vooroordeel: Taalmodellen worden getraind op enorme datasets, en als die datasets vooroordelen bevatten, zullen de modellen die vooroordelen in hun output weerspiegelen.

* Creativiteit en originaliteit: Hoewel computers tekst kunnen genereren, missen ze de echte creativiteit en originaliteit van menselijke schrijvers. Ze hercombineren meestal bestaande patronen.

Concluderend:computers begrijpen taal niet op dezelfde manier als mensen. Ze gebruiken statistische modellen en algoritmen om taal te verwerken en specifieke taken uit te voeren. Ze zijn uitstekend in patroonherkenning en kunnen worden getraind om indrukwekkende resultaten te bereiken, maar ze missen echt begrip, gezond verstand en bewustzijn.