Hoe de wereld van Text Analytics verandert met de komst van grote taalmodellen

Inmiddels draaien we alweer een tijdje mee in het werkveld van tekst- en documentanalyse, om precies te zijn bijna 10 jaar. 

In deze tijd hebben we de evolutie gezien van eenvoudige woordentelling tot de meest geavanceerde grote taalmodellen (LLM’s). De ontwikkelingen gaan razendsnel en hebben een grote impact op hoe we teksten analyseren en interpreteren. 

In den beginne.. 

Een vroeg voorbeeld van text mining komt uit de 18e eeuw bij de analyse van "The Federalist Papers", waar de auteur van 12 essays onbekend was. In 1964 gebruikten Frederick Mosteller en David Wallace een innovatieve methode waarbij ze handmatig alledaagse woorden telden in essays waarvan de auteur wel bekend was, om zo het schrijfpatroon van de mogelijke auteurs (Hamilton en Madison) te vergelijken. Door te kijken naar de frequentie van simpele woorden zoals "by" en "from" konden ze vaststellen dat Madison waarschijnlijk de auteur was van de betwiste essays - een vroeg voorbeeld van wat we nu kennen als frequentieanalyse in text mining. 

De doorbraak 

In 2013 bracht Tomas Mikolov, destijds werkzaam bij Google, een revolutie teweeg in de natuurlijke taalverwerking (NLP) met de introductie van het Word2Vec-model. Dit model bood een efficiënte manier om woorden om te zetten in numerieke vectoren (word embeddings) die de betekenis van woorden vastlegden. Een opvallend kenmerk was dat het model semantische relaties tussen woorden kon leren op basis van hoe woorden samen voorkwamen in teksten—zonder enige menselijke annotatie. 

Een beroemd voorbeeld hiervan is de wiskundige manipulatie van woorden: 

"koning" - "man" + "vrouw" ≈ "koningin" 

Dit illustreerde dat het model daadwerkelijk betekenisrelaties kon herkennen, wat een enorme doorbraak was in NLP en de weg vrijmaakte voor de ontwikkeling van meer geavanceerde taalmodellen.

Specifiek versus generiek 

De periode na Word2Vec (2013-2017) kenmerkte zich door een interessante tweedeling in de toepassing van taalmodellen. Aanvankelijk trainden organisaties hun eigen specifieke Word2Vec modellen op domeinspecifieke datasets, wat nieuwe mogelijkheden bood voor tekstanalyse. Deze aanpak stelde bijvoorbeeld nieuwsorganisaties in staat om automatisch gerelateerde artikelen te identificeren door de vectorrepresentaties van teksten te vergelijken. De echte verschuiving kwam met de introductie van voorgetrainde modellen zoals die van spaCy, die een kant-en-klare basis boden van taalkennis getraind op enorme tekstcorpora. Dit markeerde een belangrijke overgang van volledig zelfgetrainde modellen naar een hybride aanpak waarbij voorgetrainde modellen werden verfijnd voor specifieke toepassingen - een concept dat later cruciaal zou blijken voor de ontwikkeling van grote taalmodellen 

Grote taalmodellen 

De evolutie van NLP zette door met de ontwikkeling van transformer-gebaseerde modellen, zoals BERT (2018) en GPT (2019). Hoewel Word2Vec een belangrijke eerste stap was, kende het model beperkingen: 

• Beperkt contextbegrip: Word2Vec keek alleen naar losse woorden in een vast venster en hield geen rekening met de bredere context van een zin of document. 
• Geen tekstgeneratie: Het model kon geen coherente teksten genereren, maar slechts relaties tussen woorden berekenen. 

De echte revolutie kwam met de introductie van de transformer-architectuur (2017), die het mogelijk maakte om hele zinnen en zelfs complete documenten te begrijpen en te genereren. Transformers maakten gebruik van het attention-mechanisme, waarmee modellen dynamisch konden bepalen welke woorden in een zin belangrijk waren bij het interpreteren van betekenis. 

Deze technologie vormt nu de kern van grote taalmodellen zoals ChatGPT en Claude, die niet alleen tekst kunnen analyseren, maar ook vloeiend en contextbewust kunnen genereren 

Hybride aanpak: traditionele text mining & LLM’s 

De huidige generatie text analytics combineert traditionele technieken met de kracht van grote taalmodellen. Waar voorheen modellen werden getraind voor specifieke taken zoals tekstclassificatie, clustering en topic modeling, nemen LLM’s deze taken steeds vaker over. Vooral bij tekstannotatie blijken ze bijzonder krachtig: ze kunnen menselijke annotators ondersteunen of zelfs vervangen. 

Toch brengen LLM’s ook nieuwe uitdagingen met zich mee: 

• Gebrek aan expliciete statistische zekerheid – In tegenstelling tot traditionele machine learning-modellen, die waarschijnlijkheden genereren bij classificaties, werken LLM’s meer als een black box. 
• Hallucinaties – LLM’s kunnen soms overtuigend klinkende maar incorrecte informatie genereren, wat risico’s met zich meebrengt in kritische toepassingen zoals medische of juridische analyses. 

Daarom kiezen veel organisaties voor een hybride benadering, waarbij: 

• LLM’s worden ingezet om snel ruwe inzichten en annotaties te genereren, 
• Traditionele text mining-technieken zorgen voor validering en probabilistische zekerheid. 

Conclusie 

De wereld van text analytics is de afgelopen tien jaar drastisch veranderd. Van de vroege frequentieanalyses tot de doorbraak van neurale netwerken en de huidige opmars van grote taalmodellen: we staan midden in een revolutie. 

Hoewel LLM’s indrukwekkende mogelijkheden bieden, is het belangrijk om de beperkingen te erkennen en te werken aan betrouwbare hybride oplossingen. Door slimme combinaties van bestaande technieken en AI-modellen kunnen organisaties het beste uit beide werelden halen en text analytics naar een hoger niveau tillen. 

Bij ilionx blijven we deze ontwikkelingen op de voet volgen en zetten we de nieuwste technieken in om onze klanten te helpen bij het optimaliseren van hun tekstanalyseprocessen.