Winnaar
Startup helpt ministerie met geautomatiseerde tekstanalyse cao’s
Op het ministerie van Sociale Zaken en Werkgelegenheid (SZW) onderzoeken medewerkers wat in Nederlandse cao’s staat. Ze checken bijvoorbeeld hoe wetswijzigingen zijn verwerkt of ze bestuderen de afspraken met het oog op nieuw beleid. Startup DEUS ontwikkelt een toepassing om dit sneller te doen.
De medewerkers van het ministerie, zoals Lot Coenen en Daniella van de Langenberg, doen het onderzoek handmatig. Dit is een arbeidsintensief proces waardoor slechts 100 van de 690 cao’s worden bekeken en het lang duurt voordat de rapportages worden opgeleverd.
Neem de Wet arbeidsmarkt in balans, die sinds 1 januari 2020 de regels rond arbeidscontracten en ontslag heeft veranderd. Coenen: “Hebben sociale partners dat opgepakt in cao’s? Nu lukt het ons 100 cao’s tegen het licht te houden, goed voor ongeveer 85 procent van de werknemers in Nederland. Maar we willen dat zoeken meer automatiseren, zodat we de teksten sneller kunnen scannen en een volledig beeld krijgen, van alle cao’s en niet alleen de grootste.”
In totaal vallen 6 miljoen werknemers onder de 690 cao’s in Nederland. In het huidige programma waarmee het ministerie cao’s doorlicht, moet elke cao apart worden bekeken om de relevante passages eruit te lichten.
Het nieuwe systeem is efficiënter en daardoor kan de hoeveelheid te onderzoeken tekst groeien, zegt Van de Langenberg: “Als je wilt weten hoeveel cao’s zijn aangepast na een bepaalde wetswijziging, dan moet je nu elke overeenkomst apart bekijken. Straks zijn ze allemaal in één keer te doorzoeken en geeft het systeem aan welke passages het meest relevant zijn.” Dat levert tijdwinst op en dat is welkom: “Het doorzoeken van cao’s is niet het leukste onderdeel van mijn werk. Ik heb liever meer tijd voor analyses en visualisaties van de opbrengsten uit dat onderzoek.”
Natural Language Processing
De oplossing is zeer vernieuwend door het gebruik van state-of-the-art voorgetrainde Natural Language Processing (NLP) voor de Nederlandse taal, legt Ron Vrijmoet van DEUS uit: “Door NLP wordt de kwaliteit van de informatie die we met een zoekopdracht uit de documenten halen sterk verbeterd en kunnen we zogenoemde ‘boolean QA-modellen’ gebruiken. Die maken het effectief doorzoeken van enorme hoeveelheden cao’s makkelijker”.
Naast een gebruikelijke zoekmachine ontwikkelt DEUS ook nog een ‘Q&A-module’ (question & answering). In plaats van zoeken op een woord kun je als gebruiker een vraag stellen. Het programma geeft je dan de informatie die je zoekt. Deze module kan gebruikt worden om relevante antwoorden op de vraag uit de cao's te filteren en in volgorde van relevantie terug te presenteren. Bijvoorbeeld: ‘Wat zijn de arbeidstijden op maandag tot en met vrijdag’? De module geeft, afhankelijk van welke cao wordt onderzocht, als antwoord ‘van 6.00 tot 21.00 uur’. Voor dit type vragen is het niet meer nodig om de cao-teksten te doorzoeken.
Het project is deel van een lange termijn innovatietraject, waarbij DEUS de toepassing verbetert. Zo worden de modellen continue getraind en verbeterd op basis van de commentaren en suggesties van gebruikers op de getoonde resultaten.
Machine Learning
Coenen heeft vertrouwen in het nieuwe systeem. Het is nog wel moeilijk om in te schatten of en hoe de toepassing bij het ministerie na SiR Intergov landt: “We hebben alleen losse onderdelen getest, nog niet het product als geheel. Wij zijn daar heel benieuwd naar. Wij zijn ook positief over de toekomstige mogelijkheden om het programma door Machine Learning slimmer te maken. We zien veel potentie.”
Vrijmoet spreekt van een ‘hele goede samenwerking’, die ook DEUS verder op weg helpt: “SiR Intergov is voor ons de eerste stap richting productontwikkeling. Het is niet helemaal kostendekkend, ook van onze kant vraagt het een behoorlijke investering. Maar het helpt wel financiering van het ministerie te hebben. Je kan daarna verder met het product.”
Making 900+ social labour contracts more accessible with natural language processing