Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Wir alle sind mit Science-Fiction-Filmen aufgewachsen, in denen der Held mit Maschinen und Robotern interagiert, um seine Geliebte aus den Fängen der Bösewichte zu befreien. Ähnlich wie die Trigonometrie in der Mathematik ist die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) größtenteils noch immer ein recht eigenständiger und faszinierender Teilbereich der Datenwissenschaft.
Die Kombination aus KI, Informatik und Computerlinguistik hat dies durch die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ermöglicht. Diese Technik nutzt maschinelle Algorithmen, die sowohl verbaler als auch schriftlicher Kommunikation Bedeutung entnehmen können.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing , NLP) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das Computern hilft, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu verarbeiten. NLP greift auf viele Disziplinen zurück, darunter Informatik und Computerlinguistik, um die Lücke zwischen menschlicher Kommunikation und dem Verständnis von Computern zu schließen.
Lasst uns den Grundlagen der natürlichen Sprachverarbeitung auf den Grund gehen.
Konzepte
Die Verarbeitung natürlicher Sprache basiert auf zwei grundlegenden Konzepten:
- Verarbeitung natürlicher Sprache (NLU)
- Erzeugung natürlicher Sprache (NLG)
Natural Language Understanding (NLU) – Hierbei werden Algorithmen eingesetzt, um menschliche Sprache in berechenbare Merkmale oder Eigenschaften, sogenannte Feature-Vektoren, zu zerlegen. Künstliche Intelligenz (KI) trägt dabei zur Verfeinerung der Erkennung von Aspekten wie Timing, Intention und Stimmung bei. So kann NLU Eingaben in Text- oder Sprachform verstehen. Tatsächlich geht NLU über die einzelnen Wörter hinaus, um die Bedeutung zu erfassen und den Kern der Kommunikation sowie Rechtschreib- und Aussprachefehler zu erkennen. Solche Systeme basieren auf einem vordefinierten Lexikon und einem Satz grammatikalischer Regeln.
Natürliche Sprachgenerierung (NLG) – bezeichnet die Fähigkeit des Computers, Texte zu erzeugen, sei es durch Umwandlung von Daten in Schriftsprache, Übersetzung von Sprache in geschriebenen Text oder Umwandlung von Text in hörbare Sprache. Spracherkennungs- und Sprachsynthese-Systeme nutzen NLG, um kohärente Nachrichten zu erzeugen, basierend auf einem vordefinierten Lexikon und Grammatikregeln.
Die meisten großen Namen in der Technologiebranche haben NLP-Anwendungen eingeführt, darunter Amazon, Microsoft, Google, IBM und viele mehr.
Ansätze in der NLP können in drei Kategorien unterteilt werden:
Regelbasierte Systeme basieren maßgeblich auf der Erstellung domänenspezifischer Regeln, wie beispielsweise regulären Ausdrücken. Sie eignen sich zur Lösung einfacher Probleme wie dem Extrahieren strukturierter Daten aus E-Mails oder Webseiten (unstrukturierte Daten). Aufgrund der Komplexität natürlicher Sprachen stoßen regelbasierte Systeme jedoch beim Modellaufbau an ihre Grenzen.
Klassische Ansätze des maschinellen Lernens werden eingesetzt, um komplexere Probleme zu lösen, die regelbasierte Systeme nur schwer bewältigen können, wie beispielsweise die Spam-Erkennung. Sie basieren auf einem allgemeineren Sprachverständnis, indem sie manuell erstellte Merkmale (z. B. Satzlänge, Wortarten, Häufigkeit bestimmter Wörter) verwenden und diese einem statistischen Modell des maschinellen Lernens zur Verfügung stellen. Dieses Modell lernt verschiedene Muster im Trainingsdatensatz und kann so auch auf unbekannte Daten schließen.
Deep-Learning-Modelle sind der neueste Bestandteil der NLP-Forschung und -Anwendungen; sie generalisieren noch besser als die klassischen Machine-Learning-Ansätze, da sie keine manuell erstellten Merkmale benötigen, da sie automatisch als Merkmalsextraktoren fungieren, was beim Aufbau von End-to-End-Modellen sehr geholfen hat (wenig menschliche Interaktion).
Abgesehen vom Feature Engineering sind die Lernfähigkeiten von Deep-Learning-Algorithmen leistungsfähiger als die von flachen/klassischen ML-Algorithmen, was den Weg für die Erzielung höchster Punktzahlen bei verschiedenen schwierigen NLP-Aufgaben wie der maschinellen Übersetzung ebnete.
Anwendungen
NLP ist ein Bestandteil von KI und wird häufig zur Spracherkennung eingesetzt – etwa für Übersetzung, Sprachverarbeitung, Informationsabfrage und KI selbst. Viele von uns nutzen NLP im Alltag, beispielsweise um Wegbeschreibungen über Smartphones zu erhalten oder automatische Anrufe von Callcentern entgegenzunehmen.
Durch den Einsatz dieser Technologie verbessern Organisationen ihre betriebliche Effizienz und schaffen neue Werte. Zu den meisten Anwendungsbereichen der natürlichen Sprachverarbeitung gehören:
1. Stimmungsanalyse: Diese Methode analysiert Texte, um die Stimmungen hinter Nutzerkonversationen und -nachrichten zu verstehen. Sie wird von Social-Media-Analyseunternehmen eingesetzt, um Markenstrategien und das Konsumverhalten zu untersuchen. Beispielsweise nutzen Hotelketten, Finanzinstitute, Einzelhändler, Transportunternehmen und andere Branchen die Stimmungsanalyse, um die Arbeit ihrer Kundenserviceabteilungen zu optimieren. Mit Textanalyseplattformen wie IBM Watson können Nutzer mithilfe von Natural Language Understanding die Klassifizierung eingehender Kundensupport-Nachrichten nach Polarität, Thema, Aspekt und Priorität automatisieren.
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2. Sprachanalyse und -verarbeitung: Sie dient der Erkennung der menschlichen Stimme und identifiziert den Nutzer automatisch anhand seiner Stimme. Darüber hinaus ermöglicht sie Unternehmen, verbale Befehle in computerbasierte Aktionen umzusetzen. Ein wichtiges Entwicklungsfeld der Sprachanalyse ist der Kundenservice. Durch die Kombination von Big-Data-Techniken mit Sprachanalyse – die eine große Menge an Anrufdaten auswertet – kann ein Unternehmen wichtige Geschäftseinblicke gewinnen.
3. Entitätserkennung: Sie identifiziert Entitäten im Text und klassifiziert sie in verschiedene Kategorien wie Unternehmen, Personen und Produkte. Die Google-Suche ist ein Paradebeispiel für diese Anwendung. Sie unterstützt zahlreiche Anwendungen, beispielsweise die Zeichenerkennung auf Belegen, Rechnungen, Schecks und juristischen Abrechnungsdokumenten.
4. Syntaxanalyse: Sie analysiert die grammatikalische Struktur von Texten und zerlegt diese in Bestandteile, um darin erkennbare Muster zu identifizieren. Zu den häufigsten Aufgaben, auf denen die oben genannten Anwendungen der natürlichen Sprachverarbeitung basieren, gehören die Tokenisierung (Aufteilung von Text in Wörter), das Tagging von Sprache, die Erstellung von Syntaxbäumen (Satzdiagrammen) und die Klassifizierung/Gruppierung verschiedener Entitäten.
5. Automatische Übersetzung und Zusammenfassung: Diese Anwendung ermöglicht es dem Computer, Texte von einer Sprache in eine andere zu übersetzen. Sie wird verwendet, um komplexe Texte in kurze Informationen zusammenzufassen. Mit der automatischen Zusammenfassung lässt sich ein längeres Textdokument einfach zu einer kurzen, präzisen und flüssigen Zusammenfassung zusammenfassen. Der größte Vorteil einer Zusammenfassung ist die verkürzte Lesezeit.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) hat die Sprachbarrieren zwischen Mensch und Maschine überwunden. Die Technologie gewinnt rasant an Bedeutung und birgt enormes Potenzial für die Big-Data- und Analysebranche, in der Daten exponentiell anwachsen. Sie hilft bei der Analyse der stetig wachsenden Menge unstrukturierter Daten wie E-Mails und Sprachanrufe und liefert Erkenntnisse über menschliches Verhalten.
Die aktuellen Ansätze der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) basieren auf maschinellem Lernen (ML). Es wäre interessant, natürliche Sprache so zu nutzen, dass sie nahtlos über die Cloud mit elektronischen Geräten kommuniziert. Dies wird das Wachstum des Internets der Dinge (IoT) beschleunigen und den Weg für eine Ära der Mensch-Maschine-Kommunikation ebnen.
Spracherkennung
Laut Daten von eMarketer nutzen in den USA bis zu 111,8 Millionen Menschen – mehr als ein Drittel der Bevölkerung – mindestens einmal im Monat einen Sprachassistenten. Die Fortschritte in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und der Spracherkennung führen zu immer intelligenteren Lösungen und einem besseren Nutzererlebnis. Je besser die Assistenten die Absichten der Sprecher verstehen, desto präziser werden ihre Antworten auf immer komplexere Fragen.
Ein beeindruckendes Beispiel für Spracherkennung liefert der Film Star Trek (1996), in dem der Computer scheinbar immer in der Lage war, zu erkennen, wer sprach, und zwischen Sprachbefehlen und Gesprächen zwischen Crewmitgliedern zu unterscheiden.
Suchmaschinen
Ein weiteres typisches Beispiel für NLP sind Websuchmaschinen. Gibt man einen Suchbegriff ein, erhält man Vorschläge basierend auf ähnlichen Suchanfragen anderer Nutzer. Dasselbe Prinzip lässt sich auch bei der Suchfunktion von Social-Media-Plattformen beobachten.
NLP nutzt robuste Analyseverfahren, Grammatikregeln und Algorithmen, um die Absicht hinter den Äußerungen von Menschen zu erkennen. Dank der Fortschritte im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung können Maschinen die Pragmatik besser handhaben und den Kontext entschlüsseln, um die Bedeutung einer Aussage besser zu verstehen. Daher ist NLP sowohl für Verbraucher als auch für Unternehmen immer wichtiger geworden.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) hat sich dank der vielfältigen verfügbaren Technologien seit der maschinellen Übersetzung rasant weiterentwickelt. Heute integrieren Familien weltweit virtuelle Assistenten wie Alexa in ihre Haushalte. Laut einer Umfrage besitzen 47,3 Millionen Erwachsene in den USA einen Smart Speaker – eine Plattform, die vollständig auf NLP basiert, indem sie die Befehle der Nutzer entgegennimmt und mithilfe von Algorithmen die Sprache entschlüsselt und entsprechende Antworten formuliert.
Chatbots sind eine weitere Anwendung von NLP, die immer häufiger eingesetzt wird. Sie nutzen NLP-Technologie, um durch die Analyse der in die Textfelder eingegebenen Sprache angemessene Antworten auf Kundenfragen zu formulieren .
Chatbots optimieren nicht nur die Bearbeitung häufig gestellter Fragen, sondern ermöglichen Kunden auch den nahezu sofortigen Zugriff auf neue Informationen oder die Weiterleitung zu relevanten Seiten. Dadurch entsteht ein Mehrwert für beide Seiten der Kommunikation. Ein hervorragendes Beispiel ist Chaplin AI , unterstützt durch Polestar Analytics – die Lösung, mit der Sie Ihre Investition optimal nutzen können.
Chaplin-AI bietet Unternehmen, die sich zu datengetriebenen Organisationen entwickeln möchten, hervorragendes Potenzial zur Verbesserung von Business Intelligence und Analysen. Es trägt nicht nur zu einer höheren Akzeptanzrate bei, sondern unterstützt alle Unternehmen dabei, ihre Datenkompetenz zu stärken und fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Laut einer aktuellen Oracle-Umfrage gaben 80 % der Befragten an, Chatbots bereits für Endkundenprodukte einzusetzen oder deren Einsatz bis 2020 zu planen.
Google hat kürzlich Erweiterungen seiner Cloud AutoML-Plattform angekündigt , darunter NLP und Übersetzung.
Unter den Branchen, die von KI-basierter Kommunikation betroffen sind, ist die Personalbeschaffung aufgrund ihrer inhärenten, menschenzentrierten und kommunikativen Natur besonders anfällig für tiefgreifende Umbrüche. NLP spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Genauigkeit der Kandidatenauswahl aus großen Talentpools. Es unterstützt zudem die Bewerberführung durch Chatbots, vereinfacht die Terminplanung, ermöglicht barrierefreie Stellenbeschreibungen, intuitive Lebenslaufzuordnung und vieles mehr. In einer KI-gesteuerten Welt ist es daher nicht verwunderlich, dass NLP nahezu alle Branchen beeinflusst.
Das Hauptziel der NLP ist es, die Mensch-Maschine-Interaktion so weit zu optimieren, dass die Kommunikation mit einer Maschine genauso einfach wird wie die mit einem Menschen. NLP wird weiterhin unstrukturierte Daten nutzen und sie für Maschinen verständlicher machen.
IDC prognostizierte kürzlich , dass die Menge der von kognitiven Systemen analysierten Daten bis 2025 um das Hundertfache auf 1,4 ZB ansteigen wird. Dies wird Auswirkungen auf Tausende von Branchen und Unternehmen weltweit haben. Robotik, Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, vernetzte Fahrzeuge und Smart Homes sind nur einige der Sektoren, die durch NLP weiterhin Fortschritte erzielen werden.
Durch die Kombination mit Big Data wird die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) eine entscheidende Rolle bei der Gewinnung von Business Intelligence aus Rohdaten spielen. Dazu gehören Produktdaten, Vertriebs- und Marketingdaten, Kundensupportdaten, Markenreputation und Informationen zum aktuellen Talentpool eines Unternehmens. NLP wird somit der Schlüssel für den Wandel vieler etablierter Unternehmen von datengetriebenen zu wissensbasierten Plattformen sein und der Menschheit helfen, schnell die benötigten Erkenntnisse für fundierte Entscheidungen zu gewinnen.
Die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) hat die Art und Weise verändert, wie wir mit Maschinen und Computern interagieren . Was einst mit komplizierten, handgeschriebenen Formeln begann, ist heute ein optimierter Satz von KI-gestützten Algorithmen.
NLP-Technologien werden die treibende Kraft für den Wandel von datengesteuerten zu intelligenten Ansätzen sein, da sie die Kommunikationstechnologie in den kommenden Jahren prägen und verbessern werden.