Verarbeitung natürlicher Sprache: Was ist das und warum ist es wichtig?

Möchten Sie das Potenzial der Verarbeitung natürlicher Sprache in Ihrem Unternehmen oder Ihrem nächsten Projekt erschließen? Hier finden Sie alle Informationen und Ressourcen, die Sie für den Einstieg benötigen.

Die Fähigkeit, menschliche Sprachen zu verarbeiten und zu generieren, verleiht jedem Computer die Macht, mehr als nur eine Maschine zu sein – denn sie beseitigt Barrieren, vereinfacht die Mensch-Computer-Interaktionen, bietet zahlreiche Möglichkeiten für neue Computersysteme und steigert die Produktivität.

In diesem Blogbeitrag wird die Verarbeitung natürlicher Sprache untersucht, um zu verstehen, welchen Nutzen sie für Sie und Ihr Unternehmen haben könnte.

Was ist die Verarbeitung natürlicher Sprache?

Natural Language Processing, auch NLP genannt, ist ein Teilgebiet der Informatik und Linguistik. Ziel ist es, Computern die Fähigkeit zu geben, menschliche Sprachen zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen.

Sprache ist der Kern menschlicher Interaktionen und NLP ist die Brücke, die Menschen auf natürlichste Weise mit Computern verbindet, auch durch Text, Sprache und sogar Gebärdensprache.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache reicht bis in die frühen 1950er Jahre zurück Georgetown-IBM-Experiment im Jahr 1954, das automatisch über 60 russische Sätze ins Englische übersetzte. Die Entwicklungen setzten sich bis in die spätere Hälfte des Jahrhunderts fort, aber die meisten dieser Systeme verwendeten handgeschriebene Regeln.

Ab Ende der 1980er Jahre jedoch Statistisches NLP entstand aus der immer größeren und günstigeren Rechenleistung. Es wurden statistische Modelle und Techniken des maschinellen Lernens eingesetzt, z paralleler Korpus um Muster, Beziehungen und Wahrscheinlichkeiten aus großen Datensätzen zu entdecken. Zu Beginn der 2000er-Jahre waren neuronale Netze aufgrund ihrer weitaus besseren Leistung jedoch die bevorzugten maschinellen Methoden.

Heutzutage werden verschiedene Arten neuronaler Netze für die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet. Sie beinhalten:

  • Transformatormodelle
  • BERT (Bidirektionale Encoder-Darstellungen von Transformatoren)
  • CNN (Faltungs-Neuronale Netze)
  • RNNs (Recurrent Neural Networks)
  • LSTMs-Netzwerke (Long Short-Term Memory).

Die Modelle wenden verschiedene Aufgaben und Unteraufgaben auf die Eingabedaten an, um erforderliche Ausgaben wie Textgenerierung, Sprachverständnis, Spracherkennung, Übersetzung usw. zu erzeugen.

Warum ist NLP wichtig?

Die Anwendungsmöglichkeiten von NLP sind vielfältig und entwickeln sich ständig weiter. Dies macht es zu einer wichtigen Technologie für viele Branchen und Anwendungen. Hier ein paar Beispiele:

  • Maschinenübersetzung: NLP wird eingesetzt, um mit erstaunlicher Präzision und grammatikalischer Integrität von einer Sprache in eine andere zu übersetzen.
  • Virtuelle Assistenten: Von der Bereitstellung von Kundenservice über die Beantwortung einer Vielzahl von Fragen bis hin zum Angebot von Begleitung und der Ausführung von Aufgaben über Sprachbefehle trägt NLP dazu bei, die Produktivität der Arbeitnehmer zu steigern und die Lebensqualität vieler Menschen zu verbessern.
  • Textanalyse und Zusammenfassungen: NLP erleichtert das Extrahieren wichtiger Informationen aus großen Dokumenten mit beeindruckender Geschwindigkeit. Es hilft, Dokumente, Texte, E-Mails oder Webseiten schneller zusammenzufassen, als es ein Mensch kann.
  • Stimmungsanalyse: Durch das Verständnis der in einem Text oder Dokument ausgedrückten Emotionen und Meinungen können Unternehmen wertvolle Informationen für Marktforschung, Social-Media-Überwachung und zukünftige Marketingkampagnen gewinnen.

So funktioniert die Verarbeitung natürlicher Sprache

Die Verarbeitung natürlicher Sprache konzentriert sich darauf, Computer in die Lage zu versetzen, menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren, indem die Leistungsfähigkeit der Linguistik und der Informatik mithilfe verschiedener Techniken kombiniert wird, die von regelbasierten Ansätzen, die auf vordefinierten Regeln basieren, bis hin zu statistischen Modellen reichen können, die ihre Muster aus gekennzeichneten Trainingsdaten lernen und die moderneren Deep-Learning-Modelle, die neuronale Netze nutzen, um noch komplexere Muster aus Texten zu identifizieren und zu kategorisieren.

Während sich die NLP-Implementierungen verschiedener Systeme unterscheiden, sieht ein allgemeiner Prozess mit unterschiedlichen Schritten wie folgt aus:

  • Textvorverarbeitung: Dies ist die Anfangsphase, bevor mit allen anderen Arbeiten begonnen werden kann. Zunächst wird der Textkörper in einzelne Wörter oder kleinere Einheiten wie Phrasen, sogenannte Token, zerlegt. Dieser Prozess selbst wird Tokenisierung genannt und hilft bei der effektiven Organisation und Verarbeitung. Zu den weiteren Vorverarbeitungsaufgaben gehört die Kleinschreibung, bei der der gesamte Text aus Gründen der Einheitlichkeit in Kleinbuchstaben umgewandelt wird und Stoppwörter entfernt werden, die wenig zur Bedeutung beitragen.
  • Part-of-Speech-Tagging: Dieser Schritt beinhaltet die Zuweisung grammatikalischer Tags zu jedem der in Schritt 1 oben abgeleiteten Token. Zu den grammatikalischen Tags gehören Substantive, Verben, Adjektive und Adverbien. Dieser Schritt hilft beim Verständnis der syntaktischen Struktur des Eingabetextes.
  • Anerkennung benannter Entitäten (NER): Eine benannte Entität umfasst Dinge wie die Namen von Personen oder Orten, die Adresse einer Organisation, das Modell eines Autos usw. Dieser Schritt beinhaltet die Identifizierung und Kategorisierung der genannten Entitäten im Text. Ziel ist es, möglicherweise wichtige Informationen zu extrahieren, die zum besseren Verständnis des Textes beitragen.
  • Parsing und Syntaxanalyse: Hier analysieren Sie die grammatikalische Struktur von Sätzen im Text, um zu versuchen, die Beziehungen zwischen Wörtern und Phrasen zu verstehen. Ziel dieses Schrittes ist es, die Bedeutung und den Kontext des Textes zu verstehen.
  • Stimmungsanalyse: Mit der Stimmungsanalyse möchten Sie die im Text ausgedrückte(n) Idee(n) erfassen. Gefühle können positiv, negativ oder neutral sein und helfen dabei, ein besseres Bild der allgemeinen Einstellung oder Meinungen zu einem bestimmten Thema zu zeichnen.
  • Sprachmodellierung: Dieser Prozess umfasst die Erstellung statistischer oder maschineller Lernmodelle, die die Muster und Beziehungen in Sprachdaten erfassen. Diese Modelle ermöglichen Aufgaben wie Sprachgenerierung, maschinelle Übersetzung oder Textzusammenfassung.
  • Ausgabeerzeugung: Der letzte Teil ist die Generierung einer Ausgabe für den Benutzer. Dies ist für Aufgaben wie Sprachübersetzung und Textzusammenfassung erforderlich.

Weitere Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache

Abgesehen von den oben aufgeführten Prozessschritten werden bei der Verarbeitung natürlicher Sprache häufig viele andere Aufgaben eingesetzt, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Hier sind einige der beliebtesten.

  • OCR: OCR steht für Optical Character Recognition und ist eine Technologie, die zur Umwandlung von Bildern in digitale Daten verwendet wird. Wenn Sie beispielsweise eine Rechnung oder Quittung scannen müssen, um die darin enthaltenen Zahlen zu extrahieren und in der Datenbank Ihres Unternehmens zu speichern, verwenden Sie ein Softwareprogramm mit OCR-Funktion. Allerdings hat die OCR-Technologie ihre Grenzen, beispielsweise hinsichtlich der Wortgenauigkeit, des Kontexts und des semantischen Verständnisses. Aber mit der Hinzufügung von NLP können OCR-Programme bessere Ergebnisse mit mehr Kontextverständnis, umsetzbaren Erkenntnissen, verbesserter Genauigkeit und Kategorisierungen liefern.
  • Spracherkennung: Von digitalen Transkriptionsdiensten bis hin zu Sprachassistenten und sprachaktivierten Geräten – die Einsatzmöglichkeiten der Spracherkennung sind vielfältig. Allerdings ist die einfache Erkennung von Audiosprache ohne die zusätzlichen Informationen aus der Kontext- und Sentimentanalyse kaum sinnvoll. Darüber hinaus macht NLP die Spracherkennungstechnologie sehr nützlich, indem es eine Textausgabe aus Audioeingängen bereitstellt, die zur Steigerung der Produktivität weiter in andere Maschinen eingespeist werden kann.
  • Text-to-Speech: Die Umwandlung von geschriebenem Text in hörbare Sprache, die häufig verwendet wird, um Chatbots und virtuellen Assistenten eine menschenähnliche hörbare Stimme zu verleihen. Obwohl die anfänglichen Implementierungen monotone Stimmen hatten, waren sie moderner Text zu Sprache Systeme wie elflabs sind so gut geworden, dass man ihre Ausgabe kaum noch von einer Originalstimme unterscheiden kann.
  • Natürliches Verständnis der Sprache: Hierbei handelt es sich um den Prozess, einen Datensatz sinnvoll zu verstehen. Das Verständnis natürlicher Sprache umfasst jede Aufgabe, die das Verständnis und die Interpretation des Textes verbessern kann, von der Erkennung benannter Entitäten über Syntax- und Grammatikanalyse, semantische Analyse bis hin zu verschiedenen Algorithmen für maschinelles Lernen.
  • Generierung natürlicher Sprachen: Eine der bekanntesten Aufgaben. Hier werden Daten in Worte umgewandelt, die jeder Mensch verstehen kann, indem er entweder eine Geschichte erzählt oder Dinge erklärt. Dies nutzen Chatbots, um interessante Gespräche zu generieren. Eine andere Art der Generierung natürlicher Sprache ist die Text-zu-Text-Generierung, bei der ein Eingabetext in einen völlig anderen Text umgewandelt wird. Diese Methode findet sich in Zusammenfassungen, Übersetzungen und Umformulierungs-Bots.
  • Anerkennung benannter Entitäten: NER oder Named Entity Recognition ist eine Teilaufgabe der Informationsextraktion, die die Identifizierung und Klassifizierung von Elementen oder Entitäten in zuvor definierte Kategorien umfasst. Daher hilft NER der Maschine, bestimmte Entitäten wie eine Person, ein Auto oder einen Ort aus einem Text oder Dokument zu erkennen und so die Extraktion aussagekräftiger Informationen zu verbessern.
  • Stimmungsanalyse: Dies ist ein weiteres Teilgebiet der Verarbeitung natürlicher Sprache, das versucht, Emotionen und persönliche Meinungen aus Textdaten zu extrahieren und zu verstehen. Diese Fähigkeit ermöglicht es Maschinen, die Komplexität der menschlichen Kommunikation besser zu bewältigen, indem sie Gefühle wie Sarkasmus, kulturelle Unterschiede sowie positive, negative und neutrale Gefühle messen. Unternehmen nutzen es für Marktforschung, Markenüberwachung, Kundenbetreuung und Social-Media-Analyse.
  • Toxizitätsklassifizierung: Wenn Sie Hassreden in einem Forum oder in sozialen Medien posten und der Moderator-Bot sie automatisch markiert, sind Sie von einem KI-Modell zur Toxizitätsklassifizierung erwischt worden. Diese Systeme werden mit maschinellem Lernen und verschiedenen Algorithmen mithilfe von NLP trainiert, um schädliche Inhalte wie Beleidigungen, Drohungen und Hassreden in Textdaten automatisch zu identifizieren und zu klassifizieren.
  • Zusammenfassung: NLP ermöglicht es KI-Modellen, große Informationsmengen schnell zu lesen, wofür ein Mensch viel mehr Zeit benötigt hätte. Identifizieren Sie dann die wichtigsten Teile dieses Textes und präsentieren Sie ihn in einer zusammenhängenden Form. Dies spart dem Benutzer Zeit und Mühe, steigert das Verständnis und verbessert die Entscheidungsfindung.
  • Stemming: Eine Vorverarbeitungsmethode zum Reduzieren von Wörtern auf ihre Wurzelbasis. Hilft dabei, den Text besser zu verstehen.

NLP-Anwendungen aus der Praxis

Hier ist eine Liste verschiedener realer Anwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache und verwandter Technologien.

  • Chatbots mögen ChatGPT.
  • Übersetzer wie Englisch-Deutsch oder Russisch-Französisch KI-Übersetzer.
  • Virtuelle Assistenten wie Apples Siri, Amazonas Alexaund ChatGPT von OpenAI.
  • Autokorrektursysteme wie Grammarly.
  • Suchmaschinen mögen Du kommst.
  • Textzusammenfassung, wie Sie sie von ChatGPT erhalten können.

Herausforderungen im NLP

Obwohl die Verarbeitung natürlicher Sprache in vielen Bereichen erhebliche Fortschritte gemacht hat, gibt es immer noch Probleme mit der Technologie. Hier sind einige der wichtigsten:

  • Mehrdeutigkeit und Kontext: Menschliche Sprachen sind komplex und von Natur aus mehrdeutig. Daher bleibt es für Maschinen eine schwierige Aufgabe, die menschliche Kommunikation in allen Situationen vollständig zu erfassen.
  • Daten- und Modellverzerrung: KI-Systeme sind oft voreingenommen, basierend auf den Daten, auf denen sie trainiert wurden. Egal wie gut ein Modell ist, es gibt immer eine gewisse Voreingenommenheit, die ethische Bedenken hervorruft.
  • Mangel an Vernunft: Maschinen verfügen auch nicht über den gesunden Menschenverstand und das logische Denken, das dem Menschen innewohnt, und ihre Implementierung in ein System kann ebenfalls eine schwierige Aufgabe sein.

Ressourcen zum Erlernen von NLP

  1. Stanford NLP-Gruppe: https://nlp.stanford.edu/
  2. Coursera: https://www.coursera.org/
  3. DeepLearning.AI: https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/
  4. Schnelle Datenwissenschaft: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
  5. Kaggle: https://www.kaggle.com/
  6. Schnelle Datenwissenschaft: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
  7. Toolkit für natürliche Sprache: https://www.nltk.org/
  8. Umarmendes Gesicht: https://huggingface.co/
  9. Wikipedia: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
  10. Beherrschung des maschinellen Lernens: https://machinelearningmastery.com/
  11. Tolles NLP: https://github.com/keon/awesome-nlp
  12. Amazon verstehen: https://aws.amazon.com/comprehend/
  13. Natürliche Sprache von Google Cloud: https://cloud.google.com/natural-language
  14. SpaCy: https://spacy.io/

Zusammenfassung

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist ein faszinierendes Gebiet der künstlichen Intelligenz, das es Maschinen ermöglicht, Dinge zu tun, die vor Jahrzehnten undenkbar waren. Diese Technologie hat den Bereich der Computeranwendungen erweitert und neue Märkte geschaffen.

Sie haben die vielen verschiedenen Funktionen, realen Anwendungen und verfügbaren Tools kennengelernt, die Ihnen den Einstieg in NLP erleichtern. Es liegt jedoch an Ihnen, Wege zu finden, sie bei der Entwicklung intelligenter Systeme zu nutzen, die Ihr Potenzial und das Ihres Unternehmens freisetzen.

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke ist ein Computer-Enthusiast, der es liebt, eine große Auswahl an Büchern zu lesen. Er hat eine Vorliebe für Linux gegenüber Windows/Mac und verwendet
Ubuntu seit seinen Anfängen. Sie können ihn auf Twitter über sehen Bongotrax

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