Datenanalyse

Was ist natürliche Sprachverarbeitung (NLP)?

Sicherlich haben Sie schon einmal von Natural Language Processing (NLP) oder natürlicher Sprachverarbeitung gehört, die...

Sicherlich haben Sie schon einmal von Natural Language Processing (NLP) oder natürlicher Sprachverarbeitung gehört, die heutzutage sehr aktuell ist, obwohl ihre Ursprünge mehr als sieben Jahrzehnte alt sind. Wenn Ihnen der Begriff nicht geläufig ist, dann kennen Sie es, als System zur Interpretation menschlicher Sprache durch Maschinen: Übersetzer, Rechtschreibprüfung oder Sprachassistenten.

Mit dieser kleinen Einführung können Sie bereits die Funktionalitäten und die Definition von NLP erahnen, aber lassen Sie uns diese klären, um die Konzepte zu verdeutlichen. Natural Language Processing ist ein Bereich der Künstlichen Intelligenz. Hier wird die Interaktion von Menschen und Maschinen durch Sprache untersucht. Das heißt, Maschinen dazu zu bringen, unsere Art zu kommunizieren zu verstehen und zu reproduzieren, so dass wir mit ihnen durch Sprache in Beziehung treten können.

Das exponentiell steigende Wachstum dieser Technologie in den letzten Jahren, kommt von der wachsenden Fähigkeit, riesige Datenmengen dank Big Data analysieren zu können. Zudem stärken die Entwicklung von Algorithmen und am wichtigsten die Entwicklung der künstlichen Intelligenz diese Technologien. Die Welt, unser Alltag, wird immer digitaler und unsere Interaktion mit Maschinen wird immer selbstverständlicher.

Fluidität der Mensch-Maschine-Interaktion

In diesem Prozess ist die Sprache als Mittel der Kommunikation von grundlegender Bedeutung. Der Austausch zwischen Mensch und Maschine kann auf geschriebener oder gesprochener Sprache basieren. Hierbei besteht das Ziel beider Ausdrucksformen darin, dass die Maschinen unsere Nachrichten empfangen, sie entschlüsseln und interpretieren. Dann wird die erwartete Antwort so zurückgesendet, dass wir sie ohne Vorkenntnisse verstehen.

Die fließende Kommunikation, die Sprache, hat vielfältige Vorteile auf allen Ebenen. Sie erweist sich als besonders wichtig, um die Prozesse der Digitalisierung und digitalen Transformation in Produktionsumgebungen zu erleichtern und zu vereinfachen. Einfachheit in der Kommunikation führt zu schnelleren und reibungsloseren Implementierungen, da sie den Bedarf an technischem Wissen minimiert und Aktionen beschleunigt. Diese erfordern normalerweise das gemeinsame Handeln von Arbeitern und Maschinen.

An dieser Stelle ist es auch wichtig klarzustellen, dass die natürliche Sprachverarbeitung einen Paradigmenwechsel darstellt, der den Menschen in den Mittelpunkt des Prozesses stellt, da es die Maschinen sind, die sich an unsere Art zu kommunizieren anpassen und nicht umgekehrt, wie es bisher der Fall war.

Anwendungen der natürlichen Sprachverarbeitung

Die Anwendungen von Natural Language Processing sind vielfältig und zunehmend verbreitet. Sehen wir uns einige von ihnen an:

  • Textuelle Interaktion:
    Wir können mit Computern durch geschriebenen Text interagieren. Sobald die Nachricht vom menschlichen Absender gesendet wurde, dekodiert das System sie. Im nächsten Schritt wird die Nachricht zerlegt, analysiert und abhängig von den gefundenen Mustern wid eine Antwort kodiert, die an den Gesprächspartner zurückgeschickt wird. Ein klares Beispiel für diese Funktion ist der berühmte Chatbot. Wenn wir einem textuellen Interaktionssystem eine Frage stellen, sucht es in den Wörtern, die wir übertragen, die Zusammenhänge, für die es programmiert wurde, und gibt eine Antwort, die auf der Analyse dieser Wortkombination beruht.
  • Verbale Interaktion:
    Dieser zweite Fall hat die gleiche Grundlage wie der vorherige. Die zusätzliche Komplikation besteht darin, dass das System die Stimme des Absenders erkennen, in Text umwandeln und dem Dekodierungsverfahren folgen und nach beschriebenen Mustern suchen muss. Nachdem die zu übertragende Nachricht ermittelt wurde, wird der Text wieder in Sprache umgewandelt, um die Antwort auszugeben. Siri, Alexa, Sprachsteuerungen in Fahrzeugen oder Telefonanrufbeantworter sind alltägliche Beispiele für die Sprachverarbeitung. Wir fragen sie etwas, das wir wissen wollen, oder wir geben ihnen einen bestimmten Auftrag, und sie geben uns eine Antwort zurück. Diese basiert immer auf der Interpretation der Information, die sie in der ursprünglichen Frage gegeben haben.
  • Textidentifikation und -klassifikation:
    Systeme zur Verarbeitung natürlicher Sprache sind auch in der Lage, Texte zu identifizieren, und zwar anhand der Wörter, aus denen sie bestehen. Auf diese Weise ist es möglich, in einem langen Dokument (Gesetz, Erlass, Dissertation…) Textteile zu lokalisieren oder die Art des Dokuments anhand des Inhalts zu identifizieren. Im letzteren Fall ist das Beispiel der Spam-Mail sehr anschaulich. Die NLP-Systeme erkennen bestimmte, vorher festgelegte Wörter und Ausdrücke, anhand derer sie feststellen, ob es sich um Spam handelt oder ihn dem Posteingang zuordnen.
  • Übersetzung:
    Eine weitere, der am weitesten verbreiteten NLP-Anwendungen ist die automatische Übersetzung von Texten, die wir alle aus dem Internet kennen. So werden die Antworten in Hunderten von Sprachen angeboten. Eine neue Generation von Übersetzern zeigen den Inhalt von Plakaten, Schildern und jeglicher Art von Texten, wobei die Erfassung der Bilder mit dem Handy möglich gemacht wird.

Fazit

Wie wir sehen, wird unsere Interaktion mit Maschinen immer alltäglicher und findet in allen Bereichen und Branchen statt. Die digitale Transformation ist da, um zu bleiben und bestimmte Aufgaben zu erleichtern, und Natural Language Processing hat bei dieser Entwicklung eine Menge zu sagen, da Sprache selbst unsere direkteste Form der Kommunikation ist.