Was ist die Verarbeitung natürlicher Sprache?
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich damit befasst, wie Computer große Mengen an Daten in natürlicher Sprache verstehen und verarbeiten. Sie untersucht natürliche Sprache als Eingabe und zerlegt sie für eine einfache Verarbeitung.
Die Entwicklungen im Bereich NLP haben zur Entwicklung interaktiver intelligenter Geräte und Text-to-Speech-Software geführt. Diese Art von Software, auch bekannt als Sprachsynthese oder Spracherzeugung, kann synthetische Stimmen zu Websites oder Anwendungen hinzufügen.
In den letzten zehn Jahren hat ein dramatischer Wandel in der NLP-Forschung zu einem umfangreichen Einsatz statistischer Techniken wie Maschinelles Lernen (ML) und Data Mining geführt. NLP kombiniert Informatik, Linguistik und ML, um die Kommunikationsmethode zwischen Computern und Menschen in natürlicher Sprache zu untersuchen.
Vorteile der Verarbeitung natürlicher Sprache
NLP bietet Unternehmen mehrere Vorteile, darunter:
- Hilft bei der Analyse großer Datensätze. Unternehmen stoßen täglich auf große Mengen unstrukturierter Daten. Es würde Tage oder Wochen dauern, diese manuell zu analysieren. NLP-Technologie hilft, solche massiven Daten genau und schneller zu analysieren und zu verarbeiten.
- Bietet unvoreingenommene Analysen. Entscheidungsträger können von externen Faktoren beeinflusst werden, die ihre Analyse beeinflussen könnten, oder kognitive Verzerrungen haben, die zu Fehlern in der Analyse führen können. NLP bietet unvoreingenommene und objektive Analysen und reduziert so die Wahrscheinlichkeit von Fehlern.
- Verbessert die Kundenerfahrungen. NLP hilft, die Anfragen der Kunden zu verstehen und darauf zu reagieren, um eine schnellere Lösung zu ermöglichen. Beispiele sind Chatbots und virtuelle Assistenten.
Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache
NLP ist für Unternehmen zunehmend entscheidend geworden, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen und personalisierte Dienstleistungen für ihre Kunden bereitzustellen. Nachfolgend sind einige Techniken aufgeführt, die Unternehmen nutzen, um NLP zu nutzen.
Nachfolgend sind einige bemerkenswerte NLP-Techniken aufgeführt, die Unternehmen möglicherweise verwenden.
- Sentiment-Analyse ist die Zerlegung von Daten, wie Text oder Stimme, um festzustellen, ob sie positiv, neutral oder negativ sind. Sie verwandelt große Mengen an Kundenfeedback oder Bewertungen in quantifizierte Ergebnisse.
- Erkennung benannter Entitäten markiert Organisationsnamen, Personen oder Eigennamen im Text und extrahiert sie für weitere Studien.
- Textzusammenfassung zerlegt Fachjargon in einfache Begriffe.
- Themenmodellierung verwendet künstliche Intelligenz-Programme, um Cluster mit gemeinsamen Themen zu markieren und zu gruppieren.
- Textklassifikation organisiert große Mengen unstrukturierter Daten.
- Schlüsselwort-Extraktion vereinfacht die Aufgabe, die relevantesten Daten innerhalb eines Textes zu finden.
- Lemmatization und Stemming veranschaulichen wie Textdaten basierend auf dem Stamm oder der Definition aufgeteilt, markiert und organisiert werden.
Anwendungsfälle der Verarbeitung natürlicher Sprache
In vielen realen Anwendungen wird maschinelle Intelligenz durch die Verarbeitung natürlicher Sprache angetrieben, von denen einige im Folgenden erörtert werden.
- Spam-Erkennung. NLP ist das wichtigste Werkzeug zur Spam-Erkennung. Es untersucht E-Mails auf Sprache, die häufig Spam oder Phishing kennzeichnet. Der übermäßige Gebrauch von Finanzphrasen, erkennbar schlechte Grammatik, einschüchternde Sprache, unangemessene Dringlichkeit oder falsch geschriebene Firmennamen sind Warnsignale. Eine der wenigen NLP-Probleme, die Experten als "weitgehend gelöst" betrachten, ist die Spam-Erkennung.
- Maschinelle Übersetzung. Google Translate ist eine leicht zugängliche NLP-Technologie. Anstatt Wörter von einer Sprache in eine andere auszutauschen, muss die maschinelle Übersetzung die Bedeutung und den Ton der Ausgangssprache genau erfassen, um Material zu produzieren, das die gleiche Bedeutung und die gewünschte Wirkung in der Zielsprache hat. Text, der in eine Sprache übersetzt und dann zurück in die Originalsprache übersetzt wird, ist eine fantastische Methode, um jede Maschinelle Übersetzungssoftware zu testen.
- Chatbots und virtuelle Assistenten. Virtuelle Assistenten verwenden Spracherkennung, um Muster in Sprachbefehlen zu finden und natürliche Sprachgenerierung, um angemessen zu antworten. Ein Beispiel ist Apples Siri.
- Sentiment-Analyse in sozialen Medien. NLP hat sich als wichtiges kommerzielles Werkzeug zur Aufdeckung versteckter Dateninsights aus sozialen Netzwerkplattformen herausgestellt. Sentiment-Analyse kann die in sozialen Medien verwendete Sprache in Beiträgen, Kommentaren und Bewertungen untersuchen, um Einstellungen und Emotionen als Reaktion auf Produkte, Werbeaktionen und Veranstaltungen zu extrahieren. Unternehmen können diese Informationen nutzen, um neue Produkte zu entwickeln und neue Marketinginitiativen zu starten.
- Textzusammenfassung. Dies verwendet Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache, um große Mengen digitaler Texte zu verarbeiten und Zusammenfassungen für Indizes, Forschungsdatenbanken oder vielbeschäftigte Benutzer bereitzustellen, die keine Zeit haben, den vollständigen Text zu lesen. Die beste Textzusammenfassungssoftware verwendet natürliche Sprachgenerierung (NLG) und semantisches Denken, um relevanten Kontext und Schlussfolgerungen zusammenzufassen.
Verarbeitung natürlicher Sprache vs. Text Mining
Verarbeitung natürlicher Sprache lehrt Maschinen, natürliche Sprache zu verstehen. Obwohl Computer strukturierte Informationen verstehen, wird es zu einer Herausforderung, menschliche Sprachen, Texte und Stimmen zu verstehen, die unter unstrukturierte Daten fallen.
Text Mining ist eine Technik, die kritische numerische Indizes aus dem Text extrahiert. Dadurch werden mehrere Algorithmen in die Lage versetzt, auf die Informationen im Textinhalt zuzugreifen. Die Informationen können extrahiert werden, um Zusammenfassungen aus einem Dokument zu erstellen. Text Mining ist ein künstliches Intelligenzsystem, das Daten aus verschiedenen textbasierten Inhalten verarbeitet. Viele Deep-Learning-Algorithmen werden angewendet, um den Text genau zu bewerten.
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Sagar Joshi
Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.
