Natural Language Processing NLP: Eine Kurzerklärung

Unter Natural Language Processing (NLP) versteht man die Verarbeitung menschlicher Sprache anhand einer Maschine. Im heutigen Alltag reden Leute mehrfach mit Maschinen – etwa mit dem Rechner, dem Funktelefon oder Chatbots auf Websites. Die Optimierung von NLP ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz.

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Natural Language Processing NLP: Eine ausführliche Erklärung

Natural Language Processing macht gesprochene Sprache für Maschinen plausibel. NLP erfasst den Sinn von gesprochener Sprache und generiert darauffolgend eine Reaktion. Diese Reaktion ist in der Regel überdies eine Sprachausgabe. NLP ist also die Verbindung zwischen Mensch und PC. Maschinen lernen Personen ständig besser zu verstehen – dank Artificial Intelligence.

Künstliche Intelligenz basiert auf einer Vielzahl von Daten und benutzt jene, um eigenständig Strukturen und Zusammenhänge zu identifizieren. Um Sprache zu analysieren, bedarf es an einer großen Menge von Tondaten. Maschinelles Lernen folgt in diesem Fall dem Prinzip Versuch und Irrtum (Trial and Error). Die Systeme optimieren sich somit nicht bloß vonseiten richtiger, und mittels falscher Analysen, sondern auch anhand von Vorhersagen und Reaktionen. Jeder Anwender, der Sprachassistenten benutzt, trägt in Echtzeit dazu bei, dass sich ebendiese Systeme zu jedem Zeitpunkt optimieren.

NLP begegnet uns heute in vielen Situationen. Exemplarisch:

• Sprachassistenten wie Alexa oder Google Assistant
• Automatisierter Kundensupport in Hotlines
• Chatbots auf Websites („Hallo, mein Name ist Anna. Kann ich Sie unterstützen?“)

Hinweis: Die Abkürzung NLP wird nicht nur für Natural Language Processing verwendet, sondern gleichfalls für Neurolinguistisches Programmieren verwendet. Außer der Abkürzung haben beide Gebiete ungeachtet dessen nichts miteinander zu tun.

Wie funktioniert Natural Language Processing?

NLP erfasst gesprochene Sprache und erkennt ihren Sinn. Mindestens fünf Areale der Sprachwissenschaft spielen für die maschinelle Verarbeitung von Sprache eine Rolle:

• Morphologie (Zusammensetzung der Wörter)
• Syntax (Bedeutung und Architektur von Sätzen)
• Pragmatik (kontextabhängige Bedeutung von Sprache)
• Semantik (Bedeutung von Wörtern und Sätzen)
• Phonetik (Eigenschaften der unterschiedlichen Sprachlaute)

Praktiziertes NLP funktioniert vereinfacht nach einem fünfstufigen Prinzip:

• Das Programm speichert gesprochene Sprache als Audiodatei.
• Diese Audiodatei wird in Text umgewandelt.
• Auf der Grundlage des Textes und einer Vielzahl von Wissen bemerken Algorithmen den Sinn der Wörter in ihrem Zusammenhang.
• Auf Grundlage solcher Untersuchung generiert das Programm eine Reaktion, die wiederum in Text und folgend in gesprochene Sprache umgewandelt wird. Die Reaktion kann allerdings gleichwohl – je nach Applikation – nichtsprachlich sein.
• Die Maschine (Computer, Handy oder Web-Anwendung) gibt jene Reaktion aus.

Die Probleme liegen primär in diesen Punkten:

Umwandlung von Sprache in Text, hier wird primär mit Machine Learning gearbeitet. Künstliche Intelligenz setzt in diesem Fall eine Vielzahl von Trainingsdaten ein, mit denen das Programm nach und nach jederzeit feinere Differenzierungen erreicht und etwa ebenfalls Dialekte erkennt.

Um den Sinn einer Aussage zu verstehen, spielen gleichwohl außertextliche Teile eine Rolle. Das ist beispielsweise die Situation, in der die Eingabe geschieht. Je mehr Informationen darüber zugänglich sind, desto passgenauer kann eine Reaktion generiert werden.

Kurz gesagt, die größte Herausforderung für Natural Language Processing NLP ist die Komplexität der natürlichen Sprache, denn sprachliche Feinheiten wie etwa Humor, Ironie, Sarkasmus, rhetorische Anliegen oder Paradoxien sind für Algorithmen bloß außergewöhnlich schwer festzustellen.

Anwendungsbereiche von Natural Language Processing

Natural Language Processing kommt bereits heute in vielen Bereichen zum Einsatz. Gleichzeitig ist NLP Gegenstand aktueller Forschung und entwickelt sich ständig weiter. Natural Language Processing kommt längst heute in vielen Bereichen zum Einsatz. Zeitgleich ist NLP Gegenstand aktueller Wissenschaft und entwickelt sich laufend weiter. In Zukunft wird Natural Language Processing eine noch wichtigere Rolle für die Verbindung zwischen Mensch und Rechner einnehmen. NLP wird heute genutzt, um zum Beispiel Text aus eingescannten Dokumenten zu extrahieren, sprachgesteuerte Assistenten auf mobilen Endgeräten wie Mobiltelefone zu ermöglichen oder geschriebene und gesprochene Sprache zeitgleich zu übersetzen.

NLP als Verbindung zwischen Maschine und Benutzer macht den Umgang mit technischen Gerätschaften unterbrechungsfrei leichter. Gleichwohl im Marketing-Bereich spielt NLP eine bedeutende Rolle. So wirkt das Anbieten eines Chatbots für eine individuelle Hilfeleistung auf einer Website ausgesprochen verkaufsfördernd. Massenweise Nutzer setzen diesen Dienst als selbstverständlich voraus. Die Unterhaltung mit einer Maschine empfinden viele Leute als angenehm, weil gegenüber echten Personen eine größere Hemmschwelle besteht.

Im Kundensupport lässt sich NLP ebenso gewinnbringend anwenden. Mit zunehmender Standardisierung von Anfragen und Antworten ergeben sich hierfür mehr Einsatzbereiche – ohne auf einen sonstigen menschlichen Support zu verzichten. Menschliche Arbeitskraft kann dank NLP gezielter eingesetzt werden.

Bei Beginn des Kontakts arbeitet ein NLP-System, um die Fragestellungen des Kunden – und mithilfe der Sentimentanalyse gleichwohl dessen Laune – festzustellen. Das System kann daraufhin Entscheidungen treffen, exemplarisch:

1. Handelt es sich um eine typische Standardfrage, spricht der Kunde weiter mit dem PC. Dies bewirkt eine fixe und effiziente Lösung des Problems. Das liegt ebenso im Interesse des Kunden als gleichfalls des Unternehmens.
2. Ist die Frage kompliziert oder bemerkt das System eine eher schlechte Stimmung beim Kunden, wird das Gespräch umgehend an einen menschlichen Bearbeiter weitergeleitet, um eine zugeschnittene und persönliche Lösung des Problems zu finden.

Warum ist Natural Language Processing essenziell?

NLP ist primär deswegen auf diese Weise fundamental, weil sich die Nutzer von mobilen Apparaten und virtuellen Assistenten allemal an die Spracherkennung gewöhnt haben und ebendiese Fähigkeit in sonstigen Situationen als selbstverständlich voraussetzen. Mündlich ausgesprochene Befehle nehmen weniger Zeit in Anspruch als eine Eingabe über die Tastatur. Apparate mit leistungsfähigen NLP-Systemen haben ebendarum einen erheblichen Wettbewerbsvorteil. Dies gilt genauso für Websites, die dem Nutzer einen Chatbot anbieten.

Auf der anderen Seite stellt NLP die Betreiber von Websites vor innovative Herausforderungen – etwa im Content-Marketing. Das Stichwort heißt hier „Content for Voice Search“ – also im Besonderen auf die Sprachsuche ausgerichteter Content. Darüber hinaus spielen Long-Tail-Keywords eine immerwährend größere Rolle während der Suchmaschinenoptimierung von Content, denn die Eingabe von komplexeren Suchbegriffen ist mit Sprachbefehlen leichter als mit der Tastatur.

Fazit

Bereits in den nächsten Jahren sind deutliche Fortschritte durch den Einsatz verbesserter künstlicher Intelligenz zu erwarten. Dank Natural Language Processing wird es einfacher, auf Fragestellungen eine unmittelbare Antwort zu bekommen oder Anwendungen auf Mobiltelefone zu bedienen. Es ergeben sich Anwendungsbereiche im Alltag wie das sinnhafte Zusammenfassen von langen Texten, das automatisierte Schreiben von Texten, das Erkennen von Stimmungen des Sprechenden und das Erfassen von Stilmitteln wie Ironie, rhetorischen Fragen oder Sarkasmus. Immer größere Rechenleistungen und die Vielzahl von international zur Verfügung stehenden Informationen (Big Data) gewährleisten, dass die Ergebnisse, die NLP liefern kann unaufhörlich besser werden.