Was ist natürliche Sprachverarbeitung (NLP)?

In den Anfängen der KI war die Verarbeitung natürlicher Sprache noch sehr unzuverlässig. Man konnte frustrierte Mitarbeiter hören, die ihre Bildschirme anschrien, wenn das System ihre Eingaben falsch verstand. Doch heute ist NLP erwachsen geworden. Mit dem rasanten Fortschritt der Technologien bei KI- und Maschinellem Lernen können Sie Ihrem System jetzt eine einfach formulierte Frage stellen und jedes Mal eine nützliche, strukturierte Antwort erhalten. Und wenn NLP in Ihre Systeme integriert ist, kann es auf Daten und Informationen im gesamten Unternehmen zugreifen und Nutzern Ergebnisse liefern, die nicht nur genau, sondern auch robust und umsetzbar sind.

Bedeutung und Definition von NLP 

Die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist eine Art von künstlicher Intelligenz, die es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. Sie stützt sich auf Computerlinguistik, maschinelles Lernen und statistische Modelle, um Sprache für Maschinen nutzbar zu machen – nicht nur in Bezug auf Wörter, sondern auch auf Bedeutung, Absicht und Tonfall. NLP ermöglicht es Menschen, mit Systemen über natürliche Sprache oder Text zu interagieren, anstatt auf technische Befehle oder feste Eingaben zurückgreifen zu müssen.

Wie funktioniert NLP?

Die natürliche Sprachverarbeitung beginnt damit, dass Sprache in Teile zerlegt wird, die der Computer verarbeiten kann – wie Wörter, Sprachteile oder sogar Silben. Auf der Grundlage des Gelernten werden diesen Teilen dann eine Bedeutung zugeordnet. Daten sind der Treibstoff für alle KI- und maschinellen Lernsysteme. Sie helfen ihnen zu wachsen, denn genau wie der Mensch erkennt ein System besser, wie sich Sprache typischerweise verhält, je mehr Beispiele es verarbeitet.

Die meisten NLP verwenden eine Art von KI, die Deep Learning genannt wird. Solche Systeme stützen sich nicht nur auf eine Reihe fester Regeln – sie lernen vielmehr aus einer Vielzahl realer Sprachszenarien. Im Laufe ihrer Entwicklung erfassen sie nicht nur Syntax und Grammatik, sondern auch Tonfall, Nuance und Kontext. Deep-Learning-Modelle behandeln nicht jedes Wort isoliert. Sie betrachten, wie Wörter über einen ganzen Satz oder Absatz hinweg miteinander in Beziehung stehen, was ihnen hilft, die Absicht und die tiefere Bedeutung zu verstehen.

Ältere NLP-Systeme mussten Wort für Wort Kontext und Beziehungen aufbauen. Die Ergebnisse waren langsam und wenig ausgefeilt. Heute verwenden Sprachverarbeitungstechnologien Transformer-basierte Modelle. Diese Modelle lesen ganze Textstücke auf einmal, anstatt nur ein Wort nach dem anderen. Dadurch können sie subtile Hinweise wie Sarkasmus oder Verwirrung erkennen und auch aus nur unvollständigen technischen Anweisungen den Sinn erschließen.

Was sind die Kernkompetenzen von NLP?

Die natürliche Sprachverarbeitung vereint eine Vielzahl von Techniken, um Maschinen dabei zu unterstützen, menschliche Sprache zu interpretieren und zu generieren. Deep Learning treibt viele der jüngsten Durchbrüche im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung voran. Doch die traditionelleren regelbasierten und statistischen Ansätze spielen in vielen Anwendungsfällen in Unternehmen immer noch eine große Rolle.

NLP im Vergleich zu NLU im Vergleich zu NLG: Worin besteht der Unterschied? 

Alle oben aufgeführten Techniken können auf eine Vielzahl verschiedener Modelle und Anwendungsfälle angewendet werden. Im Grunde genommen ist NLP jedoch eine Art zweiseitige Medaille. Um optimal zu funktionieren, muss es in der Lage sein, menschliche Spracheingaben zu verstehen und gleichzeitig Ausgabetexte zu generieren, die für dieselben Menschen leicht verständlich sind. NLU (Natural Language Understanding) und NLG (Natural Language Generation) stellen die beiden Seiten dieser sprachlichen Medaille dar.

• Das natürliche Sprachverständnis (Natural Language Understanding, NLU) beschreibt Stimmungsanalyse, die Erkennung von Absichten und Spracherkennung. Es konzentriert sich auf die Interpretation, selbst wenn die Sprache vage oder mehrdeutig ist. Es ermöglicht es Systemen, Stimmungen zu erkennen, Objekte zu erkennen, Bedeutungen zu extrahieren und zu wissen, wenn zwei Sätze dasselbe bedeuten.
• Die Erzeugung natürlicher Sprache (Natural Language Generation, NLG) hingegen ist für die Erzeugung natürlicher Sprache zuständig, um komplexe Ideen zu erklären und zusammenzufassen. Sie kann unterschiedliche Datenformate zusammenführen und so trockene, lineare Berichte oder Diagramme mit freiformatiertem Text erstellen. NLG erstellt aus fast allem fließende, logische und benutzerfreundliche Formulierungen.