Entdecken Sie Konzepte, Techniken und Anwendungen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) wie Chatbots, Stimmungsanalyse und maschinelle Übersetzung.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist ein dynamischer Bereich innerhalb der künstlichen Intelligenz (AI) und des maschinellen Lernens (ML), der es Computern ermöglichen soll, menschliche Sprache - sowohl Text als auch Sprache - zu verstehen, zu verarbeiten, zu interpretieren und zu erzeugen. NLP kombiniert Prinzipien der Computerlinguistik mit statistischer Modellierung, maschinellem Lernen und Deep Learning-Modellen, um die Kluft zwischen menschlicher Kommunikation und Computerverständnis zu überbrücken. Das ultimative Ziel ist es, Maschinen die Möglichkeit zu geben, auf sinnvolle und nützliche Weise mit Sprache zu interagieren und Aufgaben zu automatisieren, die traditionell menschliche linguistische Fähigkeiten erfordern.
NLP umfasst mehrere Kernaufgaben, die die Komplexität der Sprache in Komponenten zerlegen, die von Maschinen analysiert und verarbeitet werden können:
NLP-Systeme verwenden in der Regel einen Pipeline-Ansatz. Die rohen Textdaten werden zunächst einer Datenvorverarbeitung unterzogen, die Aufgaben wie das Bereinigen des Textes (Entfernen irrelevanter Zeichen oder Formatierung), Tokenisierung und manchmal Normalisierung (Umwandlung von Wörtern in eine Basisform) umfasst. Nach der Vorverarbeitung werden die für die Aufgabe relevanten Merkmale extrahiert. Diese Merkmale werden dann in ML- oder DL-Modelle zur Analyse oder Generierung eingegeben.
Modernes NLP stützt sich in hohem Maße auf neuronale Netze (NNs), insbesondere auf ausgefeilte Architekturen wie rekurrente neuronale Netze (RNNs) für sequentielle Daten, und in jüngerer Zeit auf Transformatoren. Transformers, die sich durch ihre leistungsstarken Aufmerksamkeitsmechanismen auszeichnen, haben sich als außerordentlich effektiv bei der Erfassung weitreichender Abhängigkeiten und des Kontexts innerhalb der Sprache erwiesen. Diese Architektur liegt vielen modernen Modellen zugrunde, einschließlich Varianten von BERT und GPT-Modellen wie GPT-4. Auf Forschungsplattformen wie der ACL-Anthologie finden sich zahlreiche Beiträge, die diese Fortschritte im Detail beschreiben.
NLP ermöglicht eine Vielzahl von Anwendungen, die die Industrie verändern und die täglichen Interaktionen verbessern. Hier sind zwei prominente Beispiele:
Weitere gängige Anwendungen sind Textzusammenfassungen zur Verdichtung langer Dokumente, semantische Suchmaschinen, die die Bedeutung von Suchanfragen über den einfachen Abgleich von Schlüsselwörtern hinaus verstehen, und Grammatik-/Stilkorrektur-Tools wie Grammarly. Viele innovative KI-Anwendungsfälle stützen sich stark auf NLP.
NLP ist zwar verwandt, unterscheidet sich aber von einigen ähnlichen Begriffen:
Die Entwicklung und Bereitstellung von NLP-Anwendungen erfordert häufig den Einsatz von Spezialbibliotheken und -plattformen: