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 der künstlichen Intelligenz (AI) und des maschinellen Lernens (ML), der es Computern ermöglichen soll, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren, zu generieren und mit ihr auf wertvolle Weise zu interagieren. Das ultimative Ziel von NLP ist es, die Kommunikationskluft zwischen Menschen und Maschinen zu überbrücken und es Software zu ermöglichen, Text- und Sprachdaten in einem Umfang und einer Geschwindigkeit zu verarbeiten und zu analysieren, die über die menschlichen Fähigkeiten hinausgehen. Dazu müssen Algorithmen und Modelle entwickelt werden, die die Komplexität, die Nuancen und den Kontext natürlicher Sprachen verarbeiten können.
NLP-Systeme verwenden Computerlinguistik - die regelbasierte Modellierung menschlicher Sprache - zusammen mit statistischen und Deep-Learning-Modellen zur Verarbeitung von Sprachdaten. Der Prozess beginnt in der Regel mit der Datenvorverarbeitung, bei der der Rohtext durch einen Prozess namens Tokenisierung in kleinere, handhabbare Einheiten zerlegt wird.
Nach der Tokenisierung nutzen moderne NLP-Pipelines fortschrittliche neuronale Netzarchitekturen wie rekurrente neuronale Netze (RNNs) und in jüngerer Zeit die äußerst einflussreiche Transformer-Architektur. Diese Modelle, die die Grundlage für die heutigen Large Language Models (LLMs) bilden, analysieren die kontextuellen Beziehungen zwischen Wörtern. Dadurch sind sie in der Lage, komplexe Aufgaben wie die Erkennung von Absichten, die Übersetzung von Sprachen und sogar die Erstellung von Originalinhalten zu übernehmen. Führende Einrichtungen wie die Stanford NLP Group und Organisationen wie die Association for Computational Linguistics (ACL) stehen bei dieser Forschung an vorderster Front.
NLP ermöglicht eine breite Palette von Anwendungen, die viele von uns täglich nutzen. Zwei prominente Beispiele sind:
Maschinelle Übersetzung: Tools wie Google Translate verwenden hochentwickelte NLP-Modelle, um Text und Sprache automatisch von einer Sprache in eine andere zu übersetzen. Diese Systeme analysieren die Satzstruktur und Bedeutung in der Ausgangssprache und generieren dann eine grammatikalisch korrekte und kontextuell angemessene Übersetzung in der Zielsprache. Diese Modelle werden anhand umfangreicher Datensätze mit Paralleltexten aus Quellen wie den Protokollen der Vereinten Nationen trainiert.
Stimmungsanalyse: Unternehmen nutzen NLP zur Analyse von Kundenfeedback aus sozialen Medien, Produktbewertungen und Umfragen. Indem sie den emotionalen Ton des Textes als positiv, negativ oder neutral klassifizieren, können Unternehmen Einblicke in die öffentliche Meinung, die Kundenzufriedenheit und die Markenwahrnehmung gewinnen, was datengesteuerte Entscheidungen ermöglicht.
Weitere gängige Anwendungen sind intelligente virtuelle Assistenten wie Siri und Alexa, Spam-E-Mail-Filter, Tools zur Textzusammenfassung und Chatbots für den Kundendienst.
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: