--- title: "Natural Language Processing (NLP)" canonical: "https://help.telegra.de/space/CCG/9561289129988/Natural%20Language%20Processing%20(NLP)" format: markdown --- ![Natural Language Processing - Symbolbild](media://9b1d0c92-a03c-4870-9295-ee85487483eb) Bei der Verarbeitung natürlicher Sprache geht es darum, Maschinen zu entwickeln, die Text- oder Sprachdaten verstehen und darauf reagieren - und zwar mit eigenem Text oder eigener Sprache, ganz ähnlich wie Menschen. --- ## Was bedeutet Natural Language Processing? Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) ist ein Teilgebiet der Informatik - genauer gesagt ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz oder KI -, das sich damit beschäftigt, wie Computer Texte und gesprochene Wörter ähnlich wie Menschen verstehen können. NLP kombiniert Computerlinguistik - die regelbasierte Modellierung der menschlichen Sprache - mit statistischen, maschinellen Lern- und Deep-Learning-Modellen. Zusammen ermöglichen diese Technologien Computern, menschliche Sprache in Form von Text- oder Sprachdaten zu verarbeiten und ihre volle Bedeutung zu "verstehen", einschließlich der Absicht und Stimmung des Sprechers oder Schreibers. NLP treibt Computerprogramme an, die Texte von einer Sprache in eine andere übersetzen, auf gesprochene Befehle reagieren und große Mengen an Text schnell zusammenfassen - sogar in Echtzeit. Es ist gut möglich, dass Du schon mit NLP in Form von sprachgesteuerten GPS-Systemen, digitalen Assistenten, Diktierprogrammen, Chatbots und [Voice Bots](https://www.telegra.de/voicebot/) für den Kundenservice zu tun hattest. Aber NLP spielt auch eine wachsende Rolle in Unternehmenslösungen, die helfen, Geschäftsabläufe zu rationalisieren, die Produktivität der Mitarbeiter zu steigern und geschäftskritische Prozesse zu vereinfachen. --- ### Aufgaben von NLP Die menschliche Sprache ist voller Zweideutigkeiten, die es unglaublich schwierig machen, Software zu schreiben, die die beabsichtigte Bedeutung von Text- oder Sprachdaten genau bestimmt. Homonyme, Homophone, Sarkasmus, Idiome, Metaphern, Ausnahmen in der Grammatik und im Sprachgebrauch, Variationen in der Satzstruktur - das sind nur einige der Unregelmäßigkeiten der menschlichen Sprache, für die der Mensch Jahre braucht, um sie zu lernen, die aber Programmiererinnen und Programmierer natürlichen[ sprachgesteuerten Anwendungen](https://www.telegra.de/voicebot/) von Anfang an beibringen müssen, um sie zu erkennen und zu verstehen, wenn sie nützlich sein sollen. Verschiedene NLP-Aufgaben zerlegen menschliche Text- und Sprachdaten so, dass der Computer das, was er aufnimmt, besser verstehen kann. Einige dieser Aufgaben sind die folgenden: - **Spracherkennung**, auch Speech-to-Text genannt, ist die Aufgabe, Sprachdaten zuverlässig in Textdaten umzuwandeln. Spracherkennung ist für jede Anwendung erforderlich, die Sprachbefehle befolgt oder gesprochene Fragen beantwortet. Was die Spracherkennung zu einer besonderen Herausforderung macht, ist die Art und Weise, wie Menschen sprechen - schnell, undeutlich, mit unterschiedlicher Betonung und Intonation, in verschiedenen Akzenten und oft mit falscher Grammatik. - Beim **Part of Speech Tagging**, auch grammatikalisches Tagging genannt, wird die Wortart eines bestimmten Wortes oder Textes anhand seiner Verwendung und seines Kontexts bestimmt. - Die Erkennung benannter Entitäten (**Named Entity Recognition, NEM**) identifiziert Wörter oder Phrasen als nützliche Entitäten. NEM identifiziert "Köln" als einen Ort oder "Max" als den Namen eines Mannes. - Bei der **Co-reference resolution** geht es darum, festzustellen, ob und wann sich zwei Wörter auf dieselbe Entität beziehen. Das häufigste Beispiel ist die Bestimmung der Person oder des Objekts, auf das sich ein bestimmtes Pronomen bezieht (z. B. "sie" = “Anne"), aber es kann auch darum gehen, eine Metapher oder eine Redewendung im Text zu identifizieren. - Die **Sentiment-Analyse** versucht, subjektive Eigenschaften - Einstellungen, Emotionen, Sarkasmus, Verwirrung, Misstrauen - aus einem Text zu extrahieren. Die Generierung natürlicher Sprache wird manchmal als das Gegenteil von Spracherkennung oder Sprache-zu-Text beschrieben; es ist die Aufgabe, strukturierte Informationen in menschliche Sprache zu übertragen. --- ## NLP Use Cases Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist die treibende Kraft hinter der maschinellen Intelligenz in vielen modernen Anwendungen der realen Welt. Hier sind ein paar Beispiele: - **Spam-Erkennung**: Du denkst vielleicht nicht, dass Spam-Erkennung eine NLP-Lösung ist, aber die besten Spam-Erkennungstechnologien nutzen die Textklassifizierungsfähigkeiten von NLP, um E-Mails auf Sprache zu scannen, die oft auf Spam oder Phishing hinweist. Diese Indikatoren können die übermäßige Verwendung von Finanzbegriffen, charakteristische schlechte Grammatik, bedrohliche Sprache, unangemessene Dringlichkeit, falsch geschriebene Firmennamen und vieles mehr sein. Die Erkennung von Spam ist eines der wenigen NLP-Probleme, die Experten als "weitgehend gelöst" betrachten (auch wenn Du vielleicht einwenden wirst, dass das nicht immer mit deiner Erfahrung übereinstimmt). - **Maschinelle Übersetzung**: Google Translate oder Deepl ist ein Beispiel für eine weit verbreitete NLP-Technologie. Zu einer wirklich nützlichen maschinellen Übersetzung gehört mehr als das Ersetzen von Wörtern in einer Sprache durch Wörter einer anderen. Eine effektive Übersetzung muss die Bedeutung und den Ton der Eingabesprache genau erfassen und in einen Text übersetzen, der die gleiche Bedeutung und die gewünschte Wirkung in der Ausgabesprache hat. Maschinelle Übersetzungswerkzeuge machen gute Fortschritte in Bezug auf die Genauigkeit. Eine gute Möglichkeit, ein maschinelles Übersetzungsprogramm zu testen, ist die Übersetzung eines Textes in eine Sprache und dann zurück in das Original. - **Virtuelle Agenten und Chatbots**: Virtuelle Agenten wie Apples Siri und Amazons Alexa nutzen die Spracherkennung, um Muster in Sprachbefehlen zu erkennen, und die Generierung natürlicher Sprache, um mit entsprechenden Aktionen oder hilfreichen Kommentaren zu antworten. Chatbots vollbringen dieselbe Leistung als Reaktion auf getippte Texteingaben. Die besten von ihnen lernen auch, kontextbezogene Hinweise auf menschliche Anfragen zu erkennen und nutzen diese, um im Laufe der Zeit noch bessere Antworten oder Optionen anzubieten. Die nächste Verbesserung für diese Anwendungen ist die Beantwortung von Fragen, also die Fähigkeit, auf unsere Fragen - ob erwartet oder nicht - mit relevanten und hilfreichen Antworten in ihren eigenen Worten zu antworten. - **Social Media Sentiment Analysis**: NLP hat sich zu einem unverzichtbaren Werkzeug entwickelt, um verborgene Daten aus Social Media-Kanälen zu erschließen. Mit der Stimmungsanalyse kann die Sprache in Social-Media-Beiträgen, Antworten, Bewertungen und mehr analysiert werden, um Einstellungen und Emotionen als Reaktion auf Produkte, Aktionen und Ereignisse zu ermitteln - Informationen, die Unternehmen für Produktdesigns, Werbekampagnen und mehr nutzen können. - **Textzusammenfassung**: Die Textzusammenfassung nutzt NLP-Techniken, um riesige Mengen digitaler Texte zu verarbeiten und Zusammenfassungen für Indizes, Forschungsdatenbanken oder vielbeschäftigte Leser zu erstellen, die keine Zeit haben, den gesamten Text zu lesen. Die besten Anwendungen zur Textzusammenfassung nutzen semantisches Denken und die Generierung natürlicher Sprache (NLG), um den Zusammenfassungen nützlichen Kontext und Schlussfolgerungen hinzuzufügen.