NLP kurz und knapp
Ganz einfach gesagt, handelt es sich bei Natural Language Processing um die Verarbeitung natürlicher (menschlicher) Sprache. Aus dem Bereich der Computerlinguistik stammend bedient sich NLP verschiedener interdisziplinärer Methoden, so bspw. aus der Informatik, Künstlichen Intelligenz oder Data Science. Natural Language Processing erfasst menschliche Sprache und verarbeitet sie durch trainierte Algorithmen weiter. Das funktioniert sowohl für Text- als auch für Audio-Dokumente. Ziel ist es, eine direkte Interaktion zwischen Mensch und Maschine mit Hilfe natürlicher Sprache zu ermöglichen.
Die größte Schwierigkeit hierbei ist die Komplexität und Mehrdeutigkeit der menschlichen Sprache. Es braucht ausgefeilte Algorithmen und Verfahren, um ein fehlerfreies Sprachverständnis anzutrainieren.
Teildisziplinen des Natural Language Processings
Unter NLP werden verschiedene weitere Möglichkeiten zusammengefasst, menschliche Sprache computerbasiert weiterzuverarbeiten. Die Verfahren variieren in ihrer Komplexität dabei teils stark.
Ein Beispiel dafür ist Natural Language Understanding (NLU). Im Gegensatz zu NLP zielt NLU darauf ab, die genaue Bedeutung eines Textes oder einer Audio-Aufnahme zu verstehen; es handelt sich also um eine komplexe Anwendung. Konkret werden dabei Grammatik und Kontext Text- oder Audio-Datei analysiert, um den Sinn sowie die Bedeutung der Aussage abzuleiten. Darüber hinaus werden Semantik, Syntax, Absicht sowie Stimmung untersucht. Benötigt wird dafür ein sogenannter Parser, der den Inhalt in ein geeignetes Format für die Weiterverarbeitung umwandelt. Zudem ist ein umfangreiches Sprach- und Grammatiklexikon unabdingbar, auf das die Anwendung zugreifen kann. Darin müssen auch die verschiedenen Bedeutungen einzelner Wörter aufgelistet sein. Je detaillierter der Wortschatz, desto besser das Ergebnis des NLU. Daraus ergeben sich die folgenden Anwendungsbereiche:
- Unterscheidung von Wortarten (Substantiv, Verb, Adjektiv usw.)
- Erkennung von Plural, Singular sowie grammatikalischen Geschlechtern
- Identifizierung von grammatikalischen Fällen
- Unterscheidung von Marken, Namen, Orten
- Erkennung von Schlüsselwörtern in einem Text
- Klassifizierung von Texten nach Inhalt
Ein weiteres Beispiel ist Natural Language Generation (NLG). Hier geht es um die Erzeugung natürlicher Sprache. Input dafür sind strukturierte Daten, die in sekundenschnelle zu lesbaren Texten umgewandelt werden. Diese Automatisierung vereinfacht zum Beispiel den ansonsten sehr zeitintensiven Erstellungsprozess von Content enorm. Damit es jedoch gelingt, braucht es zunächst vordefinierte Bedingungen und Vorlagen zur Generierung menschlicher Sprache. Das sind beispielsweise vorformulierte Sätze, die durch Daten- und Lexikalisierungsalgorithmen je nach Kontext individualisiert werden. Klassische Anwendungsbereiche von NLG sind:
- Texterstellung (z.B. Wetter- oder Sportberichte) auf Basis von maschinell erstellten Datensätzen
Schwierigkeiten vs. Möglichkeiten
Die Schwierigkeit von NLP bildet die Datengrundlage an sich: Die menschliche Sprache ist komplex und folgt nicht immer logischen Regeln. Worte haben viele Varianten und Bedeutungen, die sich teilweise nur über den inhaltlichen Kontext erfassen lassen. So fällt es Programmen äußerst schwer, unterschwellige Bedeutungen in Texten zu erkennen. Deshalb ist es für die Software essentiell, eine umfangreiche strukturierte Datenbasis zu nutzen. Je mehr Daten vorliegen, desto besser arbeiten die Sprachmodelle bei der Erkennung von Mustern und Regeln.
Ist diese Hürde jedoch durch entsprechendes Training der Algorithmen überwunden, wird NLP unser Arbeits- wie Privatleben vereinfachen. Die Anfänge sind bereits gemacht. Über intelligente Sprachassistenten lassen sich schon jetzt Licht, Fernsehen und Musik mühelos auf Kommando steuern.
Im Arbeitsalltag sorgt zum Beispiel Dokument-Klassifizierung für Zeitersparnisse. Dank NLP und KI-basierter Methoden lassen sich Mailanfragen einfach und schnell an die richtigen Stellen und Mitarbeiter verteilen. Damit sind die Tage der aufwendigen händischen E-Mail-Weiterleitung gezählt.
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