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NLP-Einführung: Was ist natürliche Sprachverarbeitung (NLP)?

Sie haben schon von Natural Language Processing (NLP) gehört, wissen aber nicht, was es genau ist und wofür es verwendet wird? In diesem Beitrag werde ich versuchen, Ihnen NLP anhand einiger Beispiele näher zu bringen.

Was ist natürliche Sprachverarbeitung (NLP)?

NLP ist ein Teilgebiet der Linguistik, Informatik und künstlichen Intelligenz. Es geht um die Verarbeitung von Sprache, Wörtern und Sprache, durch einen Computer.

Es geht um die Entwicklung von Interaktionen zwischen Computern und menschlicher Sprache und insbesondere darum, wie man Computer so zu programmieren, dass sie große Mengen von Daten in natürlicher Sprache verarbeiten und analysieren können.

Machen Sie nicht den Fehler: NLP ist nicht nur Linguistik! Linguistik zielt auf das Verständnis von Fremdsprachen durch Software.

NLP basiert auf Regeln. Aber Regeln sind nicht genug: der Kontext ist auch sehr wichtig. Wenn ein Freund Ihnen sagt: " Was für ein wunderbarer Frühling! ", liegt das an der Jahreszeit oder am Wasser? Hier ein weiteres Beispiel: "Ich gehe zum Bank. ": Geht es darum, am Flussufer entlang zu gehen, oder darum, Geld zur Bank zu bringen?

NLP braucht also viele Regeln und Wörterbücher.

Kontext ist der Schlüssel im NLP

Wofür ist NLP gut?

Dank NLP kann eine Maschine den Inhalt von Dokumenten "verstehen", einschließlich der kontextuellen Nuancen der der Sprache in den Dokumenten. Eine Maschine kann auch die in den Dokumenten enthaltenen Informationen und Erkenntnisse extrahieren sowie die Dokumente selbst kategorisieren und organisieren.

Die Herausforderungen bei der Verarbeitung natürlicher Sprache betreffen häufig die Spracherkennung, das Verstehen natürlicher Sprache Sprachverständnis (NLU) und die Erzeugung natürlicher Sprache (NLG).

Warum ist NLP interessant?

Die Welt ist voll von unstrukturierten Daten (d. h. Daten, die nicht für Maschinen formatiert sind): Sie machen 70-90% der digitalen Daten. NLP ist eine großartige Möglichkeit, diese riesigen Datenmengen zu verarbeiten.

"KI wird bis 2025 95 % der Kundeninteraktionen steuern."

Gartner

Für Unternehmen ist NLP eine Möglichkeit, ihre Kunden auf automatisierte Weise kennen zu lernen und neue Möglichkeiten zu schaffen (besseres Wissen, bessere Zielgruppenansprache,...).

NLP Anwendungsfälle

Hier sind einige typische NLP-Anwendungsfälle:

NLP ist nicht neu!

Während des 2. Weltkriegs entwickelte Alan Turing eine Maschine, die die verschlüsselten Botschaften der Nazis verstehen konnte, die so genannte Turing-Maschine.

Turing-Maschine

Später war das Georgetown-IBM-Experiment eine einflussreiche Demonstration der maschinellen Übersetzung, die am 7. Januar 1954 durchgeführt wurde. Das Experiment wurde gemeinsam von der Georgetown University und IBM entwickelt und umfasste die vollautomatische Übersetzung von mehr als sechzig russischen Sätzen ins Englische. Der Wortschatz umfasste nur sechs Grammatikregeln und 250 lexikalische Elemente.

Ein weiterer interessanter Meilenstein war die ELIZA-Software, die 1966 am MIT Artificial Intelligence Laboratory von Joseph Weizenbaum entwickelt wurde. Das berühmteste Skript, DOCTOR, simulierte einen Psychotherapeuten und nutzte im Skript diktierte Regeln, um mit ungerichteten Fragen auf Benutzereingaben zu reagieren. Damit war ELIZA einer der ersten Chatbots und eines der ersten Programme, die den Turing-Test absolvieren konnten.

Schlussfolgerung

In diesem Beitrag haben Sie erfahren, was natürliche Sprachverarbeitung ist und wie sie in der Praxis eingesetzt werden kann. Es gibt noch viele Herausforderungen, aber in den letzten Jahren wurden im Bereich NLP große Fortschritte erzielt. Heute ermutigt die Reife von NLP immer mehr Unternehmen dazu, NLP in ihren Produkten oder in ihrer internen Organisation zu nutzen.

Sylvie Krupsky
CMO bei NLP Cloud