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.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich auf die Interaktion zwischen Computern und Menschen über natürliche Sprache konzentriert. Entdecke alles, was Du über dieses sich schnell entwickelnde Forschungsgebiet wissen musst!
In der Vergangenheit haben wir hauptsächlich die Tastatur und die Maus verwendet, um mit Computern zu interagieren. Dank der KI können Maschinen jetzt jedoch Befehle und Texte von menschlichen Nutzern auf intelligente Weise verstehen, interpretieren und beantworten.
Diese Fähigkeit ist auf eine Technologie namens NLP zurückzuführen: die Verarbeitung natürlicher Sprache. Mit dem Aufstieg von virtuellen Assistenten, automatischen Übersetzungssystemen, Chatbots und vielen anderen Anwendungen steht sie jetzt im Rampenlicht!
Ihre Geschichte beginnt mit den ersten automatischen Übersetzungstools, die in den 1950er Jahren entstanden, aber erst mit den Fortschritten im Machine Learning und in der Datenverarbeitung konnten bedeutende Fortschritte erzielt werden, die viele technologische Innovationen anregten…
Was ist also NLP, was sind seine Grundlagen, welche Algorithmen verbergen sich hinter seiner Funktionsweise und was sind seine Anwendungen? Das wirst du im weiteren Verlauf dieses Artikels erfahren!
Datenanalyse zur Entschlüsselung der Sprache
Komplex und vielschichtig besteht die natürliche Sprache aus mehreren Konzepten, die verstanden und analysiert werden müssen, um eine automatische Verarbeitung zu ermöglichen.
Die Syntax bezieht sich auf die Struktur der Sätze und die Regeln, die die Organisation der Wörter bestimmen. Sie ermöglicht es, festzustellen, ob ein Satz grammatikalisch korrekt ist und die Beziehungen zwischen seinen verschiedenen Elementen zu identifizieren.
Die Semantik hingegen befasst sich mit der Bedeutung von Wörtern und Sätzen. Sie ist entscheidend für das Verständnis des Sinns von Texten und für Aufgaben wie die lexikalische Desambiguierung und die Informationsgewinnung.
Ein weiteres Konzept ist die Pragmatik, die sich auf den Gebrauch der Sprache im Kontext konzentriert und darauf, wie Kontexte die Interpretation des Sinns beeinflussen.
Im Wesentlichen ist sie unerlässlich, um die Absichten hinter den Sätzen zu verstehen und Aspekte wie Ironie und Humor zu managen.
Die Morphologie ist die Untersuchung der Struktur der Wörter und deren Variationen. Sie beinhaltet die Analyse von Präfixen, Suffixen, Stämmen und Flexionen.
Schließlich befasst sich die Phonologie mit den Lauten der Sprache und deren Organisation. Sie ist besonders relevant für Systeme der Spracherkennung und -synthese.
So umfasst die NLP eine Vielzahl von Aufgaben, die jeweils darauf abzielen, spezifische Aspekte der Sprachverständigung und -erzeugung zu lösen.
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Die lexikalische Analyse umfasst die Segmentierung des Textes in kleinere Einheiten wie Wörter und Tokens und die Identifizierung ihrer morphologischen Eigenschaften.
Zur Bestimmung der grammatikalischen Struktur der Sätze verwendet man die syntaktische Analyse, die es ermöglicht, syntaktische Bäume oder Abhängigkeiten zu konstruieren.
Eine semantische Analyse zielt darauf ab, den Sinn von Wörtern und Sätzen zu verstehen, insbesondere durch die Desambiguierung von Wörtern und die Interpretation semantischer Beziehungen.
Über die Analyse hinaus ermöglicht NLP die Texterzeugung: cohärente und bedeutungsvolle Sätze und Texte zu erstellen aus strukturierten Daten oder anderen Formen der internen Darstellung.
Es ermöglicht auch die automatische Übersetzung, d.h. die Umwandlung von Texten aus einer Sprache in eine andere unter Beibehaltung des Sinns und des Stils so genau wie möglich.
Man kann es auch verwenden, um einen langen Text zusammenzufassen, indem man ihn in eine kürzere Version verdichtet und dabei die wesentlichen Informationen und den Gesamtsinn beibehält.
Diese verschiedenen Aufgaben bilden die Grundlage von NLP, auf der fortschrittliche Techniken und praktische Anwendungen aufbauen, die wir nun besprechen werden.
Techniken und Algorithmen der NLP
Die statistischen Modelle und die Algorithmen des Machine Learning sind das Herzstück der modernen NLP. Sie ermöglichen es Maschinen, Muster in Textdaten zu erkennen und die verschiedenen Aufgaben der Sprachverarbeitung durchzuführen.
Zum Beispiel werden Klassifikations- und Regressionsalgorithmen für Aufgaben wie die Tagging der Wortarten, die Sentiment-Analyse und die Textklassifikation verwendet.
Zu den am häufigsten verwendeten gehören Support Vector Machines (SVM), zufällige Wälder (Random Forests) und logistische Regressionen (logistische Regressionen).
Parallel dazu dienen Sprachmodelle wie n-Gramme, versteckte Markov-Modelle (Hidden Markov Models (HMM)) und Bayes’sche Modelle (Bayesianische Modelle) dazu, die Wahrscheinlichkeit von Wortsequenzen vorherzusagen: ein unverzichtbarer Prozess für Spracherkennung, Rechtschreibkorrektur und Texterzeugung.
Vor dem Zeitalter des Machine Learning basierten NLP-Systeme jedoch hauptsächlich auf Regeln. Diese Ansätze sind heute weniger verbreitet, aber in bestimmten Kontexten immer noch nützlich.
Regelbasierte Systeme verwenden eine Reihe von manuell codierten grammatikalischen Regeln, um Sprache zu analysieren und zu erzeugen. Dazu gehören kontextfreie Grammatiken oder Zustandsübergangsnetzwerke.
In jüngerer Zeit haben Fortschritte im Deep Learning die NLP revolutioniert. Sie ermöglichen Leistungen, die weit über die traditionellen Methoden hinausgehen.
Die rekurrenten neuronalen Netze (RNN) und insbesondere die Long Short-Term Memory (LSTM) und Gated Recurrent Units (GRU) werden für sequenzielle Aufgaben wie die Übersetzung und die Texterzeugung verwendet.
Ebenso wurden die convolutional neural networks (CNN) ursprünglich für das Computer Vision entwickelt, aber auch auf die NLP für Aufgaben wie die Sentiment-Analyse angewendet.
Die auf Transformers basierenden Modelle wie BERT und GPT haben die Fähigkeiten der NLP ebenfalls erheblich verbessert. Sie ermöglichen ein besseres Verständnis des Kontexts durch bidirektionale Aufmerksamkeit und bilden die Basis für die jüngsten Fortschritte.
Wofür wird es verwendet? Was sind die Anwendungen?
Einer der Hauptanwendungsbereiche von NLP ist die Sentiment-Analyse. Sie besteht darin, die in einem Text ausgedrückten Emotionen zu erkennen.
Dies ist eine gängige Praxis im Marketing, im Reputationsmanagement und in der Verbraucheranalyse.
Mit Hilfe von Klassifikationsalgorithmen und neuronalen Netzen können NLP-Systeme positive, negative oder neutrale Stimmungen in Produktbewertungen, Social-Media-Kommentaren oder Nachrichtenartikeln identifizieren.
Auf diese Weise können Unternehmen die öffentliche Meinung überwachen, ihre Marketingstrategien anpassen und auf die Bedürfnisse der Kunden reagieren.
Über soziale Netzwerke und andere Kundenfeedbacks hinaus erweisen sich NLP-Technologien als sehr nützlich, um relevante Informationen in großen Textdatensätzen zu extrahieren und zu durchsuchen.
Suchmaschinen wie Google verwenden solche Algorithmen, um die Anfragen der Nutzer zu verstehen und die relevantesten Ergebnisse zu liefern. Der gesamte Betrieb des Internets basiert daher auf diesem System.
Darüber hinaus basieren auch virtuelle Assistenten wie Siri, Alexa oder Google Assistant auf NLP. Sie verwenden Sprach- und Textverarbeitungstechnologien, um auf natürliche und flüssige Weise mit den Benutzern zu interagieren.
Dieselbe Technologie wird für Chatbots verwendet, insbesondere für solche, die den Kundenservice automatisieren, indem sie sofortige Antworten auf häufig gestellte Fragen geben und so helfen, die Abläufe der Unternehmen zu beschleunigen.
Dennoch bleibt die bekannteste und am weitesten verbreitete Anwendung von NLP wahrscheinlich die automatische Übersetzung. Seit den ersten regelbasierten Systemen bis hin zu den neuesten neuronalen Übersetzungsmodellen wurden erhebliche Fortschritte erzielt.
Zu den beliebtesten Tools in diesem Bereich gehören Google Translate und DeepL. Sie verwenden tiefe neuronale Netze, um Übersetzungen so präzise und natürlich wie möglich zu erstellen.
Die Mehrdeutigkeit der natürlichen Sprache: ein zu überwindendes Hindernis
Eines der Hauptprobleme der NLP besteht darin, die Mehrdeutigkeit und Komplexität der menschlichen Sprache zu bewältigen. Wörter können mehrere Bedeutungen haben, und Sätze können je nach Struktur unterschiedlich interpretiert werden.
Zum Beispiel kann das englische Wort „Bark“ entweder die Rinde eines Baumes oder das Bellen eines Hundes bedeuten. Die NLP-Systeme müssen also in der Lage sein, diese Begriffe je nach Kontext korrekt zu desambiguieren.
Die Bedeutung von Wörtern und Sätzen kann sich auch je nach Kontext und Kultur ändern. Idiome, Redewendungen und kulturelle Referenzen stellen zusätzliche Herausforderungen dar.
Zum Beispiel bedeutet der englische Ausdruck „kick the bucket“ im umgangssprachlichen Englisch „sterben“, aber seine wörtliche Übersetzung (den Eimer treten) wäre in einer anderen Sprache ohne kulturelles Wissen unverständlich.
Ein weiteres Problem besteht darin, dass NLP-Modelle die in den Trainingsdaten enthaltenen Vorurteile widerspiegeln und verstärken können, was ethische Bedenken aufwirft.
Die für das Training verwendeten Textdaten können kulturelle, soziale und geschlechtsspezifische Vorurteile enthalten.
Zum Beispiel könnte ein Modell, das hauptsächlich aus englischen Texten amerikanischer Quellen trainiert wird, möglicherweise nicht andere Kulturen und Dialekte anderer Regionen gut verstehen oder darstellen.
Ebenso können NLP-Systeme Stereotypen und Diskriminierungen fortsetzen. Es müssen daher Methoden entwickelt werden, um diese Vorurteile zu identifizieren und zu mildern, um faire und verantwortungsbewusste Systeme zu schaffen.
In großem Maßstab kann die Verarbeitung natürlicher Sprache auch Herausforderungen in Bezug auf Rechenressourcen und Verarbeitungszeit darstellen.
Die Analyse und das Verständnis großer Textmengen erfordern eine enorme Rechenleistung. Nur die Optimierung der Modelle ermöglicht ihren Betrieb ohne Einbußen bei der Genauigkeit.
Fazit: NLP, eine Revolution für die Interaktion zwischen Mensch und Maschine
In Zukunft wird sich der Bereich der NLP dank der Entstehung neuer Technologien weiterentwickeln. Die zukünftigen generativen Sprachmodelle wie GPT-5 und die multimodalen Modelle, die Text oder Bild integrieren, werden weiterhin die Grenzen erweitern.
Dasselbe gilt für die Techniken des Transferlernens. Darüber hinaus wird NLP zunehmend mit anderen Bereichen der KI wie der Computer Vision und dem Internet der Dinge integriert.
Dies ermöglicht die Erstellung umfassenderer und vielseitigerer Systeme, wie z.B. virtueller Assistenten, die sowohl Sprachbefehle als auch visuelle Signale verstehen können, um ein besseres Benutzererlebnis zu bieten.
Viele Branchen wie der Kundendienst, das Marketing oder die Bildung werden wahrscheinlich tiefgreifend verändert werden.
Um ein Experte in NLP oder anderen Bereichen der künstlichen Intelligenz zu werden, kannst du dich an Liora wenden. Unsere Organisation bietet mehrere Schulungen in der KI an, die dir zahlreiche Kenntnisse vermitteln.
Du kannst unter anderem zwischen unseren Deep Learning-Kursen, MLOps, Machine Learning Engineer oder Data Scientist wählen.
