{"id":168548,"date":"2026-01-28T03:54:54","date_gmt":"2026-01-28T02:54:54","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=168548"},"modified":"2026-02-06T04:48:52","modified_gmt":"2026-02-06T03:48:52","slug":"nltk-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/nltk-python","title":{"rendered":"NLTK: Nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung in Python"},"content":{"rendered":"<p><strong>In diesem Artikel lernst du ein Dutzend nativer Python-Funktionen (buit-in) kennen, die dir mit Sicherheit sehr n\u00fctzlich sein werden!&nbsp;Bist du ein Python-Anf\u00e4nger?<\/strong><\/p>\nIn unserem Kapitel findest Du alle Grundlagen, die Du brauchst.\nZur Wiederholung: Native Funktionen sind Funktionen, die keine zus\u00e4tzlichen Bibliotheken importieren m\u00fcssen, um sie zu verwenden.\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-nltk-ist-eine-python-bibliothek-fur-naturliche-sprachverarbeitung-oder-natural-language-processing-hier-erfahrst-du-alles-was-du-wissen-musst-um-dieses-werkzeug-zu-beherrschen\">NLTK ist eine Python-Bibliothek f\u00fcr nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung oder Natural Language Processing. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du wissen musst, um dieses Werkzeug zu beherrschen.<\/h2>\nDie Interaktion zwischen Menschen und Maschinen wurde lange Zeit \u00fcber Tastaturen und Computercode abgewickelt. Was w\u00e4re, wenn es m\u00f6glich w\u00e4re, mit einem Computer nur schriftlich oder m\u00fcndlich in nat\u00fcrlicher Sprache zu kommunizieren, so wie man es mit einem anderen Menschen tun w\u00fcrde? Das ist das Ziel von <strong>Natural Language Processing.<\/strong>\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-was-ist-naturliche-sprachverarbeitung\">Was ist nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung?<\/h3>\nDie nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung, auch <strong>Natural Language Processing oder NLP genannt,<\/strong> ist ein Zweig der k\u00fcnstlichen Intelligenz. Sie zielt darauf ab, Menschen die M\u00f6glichkeit zu geben, mit Computern \u00fcber nat\u00fcrliche Sprache zu interagieren.\n\nMithilfe dieser<strong> Technologie<\/strong> sollen Maschinen schlie\u00dflich in der Lage sein, die menschliche Sprache zu entziffern und zu verstehen. Um dieses Ziel zu erreichen, wurden verschiedene <strong>Modelle, Techniken und andere Bibliotheken<\/strong> f\u00fcr Programmiersprachen entwickelt.\n\nWas ist das Ziel? Computer darauf zu trainieren, Texte zu verarbeiten, zu verstehen, darauf basierende Vorhersagen zu treffen oder sogar neue Texte zu generieren, wie die <strong>KI GTP-3.<\/strong>\n\nDas Trainieren von Computern, auch Machine Learning genannt, erfordert zun\u00e4chst die <strong>Aggregation von Daten<\/strong> und deren Verwendung, um ein Modell zu &#8222;f\u00fcttern&#8220;. Diese Daten werden vom Modell verarbeitet, das lernt, sie zu klassifizieren.\n\n<iframe title=\"Le NLP, qu&#039;est-ce que c&#039;est ? Data Insights#5\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/fX1jw0fEs7M?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-wozu-dient-nlp\">Wozu dient NLP ?<\/h3>\nJeden Tag werden auf Webseiten, in Blogs und sozialen Netzwerken riesige Mengen an <strong>Daten in Textform<\/strong> generiert. Durch die Analyse dieser Daten k\u00f6nnen Unternehmen die Internetnutzer und ihre Interessen verstehen, um neue Dienstleistungen und Produkte zu entwickeln.\n\nDie <strong>Nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung<\/strong> wird auf vielf\u00e4ltige Weise eingesetzt. Suchmaschinen wie Google und Yahoo verlassen sich auf diese Technologie, um die Bedeutung von Suchanfragen im Internet zu verstehen.\n\nSoziale Netzwerke wie Facebook analysieren die Interessen der Nutzer, um ihnen gezielt Werbung anzubieten oder relevante Inhalte in ihrem Newsfeed zu pr\u00e4sentieren. Sprachassistenten wie Apple Siri oder Amazon Alexa basieren ebenfalls auf<strong> NLP,<\/strong> ebenso wie Spamfilter.\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-was-ist-nltk\">Was ist NLTK?<\/h3>\nDas <strong>NLTK, oder Natural Language Toolkit,<\/strong> ist eine Suite von <strong>Softwarebibliotheken und Programmen<\/strong>. Sie wurde f\u00fcr die symbolische und statistische nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung von Englisch in Python entwickelt. Es ist eine der leistungsf\u00e4higsten Bibliotheken f\u00fcr die nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung.\n\nDiese Toolsuite vereint die g\u00e4ngigsten Algorithmen der nat\u00fcrlichen Sprachverarbeitung wie Tokenizing, <strong>Part-of-Speech-Tagging<\/strong>, Stemming, Sentiment-Analyse, Topic-Segmentierung oder Named Entity Recognition.\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-engineer\">NLTK lernen<\/a><\/div><\/div>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-die-verschiedenen-nltk-algorithmen\">Die verschiedenen NLTK-Algorithmen<\/h3>\n<iframe title=\"Natural Language Processing - Tokenization (NLP Zero to Hero - Part 1)\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/fNxaJsNG3-s?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n\n<strong>Tokenization ist ein Prozess<\/strong>, bei dem ein Text in mehrere Unterteile, sogenannte Tokens, aufgeteilt wird. Mit dieser Methode k\u00f6nnen Statistiken aus dem Textkorpus extrahiert werden, z. B. die Anzahl der S\u00e4tze.\n\nDiese Statistiken k\u00f6nnen dann verwendet werden, um die Parameter beim Trainieren eines Modells anzupassen. Diese Technik wird auch verwendet, um &#8222;Muster&#8220; im Text zu finden, die f\u00fcr die Durchf\u00fchrung von Aufgaben der nat\u00fcrlichen Sprachverarbeitung unerl\u00e4sslich sind.\n\nDie <strong>Stemming-Methode<\/strong> erm\u00f6glicht es, eine Reihe von W\u00f6rtern in einem Satz in eine Sequenz umzuwandeln. W\u00f6rter, die dieselbe Bedeutung haben, aber je nach Kontext variieren, werden so normalisiert. Das Ziel ist es, die Wurzel aus den verschiedenen Variationen des Wortes zu finden. Der NLTK umfasst mehrere &#8222;Stemmers&#8220; wie den Porter Stemmer, den Snowball Stemmer und den Lancaster Stemmer.\n\nDie <strong>Lemmatisierungstechnik<\/strong> ist ein algorithmischer Prozess, mit dem das Lemma eines Wortes auf der Grundlage seiner Bedeutung gefunden wird. Es handelt sich dabei um die morphologische Analyse von W\u00f6rtern, die darauf abzielt, seine Affixe zu entfernen. Auf<strong> NTLK<\/strong> wird die native morph-Funktion von WordNet f\u00fcr die Lemmatisierung verwendet.\n\nDie <strong>Lemmatisierung<\/strong> kann mit oder ohne &#8222;POS tag&#8220; oder &#8222;part-of-speech tag&#8220; durchgef\u00fchrt werden. Bei der letztgenannten Methode wird jedem Wort ein Tag (eine Markierung) zugewiesen, um die Genauigkeit des Wortes im Kontext des Datensatzes zu erh\u00f6hen.\n\nDieses Tag wird z. B. verwendet, um anzuzeigen, ob das Wort ein Verb oder ein Adjektiv ist, damit das System wei\u00df, welches Affix dem Lemma hinzugef\u00fcgt werden soll.\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-andere-bibliotheken-fur-naturliche-sprachverarbeitung\">Andere Bibliotheken f\u00fcr nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung<\/h3>\nEs gibt viele Softwarebibliotheken, die sich der nat\u00fcrlichen <strong>Sprachverarbeitung<\/strong> widmen. Zu nennen ist hier spaCy, das vollst\u00e4ndig optimiert ist und h\u00e4ufig im Deep Learning eingesetzt wird.\n\nDie<strong> Bibliothek TextBlob<\/strong> funktioniert mit Python 2 und 3 und erm\u00f6glicht die Verarbeitung von Textdaten. Auf der Open-Source-Seite findet man Genism: sehr effizient und erweiterbar.\n\nPattern ist ein sehr leichtes NLP-Modul, das haupts\u00e4chlich f\u00fcr Web-Mining oder Crawling verwendet wird. F\u00fcr massiv mehrsprachige Anwendungen ist Polyglot die beste Wahl.\n\nF\u00fcr das Parsing von mehreren Datenformaten wie <strong>FoLiA\/Giza\/Moses\/ARPA\/Timbl\/CQL verwendet man PyNLPI<\/strong> oder Pineapple. Schlie\u00dflich ist Vocabulary sehr n\u00fctzlich, um semantische Informationen aus einem Text zu extrahieren. Dennoch ist die am h\u00e4ufigsten verwendete NLP-Bibliothek NLTK.\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-warum-und-wie-lerne-ich-nltk-zu-benutzen\">Warum und wie lerne ich, NLTK zu benutzen?<\/h3>\nZu lernen, wie man den NLTK benutzt, ist eine sehr n\u00fctzliche F\u00e4higkeit, die f\u00fcr die <strong>nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung (NLP<\/strong>) unerl\u00e4sslich ist. Im Allgemeinen ist es ein Werkzeug, das du kennen musst, wenn du in der k\u00fcnstlichen Intelligenz und im Machine Learning arbeiten willst.\n\nUm diese Suite von Werkzeugen zu beherrschen, kannst du dich f\u00fcr die Ausbildungen von Liora entscheiden. Die KI und ihre verschiedenen Zweige wie <strong>Deep Learning und NLP<\/strong> stehen im Mittelpunkt unserer Ausbildungen zum Data Analyst, Data Scientist und ML Engineer, ebenso wie die Programmiersprache Python und ihre Bibliotheken.\n\nUnsere verschiedenen Kurse erm\u00f6glichen dir eine schnelle und effiziente Ausbildung in den Berufen der <strong>Data Science<\/strong>. Jeder Kurs kann in einem Bootcamp oder als Weiterbildung absolviert werden und verfolgt einen &#8222;Blended Learning&#8220;-Ansatz, der physisches und Fernstudium miteinander verbindet.\n\nAm Ende des Programms erh\u00e4ltst du ein von der Universit\u00e9 de la Sorbonne zertifiziertes Diplom. Warte nicht l\u00e4nger und entdecke unsere Kurse!\n\n<iframe title=\"Comment se former \u00e0 la data science en 2022 ? R\u00e9ponse en 2:30 avec DataScientest ! \ud83c\udfac\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/SNNK6z03TaA?start=57&#038;feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-engineer\">Liora Ausbildungen entdecken<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p><strong>In diesem Artikel lernst du ein Dutzend nativer Python-Funktionen (buit-in) kennen, die dir mit Sicherheit sehr n\u00fctzlich sein werden!&nbsp;Bist du ein Python-Anf\u00e4nger?<\/strong><\/p>\n","protected":false},"author":47,"featured_media":169470,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2472],"class_list":["post-168548","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ki"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/168548","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/47"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=168548"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/168548\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":216669,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/168548\/revisions\/216669"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/169470"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=168548"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=168548"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}