Was ist natürliche Sprachverarbeitung? Eine Einführung in NLP

Unter Natural Language Processing (NLP) versteht man die Fähigkeit eines Computerprogramms, die gesprochene und geschriebene menschliche Sprache zu verstehen – auch natürliche Sprache genannt. Es ist ein Bestandteil der künstlichen Intelligenz (KI).

NLP existiert seit mehr als 50 Jahren und hat seine Wurzeln im Bereich der Linguistik. Es verfügt über eine Vielzahl realer Anwendungen in einer Reihe von Bereichen, darunter medizinische Forschung, Suchmaschinen und Business Intelligence.

NLP ermöglicht es Computern, natürliche Sprache genauso zu verstehen wie Menschen. Unabhängig davon, ob es sich um gesprochene oder geschriebene Sprache handelt, nutzt die Verarbeitung natürlicher Sprache künstliche Intelligenz, um Eingaben aus der realen Welt aufzunehmen, sie zu verarbeiten und sie auf eine Weise zu verstehen, die ein Computer verstehen kann. So wie Menschen über verschiedene Sensoren verfügen – etwa Ohren zum Hören und Augen zum Sehen – verfügen Computer über Programme zum Lesen und Mikrofone zum Sammeln von Audiodaten. Und so wie Menschen ein Gehirn haben, um diese Eingaben zu verarbeiten, verfügen Computer über ein Programm, um ihre jeweiligen Eingaben zu verarbeiten. Irgendwann bei der Verarbeitung wird die Eingabe in Code umgewandelt, den der Computer verstehen kann. Die Verarbeitung natürlicher Sprache besteht aus zwei Hauptphasen: Datenvorverarbeitung und Algorithmusentwicklung.

Bei der Datenvorverarbeitung geht es darum, Textdaten aufzubereiten und zu „bereinigen“, damit Maschinen sie analysieren können. Durch die Vorverarbeitung werden Daten in eine umsetzbare Form gebracht und Merkmale im Text hervorgehoben, mit denen ein Algorithmus arbeiten kann. Dies kann auf verschiedene Arten erfolgen, darunter:

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Sobald die Daten vorverarbeitet wurden, wird ein Algorithmus zu deren Verarbeitung entwickelt. Es gibt viele verschiedene Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache, aber zwei Haupttypen werden häufig verwendet:

Unternehmen nutzen riesige Mengen unstrukturierter, textlastiger Daten und benötigen eine Möglichkeit, diese effizient zu verarbeiten. Viele der online erstellten und in Datenbanken gespeicherten Informationen sind natürliche menschliche Sprache, und bis vor Kurzem konnten Unternehmen diese Daten nicht effektiv analysieren. Hier ist die Verarbeitung natürlicher Sprache nützlich.

Der Vorteil der Verarbeitung natürlicher Sprache wird deutlich, wenn man die folgenden beiden Aussagen berücksichtigt: „Eine Cloud-Computing-Versicherung sollte Teil jedes Service-Level-Agreements sein“ und „Ein gutes SLA sorgt für einen erholsameren Schlaf – auch in der Cloud.“ Wenn sich ein Benutzer bei der Suche auf die Verarbeitung natürlicher Sprache verlässt, erkennt das Programm, dass Cloud Computing eine Einheit ist, dass Cloud eine abgekürzte Form von Cloud Computing ist und dass SLA ein Branchenkürzel für Service-Level-Agreement ist.

Dabei handelt es sich um vage Elemente, die in der menschlichen Sprache häufig vorkommen und die maschinelle Lernalgorithmen in der Vergangenheit nur schlecht interpretieren konnten. Dank der Verbesserungen bei Deep-Learning- und Machine-Learning-Methoden können Algorithmen diese nun effektiv interpretieren. Diese Verbesserungen erweitern die Breite und Tiefe der Daten, die analysiert werden können.

Syntax- und semantische Analyse sind zwei Haupttechniken, die bei der Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet werden.

Syntax ist die Anordnung von Wörtern in einem Satz, um einen grammatikalischen Sinn zu ergeben. NLP verwendet Syntax, um die Bedeutung einer Sprache auf der Grundlage grammatikalischer Regeln zu beurteilen. Zu den Syntaxtechniken gehören:

Bei der Semantik geht es um die Verwendung und Bedeutung von Wörtern. Bei der Verarbeitung natürlicher Sprache werden Algorithmen eingesetzt, um die Bedeutung und Struktur von Sätzen zu verstehen. Zu den Semantiktechniken gehören:

Aktuelle Ansätze zur Verarbeitung natürlicher Sprache basieren auf Deep Learning, einer Art KI, die Muster in Daten untersucht und nutzt, um das Verständnis eines Programms zu verbessern. Deep-Learning-Modelle erfordern riesige Mengen an gekennzeichneten Daten, damit der Algorithmus zur Verarbeitung natürlicher Sprache darauf trainieren und relevante Korrelationen identifizieren kann. Die Zusammenstellung eines solchen großen Datensatzes ist eine der größten Hürden bei der Verarbeitung natürlicher Sprache.

Frühere Ansätze zur Verarbeitung natürlicher Sprache basierten auf einem eher regelbasierten Ansatz, bei dem einfacheren Algorithmen für maschinelles Lernen mitgeteilt wurde, nach welchen Wörtern und Phrasen im Text gesucht werden soll, und spezifische Antworten erhielten, wenn diese Phrasen auftauchten. Aber Deep Learning ist ein flexiblerer, intuitiverer Ansatz, bei dem Algorithmen lernen, die Absicht des Sprechers anhand vieler Beispiele zu erkennen – fast so, wie ein Kind die menschliche Sprache lernen würde.

Zu den drei häufig für die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendeten Tools gehören Natural Language Toolkit (NLTK), Gensim und Intel Natural Language Processing Architect. NLTK ist ein Open-Source-Python-Modul mit Datensätzen und Tutorials. Gensim ist eine Python-Bibliothek zur Themenmodellierung und Dokumentindizierung. Intel NLP Architect ist eine weitere Python-Bibliothek für Deep-Learning-Topologien und -Techniken.

Einige der Hauptfunktionen, die Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache ausführen, sind:

Die oben aufgeführten Funktionen werden in einer Vielzahl realer Anwendungen verwendet, darunter:

Die Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache konzentriert sich auf die Suche, insbesondere auf die Unternehmenssuche. Dabei werden Datensätze in Form einer Frage abgefragt, die der Nutzer einer anderen Person stellen könnte. Die Maschine interpretiert die wichtigen Elemente des menschlichen Sprachsatzes, die bestimmten Merkmalen in einem Datensatz entsprechen, und gibt eine Antwort zurück.

Mit NLP können freie, unstrukturierte Texte interpretiert und analysierbar gemacht werden. In Freitextdateien sind enorme Mengen an Informationen gespeichert, beispielsweise Krankenakten von Patienten. Vor Deep-Learning-basierten NLP-Modellen waren diese Informationen für eine computergestützte Analyse nicht zugänglich und konnten nicht systematisch analysiert werden. Mit NLP können Analysten riesige Mengen an Freitext durchsuchen, um relevante Informationen zu finden.

Die Stimmungsanalyse ist ein weiterer Hauptanwendungsfall für NLP. Mithilfe der Stimmungsanalyse können Datenwissenschaftler Kommentare in sozialen Medien auswerten, um zu sehen, wie die Marke ihres Unternehmens abschneidet, oder Notizen von Kundendienstteams überprüfen, um Bereiche zu identifizieren, in denen sich Menschen eine bessere Leistung des Unternehmens wünschen.

Der Hauptvorteil von NLP besteht darin, dass es die Art und Weise verbessert, wie Menschen und Computer miteinander kommunizieren. Der direkteste Weg, einen Computer zu manipulieren, ist der Code – die Sprache des Computers. Indem Computer in die Lage versetzt werden, die menschliche Sprache zu verstehen, wird die Interaktion mit Computern für Menschen viel intuitiver.

Weitere Vorteile sind:

Es gibt eine Reihe von Herausforderungen bei der Verarbeitung natürlicher Sprache, und die meisten davon laufen auf die Tatsache hinaus, dass sich natürliche Sprache ständig weiterentwickelt und immer etwas mehrdeutig ist. Sie beinhalten:

NLP greift auf eine Vielzahl von Disziplinen zurück, darunter Entwicklungen der Informatik und der Computerlinguistik, die bis in die Mitte des 20. Jahrhunderts zurückreichen. Seine Entwicklung umfasste die folgenden wichtigen Meilensteine:

Die Verarbeitung natürlicher Sprache spielt eine entscheidende Rolle in der Technologie und der Art und Weise, wie Menschen damit interagieren. Es wird in vielen realen Anwendungen sowohl im Geschäfts- als auch im Verbraucherbereich eingesetzt, darunter Chatbots, Cybersicherheit, Suchmaschinen und Big-Data-Analysen. Obwohl nicht ohne Herausforderungen, wird NLP voraussichtlich weiterhin ein wichtiger Bestandteil sowohl der Industrie als auch des Alltagslebens sein.

Obwohl es Zweifel gibt, macht die Verarbeitung natürlicher Sprache im Bereich der medizinischen Bildgebung erhebliche Fortschritte. Erfahren Sie, wie Radiologen KI und NLP in ihrer Praxis einsetzen, um ihre Arbeit zu überprüfen und Fälle zu vergleichen.