Natural Language Processing (NLP) ist einer der modischsten Begriffe der letzten Jahre. Er wird in einem Atemzug mit Chatbots und Künstlicher Intelligenz im Allgemeinen genannt. Aber was ist Natural Language Processing eigentlich? Wir haben zusammengefasst, was hinter dem Begriff steckt.
Was ist Natural Language Processing?
NLP bezeichnet im Weitesten Sinne die Fähigkeit von Maschinen, Sprache zu verarbeiten. In der Regel ist damit die Fähigkeit von Künstlicher Intelligenz gemeint, menschliche Aussagen zu verstehen. Das gilt für geschriebenen Text und gesprochene Sprache gleichermaßen.
Wie funktioniert Natural Language Processing?
NLP besteht aus mehreren Teilen. Neben der reinen Fähigkeit, Text zu lesen oder gesprochene Sprache zu verstehen, benötigt man zunächst das nötige lexikalische Wissen — also eine angemessene Kenntnis von Wörtern. Ein Chatbot muss beispielsweise erstmal jedes einzelne Wort von möglichen Anfragen lernen, um darauf reagieren zu können.
Des Weiteren braucht es ein grammatikalisches Grundverständnis, um zum Beispiel die Fälle eines Nomens sowie Singular und Plural erkennen zu können. Außerdem kommen syntaktische Komponenten hinzu, was beispielsweise dazu führt, dass Substantive erkannt und wegen ihrer hohen Bedeutungsschwere priorisiert werden können.
Was ist Natural Language Understanding?
Ein weiterer Teil von Natural Language Processing ist die Semantik — also grob gesagt die korrekte Bedeutungszuschreibung einer ganzen Aussage. Dafür müssen unterschiedliche Satzteile erkannt und richtig eingeordnet werden. Außerdem ist der Kontext, in dem die Aussage gemacht wurde, wichtig. Diesen Teil von NLP nennt man auch Natural Language Understanding (NLU). Zur besseren Übersichtlichkeit fassen wir dies hier mit dem Begriff Natural Language Processing zusammen.
Moderne NLP-Programme wie Dialogflow von Google oder Watson von IBM verfügen über ein sehr stabiles Grundgerüst dieser Komponenten. Jeder Usecase stellt jedoch individuelle Anforderungen an eine KI. Deswegen ist die Arbeit von geschulten Redakteuren unerlässlich, um zum Beispiel einen zielgerichteten Chatbot zu entwickeln.
Natural Language Processing und Machine Learning
In NLP-Systemen zum Verstehen von Sprache ist häufig auch ein Aspekt von Machine Learning (ML) enthalten. Durch Machine Learning wird das Verständnis der KI über Zeit besser, da sie die Daten früherer Konversationen nutzt, um zukünftige ähnlich aufgebaute Aussagen besser beantworten zu können und sich so automatisch zu verbessern.
Warum ist Natural Language Processing wichtig?
NLP automatisiert einfach gesagt das Verarbeiten von Sprache. Das ist naheliegenderweise von großem wirtschaftlichen Interesse. Datenmengen, die für eine manuelle Bearbeitung viel zu groß sind, werden für Unternehmen durch den Einsatz von KI nutzbar.
Daher hat die Nutzung von NLP-basierten Programme über die vergangenen Jahre stark zugenommen.
Einsatzgebiete von Natural Language Processing?
Künstliche Intelligenz ist in nahezu allen Branchen anzufinden. Ihre Anwendungsgebiete sind vielfältig. Wir haben einige der wichtigen Nutzungsmöglichkeiten zusammengestellt.
Maschinelle Übersetzung
Eines der bekanntesten Einsatzgebiete von NLP ist die automatische Übersetzung. Gängige Übersetzungsprogramme wie DeepL oder der Google Translator beinhalten hochkomplexe Technologie zum maschinellen Lernen. Dafür sind riesige Datenmengen nötig, mit denen ein Supercomputer gefüttert wird. Das Erfassen der neuen Eingaben für die Übersetzung geschieht dabei durch Natural Language Processing.
Spam-Erkennung
Das Konzept der syntaktischen und semantischen Analyse von Natural Language Processing wird besonders beim Beispiel von Spam-Filtern deutlich. Durch eine entsprechende Konfigurierung sind diese Filter in der Lage, wiederkehrende Strukturen in Text, Betreff und Versand-Adresse von Spam-Mails zu erkennen und diese auszusortieren. Genutzt werden solche NLP-basierte Spam-Filter beispielsweise von Google und Yahoo.
Sentiment-Analyse
Im Fall der Sentiment-Analyse kann vor allem der lexikalische Anteil von Natural Language Processing im Vordergrund stehen. Durch das Erkennen von emotional aufgeladenen Begriffen wie “super” oder “furchtbar” ist eine automatische Einordnung möglich, die in der Regel in Form eines Sentiment Scores festgehalten wird. So können Unternehmen beispielsweise ihre Sozialen Medien nach besonders positiven oder negativen Aussagen durchsuchen.
Chatbots
Chatbots gehören zu den bekanntesten Anwendungsgebieten von NLP. Sie erfüllen zahlreiche Aufgaben, darunter beispielsweise das Beantworten von FAQs, die Vorabwicklung von größeren Prozessen oder vollumfänglicher Kundenservice. Wegen ihrer hohen Flexibilität sind sie die vermutlich gefragtesten KI-Tools auf dem Markt.
Die Rolle von Natural Language Processing kann hierbei je nach Usecase unterschiedlich groß sein. Manche Bots, in denen die Navigation nur durch Buttons getätigt wird, benötigen gar kein NLP, sondern lediglich eine logische Aneinanderreihung vordefinierter Inhalte. Andere Chatbots wiederum sind hochkomplex, haben multiple Kontexte und reagieren auf jede Aussage individuell.
Sprachassistenten
Die Krönung aktueller NLP-Produkte stellen wohl die etablierten Sprachassistenten von Google, Apple und Amazon dar. Sie verfügen über ein hervorragendes Verständnis von Sprache. Das zeigt sich alleine schon darin, dass sie eine unglaublich große Menge an unterschiedlichen Fragen korrekt zuordnen können.
Diese Beispiele zeigen jedoch auch, wie aufwendig die Entwicklung entsprechender Produkte sein kann und wie viele Ressourcen es kosten kann, NLP, NLU und NLG zu konfigurieren und trainieren, damit das Ergebnis zufriedenstellend ist.
Die Zukunft von Natural Language Processing
Der Trend zur Nutzung von auf NLP basierender KI ist eindeutig. Die großen Tech-Konzerne haben hier gewaltige erste Schritte nach vorne gemacht. In allen Wirtschaftszweigen wird aktuell nachgezogen — die Nachfrage ist groß. Das gilt für große Unternehmen genauso wie für KMUs und Behörden.
Es ist leicht, nur auf die Vorteile von NLP zu schauen. Um gute Resultate zu erzielen, ist jedoch eine anwendungsgerechte Herangehensweise unabdingbar. Sprache kann extrem unterschiedlich sein und deshalb sollte ein KI-Produkt auf die zu erwartenden Daten zugeschnitten sein.
Das bedeutet, das bloße Einsetzen eines NLP-Programms wie Google Dialogflow bedeutet noch lange keinen Mehrwert. Das Trainieren von Natural Language Processing, sodass ein gutes Verständnis erreicht wird, ist und bleibt ein hochkomplexer Vorgang. Deshalb ist von Baukästen-Bots, die manuell befüllt werden müssen, im kommerziellen Bereich stark abzuraten.
Fazit
Natural Language Processing hat Künstliche Intelligenz in der Form, in der wir sie kennen, erst möglich gemacht. Das interdisziplinäre Feld von Sprache und Informatik bietet unzählige Möglichkeiten, das Leben zu erleichtern. Automatisches Übersetzen, Datenanalyse nach linguistischen Kriterien und die Beantwortung von Fragen in Echtzeit sind nur ein paar der möglichen Anwendungen.
Wenn Sie wissen möchten, wie Natural Language Processing Ihr Unternehmen voranbringen kann, melden Sie sich gerne bei uns. Wir bei botcamp.ai arbeiten mit Leidenschaft daran, die aktuellen technischen Möglichkeiten rund um NLP, NLU und NLG in zielgerichteten Chatbots umzusetzen und für unsere Kunden nutzbar zu machen.
